Database

Bitcoin e NFT, blockchain e miner: questi termini provocano reazioni contrastanti. Da un lato suscitano un forte hype, dall’altro appaiono come l’ennesima bolla finanziaria speculativa, neppure troppo raffinata. Questo non è un libro su come svoltare. L’obiettivo è spogliare le criptovalute dal glamour che le circonda e spiegare come la componente rivoluzionaria e libertaria di cui si fregiano sia solo una strategia di marketing. Attraverso la loro storia e analizzando il loro funzionamento con la giusta dose di tecnicismi, diventa logico collocarle all’interno della teoria del pensiero capitalista contemporaneo, la loro vera casa.

L'ingresso della Data Analytics in azienda è spesso accompagnato da reazioni contrastanti. Da una parte c'è ottimismo ed entusiasmo, dall'altra un senso generalizzato di inadeguatezza - di solito per la mancanza di esperienza e conoscenze specifiche - e anche un certo sospetto. In questo scenario, lo scoglio in cui può imbattersi chi si trova a dover prendere decisioni o indirizzare investimenti è la semplice domanda: "Da dove partiamo?". Questo manuale propone un percorso e una serie di strumenti per farsi strada nel mondo dei Big Data. L'approccio è pragmatico e graduale ed è pensato per guidare nel processo di Data Transformation ovvero di integrazione sistematica della Big Data Analytics in un business. Nel corso dei capitoli vengono illustrati strumenti operativi e modelli concettuali che aiutano a vedere in prospettiva aneddoti e proclami, sgombrare il campo da falsi miti e mettere a fuoco opportunità reali. Una guida pensata sia per chi ha già un po' di dimestichezza con l'intelligenza artificiale e vuole passare alla messa in pratica senza commettere errori strategici nell'implementazione, sia per chi parte da zero e vuole costruire, passo dopo passo, le basi per affrontare con successo la sfida dell'innovazione tecnologica.

Una raccolta di scritti nell'ambito dell'organizzazione aziendale e mostra come la governance dei dati possa diventare un moto

L'esplosione dei Big Data e l'avanzata dell'AI stanno ridisegnando i Modelli di gestione aziendale, i Processi decisionali e le Strategie di creazione del valore. In un contesto di mercato nazionale e internazionale caratterizzato da crescente competitività, digitalizzazione e automazione intelligente, le imprese che sanno trasformare i dati in conoscenza operative, e in decisioni informate, saranno le protagoniste dell'Industria 5.0.Questo volume, aggiornato e ampliato nella seconda Edizione, è una guida – rigorosa, completa e applicativa – alle nuove tecnologie, ai modelli ed ai processi di Big Data Analytics + AI. L'opera è strutturata in cinque capitoli. Capitolo 1: Evoluzione delle tecnologie di gestione e analisi dei dati; Database relazionali, Data Warehouse, OLAP, Cloud, Big Data, Fonti dati, Advanced Analytics, integrazione con l'AI e moderne architetture dati. Capitolo 2: Business Intelligence, DSS e Machine Learning: Modelli di Bi, Dss, Costruzione di modelli ML, Sistema Microsoft Azure ML, AI generativa. Capitolo 3: Big Data e contesti applicative: Dati strutturati e non, Ecosistemi, Applicazioni nel settore privato e pubblico, Analytics 3.0, Cloud computing, Privacy, Visione a 360° del cliente. Capitolo 4: Industria 4.0 e 5.0: Tecnologie abilitanti (IoT, robotica, realtà aumentata, wearable), Strategie di sviluppo, Casi aziendali, Digital twin intelligenti, Fabbrica predittiva. Capitolo 5: Big Data Analytics e Applicazioni: alla Statistica, nella Sanità, Finanza, Banche, Assicurazioni e nel Marketing; Smart City, Nuovi modelli digitali, 5G, AI e Convergenza tecnologica.

