Big data analytics, approccio data driven al business per prendere decisioni aziendali consapevoli ed anticipare il futuro
Ferro, Andrea (A.A. 2022/2023) Big data analytics, approccio data driven al business per prendere decisioni aziendali consapevoli ed anticipare il futuro. Tesi di Laurea in Organizzazione aziendale, Luiss Guido Carli, relatore Silvia Dello Russo, pp. 40. [Bachelor's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Big data: perché hanno così tanto valore? La loro definizione. La nascita e l’evoluzione dei big data. Le tipologie di dati e l’ecosistema Hadoop per la loro analisi. AI, data mining e machine learning. Barriere all’utilizzo. Il delicato rapporto con la privacy. Aree d’applicazione in ambito aziendale. Aree d’applicazione dei big data. Il decision making, tra storia e teoria. Il processo di decision making, l’arte di adottare la giusta strategia. Strumento di supporto alle decisioni aziendali, il Decision support system (DSS). Il caso studio Generali. L’innovazione del Gruppo Generali. Analytics solutions centre. Centralizzazione del team, come è cambiato l’organigramma dal 2016 al 2019. Rischi nell’implementazione degli algoritmi d’analisi. Obbiettivi prefissati e risultati raggiunti. Implicazioni future dei big data e delle BDA nelle economie globali.
References
Bibliografia: pp. 38-40.
Thesis Type: | Bachelor's Degree Thesis |
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Institution: | Luiss Guido Carli |
Degree Program: | Bachelor's Degree Programs > Bachelor's Degree Program in Economics and Management (L-18) |
Chair: | Organizzazione aziendale |
Thesis Supervisor: | Dello Russo, Silvia |
Academic Year: | 2022/2023 |
Session: | Summer |
Deposited by: | Alessandro Perfetti |
Date Deposited: | 02 Nov 2023 14:13 |
Last Modified: | 02 Nov 2023 14:13 |
URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/36869 |
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