Durata
1,5 Giorno


Overview

Ci sono alcuni trend tecnologici ormai affermati e in grado di produrre valore se opportunamente integrati: Big Data, Data Science e Internet of Thing. Con il termine Big Data si intendono tutti gli ambiti in cui i dati che non possono essere memorizzati, modellati, gestiti mediante le tradizionali tecnologie (DB relazionali). Si tratta di contesti di dati caratterizzati da vastità, velocità di cambiamento, varietà anche nel formato, fino per esempio ad includere immagini e video: tali dati possono essere sia di fonte interna (ERP, CRM, MES, ecc) ma anche provenienti dall’esterno, tipicamente WEB (sito azienda, siti competitor) e Social.

L’Internet of Things applicata ai prodotti è uno sviluppo recente e meno conosciuto: si è sviluppata attraverso la grande diffusione di “oggetti connessi” come wearable device (dispositivi dotati di microprocessore interno che possono essere usati dall’utente), la domotica (Smart Home), Smart City, elettrodomestici, ecc. I “prodotti intelligenti e interconnessi” stanno trasformando la competizione e raccogliendo dati, rappresentano d’altra parte una “miniera” di informazioni a basso costo e di estremo interesse.

E’ importante dunque capire, sui grandi volumi di informazione, la vera sfida attuale dell’IoT: il modulo del corso intende fare chiarezza sull’argomento e illustrarne le concrete potenzialità. Già in fase di ideazione e sviluppo di prodotti e servizi è infatti molto importante sfruttare i dati che si possono oggi avere dal mondo sociale e web, e dai requisiti che il target/cliente finale esprime nella rete. Il corso si pone dunque gli obiettivi:

  • di fare informazione su queste tecnologie abilitanti, per conoscerne le caratteristiche e i vantaggi in termini di applicabilità, di efficacia, di tecnologia
  • di far capire se e in che ambito può interessare all'azienda
  • di fornire idee e percorsi per progettare prodotti di successo, anche sulla base di informazioni accurate che provengono dal mercato.

La cosiddetta e innovativa marketing intelligence permette di disegnare in modo corretto le storiche 4P del marketing mix (prodotto, prezzo, place, promotion), grazie alla miniera di dati riferita al brand, alla concorrenza, ai prezzi, alle preferenze e comportamenti di acquisto.

Programma

Introduzione

  • Principali trend
  • BI vs Predictive

Big Data

  • Le 4 V e definizione
  • Criticità nell’uso dei Big Data
  • Nuovi ruoli nelle aziende
  • Tecnologie

Avvicinarsi all’Internet of Things

  • IoT: Connected Product vs. Connected Plant (cenni ad Industry 4.0 “di fabbrica”)
  • Capire il valore dell’IoT di prodotto attraverso alcuni casi d’uso
  • IoT tra ottimizzazione e nuovi modelli di business

Casi d’uso

  • BIG data applicati al mondo retail/marketing
  • Applicazioni di Big Data e predictive per la Marketing Intelligence
  • Connected Product: esempi di apparecchi fisici che diventando intelligenti possono essere controllati remotamente via App mediante il Cloud.

Docente/i

Giuliano Bonollo
Laurea in Statistica. Dopo un’esperienza in banca si dedica ad attività di consulenza e formazione. Si occupa di metodi quantitativi e di applicazioni IT legate ai processi aziendali (finanza, controllo, produzione). Dal 1994 insegna in corsi universitari, master, corsi avanzati presso banche e aziende. Docente a contratto presso Università di Padova dal 2008 al 2014, in Master Executive e in corsi di Alta formazione. Ora è Manager di Horsa spa, primario system integrator a livello italiano, in cui segue progetti software in ambito BI, CPM, Predictive Analytics.

Michele Stecca
Laurea in Ingegneria Informatica (Padova) e PhD in Informatica (Genova). Lavora presso Horsa spa, in cui è consulente in progetti IoT e BigData. Tiene lezioni e interventi sia in ambito universitario che aziendale. Segue inoltre progetti internazionali di ricerca e sviluppo.

Destinatari

Manager in area Marketing, R&D, ICT, general manager e imprenditori.