BI e Big Data Management

Saggezza dell'informazione per architetti, consulenti e responsabili

Ulrich Richard Hambuch, Nicole Canino

• Éditeur: Babelcube Inc.
• Année: 2022
• ISBN:
  9781667447407
• Sujet: Computer Science
• Sous-sujet: Computer Science General

L'importanza dell'informazione come fattore di produzione è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Le aziende si rendono sempre più conto che l'analisi delle informazioni aziendali (business intelligence, big data, data science) può generare vantaggi competitivi decisivi. Inoltre, i requisiti legali, nel contesto dei requisiti di conformità BCBS 239, Basilea II e III, SOX e Solvency II, richiedono una qualità minima dei dati e dei processi nel reporting e nella pianificazione. Lo sviluppo di una gestione dei dati a livello aziendale continua quindi a essere una delle principali sfide che l'IT e il management dovranno affrontare nei prossimi anni.Il tema della qualità dei dati è un fattore di successo essenziale per la creazione di un'infrastruttura informativa ottimale. Secondo uno studio condotto nel 2002 dal "The Data Warehousing Institute" (TDWI), i costi della scarsa qualità dei dati negli Stati Uniti ammontano a circa 622 miliardi di dollari. Nel 2006 la società di ricerche di mercato Gartner ha dichiarato: "La scarsa qualità dei dati costa a un'organizzazione tipica il 20% del suo fatturato...".In retrospettiva, la crisi finanziaria ed economica globale dal 2007 in poi può essere vista anche come una crisi della qualità dei dati. Nonostante i requisiti di conformità di ampia portata, molte società del settore dei servizi finanziari non erano e non sono tuttora in grado di aggregare e preparare i propri dati sul rischio in modo tempestivo, per poterli gestire in modo adeguato.Nell'era dei Big Data, in cui i dati sono intesi come il nuovo petrolio e la quantità di dati disponibili a livello mondiale si moltiplica di anno in anno, i requisiti di trasparenza e qualità dei flussi di dati aumenteranno ancora di più, poiché si suppone che essi costituiscano la base per casi d'uso in parte completamente nuovi (non solo a supporto delle decisioni).Ma a cosa servono montagne di dati sempre più grandi se la loro qualità e la loro orig

Table des matières

• BI e Big Data Management | Ulrich Hambuch | Traduzione di Nicole Canino
• Figura 1: Prospetto del volume di dati digitali generati annualmente nel mondo dal 2005 al 2020 (in exabyte), Fonte: studio "Digital Universe".
• Figura 2: Interesse globale per il termine di ricerca "big data" da aprile 2007 ad aprile 2017, Fonte: Google Trends
• Figura 3: Interesse mondiale per il termine di ricerca "data quality" da aprile 2007 ad aprile 2017, Fonte: Google Trends
• Figura 40: Esempio di metadati procedurali
• Figura 50: SQL Lineage con SQLdep
• Figura52:ClouderaNavigatorActiveDataOptimization | Figura 53: Self-service data discovery