Nel cuore di una rivoluzione digitale che ridisegna i confini tra consumatori e imprese, la loyalty emerge come una sfida strategica sempre più complessa. Questo volume esplora le nuove frontiere della fidelizzazione, in cui tecnologia, dati e relazioni umane si intrecciano in un ecosistema in costante evoluzione. Attraverso un’analisi che coniuga rigore accademico e concretezza manageriale, il libro svela come i programmi di loyalty si stiano trasformando da semplici strumenti promozionali a piattaforme dinamiche di engagement. Dai touchpoint digitali alle strategie omnicanale, dall’intelligenza artificiale alla gamification, ogni capitolo racconta l’emergere di un nuovo paradigma in cui il cliente non è più un destinatario passivo, ma un protagonista attivo. La ricerca, condotta dal Loyalty Promotion Monitor di SDA Bocconi, porta alla luce le strategie dei principali player del retail, evidenziando come l’innovazione digitale stia ridefinendo i confini tra esperienza fisica e virtuale. Non più solo raccolta punti, ma un viaggio personalizzato che genera fiducia, valore e senso di appartenenza. A completamento dello studio teorico ed empirico, il volume include un’analisi basata su interviste ad alcuni tra i più importanti retailer italiani e un capitolo dedicato all’esperienza di TCC, che arricchisce il quadro con best practice e casi concreti. Pensato per manager, ricercatori e professionisti, Digital loyalty offre una mappa concettuale e operativa per comprendere le dinamiche della fedeltà contemporanea, tra una tecnologia che diventa abilitatrice di relazioni autentiche e dati che si trasformano in opportunità strategiche sia per le imprese che per i consumatori.

L’intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) consentono di interpretare e trasformare grandi volumi di informazioni testuali, strutturate e multimediali con semplici istruzioni in linguaggio naturale, e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l’analisi dei dati. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, questa guida completa accompagna il lettore nell’uso degli LLM per eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato a prompt engineering, configurazione dei modelli, uso delle librerie Python e strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex per costruire pipeline automatizzate e ottimizzate. Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell’AI generativa nell’analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.

Quest'opera è la sintesi dei contenuti di altre pubblicazioni realizzate dallo stesso autore, raccolte e selezionate per sostenere la formazione e la riqualificazione nell'ambito delle attività di analisi dei dati per le piccole e medie imprese. Con l'obiettivo di voler contribuire alla crescita aziendale, al miglioramento delle competenze del personale e alla competitività sul mercato, questo libro fornisce numerosi argomentazioni correlate da esempi e interessanti casi di studio, per guidare le aziende nei complessi processi di estrazione di informazioni significative dai dati e per apprendere come l'architettura moderna di un Data Warehouse possa permettere la gestione delle informazioni spaziali e temporali, sfruttando le tecniche di modellazione nella definizione delle strategie di ottimizzazione e nelle attività di analisi dei dati, con particolare riguardo agli aspetti inerenti all'utilizzo dei dati per ottenere insights significativi che possono migliorare le prestazioni aziendali.

I Data Center sono oggi il crocevia del mondo digitale. Se i dati costituiscono la vera ricchezza di qualsiasi azienda, la loro conservazione, la loro elaborazione e trasmissione sono diventate attività indispensabili per l’umanità. Dalle grandi multinazionali alle piccole aziende e, con l’avvento dello smart working, persino nelle singole abitazioni, si rende indispensabile realizzare un Data Center. Questo libro tratta l’argomento nella sua completezza, fornendo indicazioni chiare e dettagliate per la progettazione, la realizzazione, la gestione di un Data Center, di qualsiasi dimensione e tipologia e sotto tutti i possibili aspetti. Particolare attenzione viene posta ai due principali cardini, indispensabili in un Data Center: da un lato la continuità di servizio e gli accorgimenti per garantirla in ogni circostanza, descrivendo i circuiti più in uso per soddisfare tale necessità; dall’altro viene affrontato come priorità assoluta l’aspetto dell’efficienza energetica anche e soprattutto alla luce delle recenti Direttive Europee. Oltre ai numerosi riferimenti normativi, all’analisi delle variabili che incidono sulla corretta realizzazione e gestione di un Data Center, il volume si completa fornendo al lettore esempi concreti su strutture di grandi, medie e piccole dimensioni. Per la sua concezione e per lo sviluppo degli argomenti trattati, il libro si propone come riferimento concreto ed efficace per tutti i protagonisti chiamati a progettare, realizzare e gestire un Data Center, garantendo continuità di servizio ed efficienza energetica.

