Competere con gli analytics. La nuova scienza per vincere nel business
Franco Angeli
Traduzione di Micalizzi P.
Milano, 2019; br., pp. 276.
(Business 4.0. 400.3).
collana: Business 4.
ISBN: 88-917-8108-8
- EAN13: 9788891781086
Testo in:
Peso: 1.32 kg
Quest'opera fondamentale, la prima a presentare gli analytics ai leader aziendali, illustra in che modo gli analytics stiano riscrivendo le regole della competizione. Questa edizione completamente rinnovata fornisce una road map alle aziende perché diventino veri competitor analitici, sulla base di un modello in cinque fasi che delinea le azioni da compiere, le competenze da acquisire e le sfide da intraprendere. Gli autori illustrano come valutare le capacità analitiche di un'azienda e come guidarla verso il livello più alto di competizione, dedicando pari attenzione a due risorse fondamentali: quelle umane e quelle tecnologiche. Il testo approfondisce tutti i diversi settori nei quali l'applicazione degli analytics può fare la differenza (il marketing, la supply chain, le attività finanziarie, le operations, la ricerca e sviluppo e le risorse umane), fornendo numerose e aggiornate case history in diversi settori e per diverse funzioni aziendali - solo per fare qualche esempio: la logistica di UPS, i metodi di allenamento dei Chicago Cubs, la customizzazione di Firewire Surfboards. Tra le principali novità di questa edizione: i big data e i cambiamenti che hanno prodotto; i data scientist e le loro mansioni; Hadoop e altri software open source per gestire e analizzare i dati; i data products - nuovi prodotti e servizi basati sui dati e sugli analytics; il machine learning e le altre tecnologie basate sull'intelligenza artificiale; le nuove architetture informatiche, compreso il cloud computing; l'integrazione degli analytics all'interno dei sistemi operativi; gli analytics visuali. Un classico della letteratura di management che ha trasformato una generazione di leader aziendali: la guida per rinnovare le sorti della vostra azienda nell'era degli analytics e dei big data.