La tecnologia blockchain sembra destinata a conquistare uno spazio crescente nelle società attuali, in particolare nei processi aziendali. Nel presente volume, le modalità attraverso cui questo prodotto della rivoluzione tecnologica opera nel concreto, il rapporto tra benefici e criticità e il relativo trattamento fiscale, vengono analizzati da un duplice angolo visuale: da un lato, una prospettiva macro che esamina il fenomeno nel suo complesso; dall'altro, specifici ambiti rispetto ai quali la riflessione su un'eventuale introduzione della blockchain risponde ad una varietà di scopi. Il focus è, precisamente, sul settore agroalimentare, con le sue lunghe e frammentate catene di approvvigionamento che esigono tracciabilità; sull'offerta dei beni e servizi halal, ambito a cui si lega il tema della tutela giuridica dell'identità culturale; sul settore del vino, il quale necessita di arginare il fenomeno della contraffazione. Diritto, tecnologia ed economia si incontrano, quindi, in queste pagine, il cui fine è quello di analizzare le varie possibilità applicative della tecnologia blockchain.

I dati sono la spina dorsale dell'informatica e i database sono la principale modalità in cui vengono archiviati, scambiati, manipolati e gestiti. Imparare a creare database relazionali e servirsi di strumenti come MySQL, SQL Server, PostgreSQL e Oracle è quindi fondamentale. Attraverso spiegazioni chiare, diagrammi, esempi ed esercizi, questa guida illustrata insegna come fare e mostra come nominare campi e tabelle, scegliere quali informazioni memorizzare, eliminare le ridondanze, implementare database per applicazioni di e-commerce e sfruttare strumenti di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, per semplificare la progettazione. Per iniziare non serve una laurea in informatica, basta una buona conoscenza dei concetti base di programmazione. Una lettura stimolante, perfetta per programmatori e studenti di data science che vogliono imparare a costruire database semplici da capire, interrogare, gestire e scalare.

Trovare coscienza e conoscenza utile nelle attività decisionali diun'organizzazione, mediante l'analisi massiva dei dati, permette diapprofondire e sviluppare la propria abilità nel competere sui mercati.ll libro focalizza l'attenzione sulle tematiche inerenti alle metodologie dianalisi dei dati e sulle tecniche di trasformazione dei dati grezzi ininformazioni di valore, con l'obiettivo di favorire l'acquisizione delle giustecompetenze, al fine di agevolare i decision maker aziendali nelle attivitàdecisionali, sia per la grande che per la piccola e media impresa.Il lettore, mediante la consultazione degli esempi pratici che riproducono(sebbene in modo estremamente e volutamente semplificato) i meccanismiche caratterizzano i dispositivi adibiti alla raccolta, all'analisi,all'elaborazione e alla manipolazione dei dati, ha la possibilità di acquisirele nozioni essenziali per favorire l'apprendimento, sia teorico che pratico, ditali soluzioni, ivi inclusi gli strumenti di analisi e i metodi per determinare lerelazioni e le correlazioni tra i set di dati, illustrando alcuni casi di studioispirati a scenari reali, in grado di affrontare sfide e dinamiche chetipicamente si presentano nei contesti aziendali, fornendo unacomprensione approfondita del concetto di analisi.In sintesi, verranno esplorati il data warehousing e le strutture chesupportano la consegna del data Warehouse aziendale, tramitel'implementazione di soluzioni in grado di garantire la capacità diconfrontare, misurare e quindi predire le prestazioni nei periodi futuri, diusare i dati per la creazione di modelli caratterizzati da un ragionevole esoddisfacente grado di accuratezza, analizzando la relazione tra i dati stessi.L'obiettivo conseguente è quello di permettere di realizzare, passo dopopasso, un sistema di supporto alle decisioni basato su un data Warehouseche, mediante esempi didattici semplificati, possa fornire informazioni dinatura formativa sia per gli operatori dei comparti IT che per il personalecoinvolto nelle attività di analisi.