Main Conference - 25 novembre

Data Value & Technology Challange Data Gathering - Flexible Architectures - Analytics

11:00

Apertura Lavori a cura del Chairman

11:15

  • Come personalizzare i sistemi attuali per gestire dati che arrivano da fonti differenti: il ruolo delle Digital Data Platform
  • Come si possono sfruttare le differenti fonti di dati in un modo sistematico
  • Come i sistemi di analytics integrati con l’AI possono creare valore nella gestione del ciclo di vita del cliente?
    - Con la mole di informazioni che si ha a disposizione, che cosa ci si potrà fare?
  • In che modo i modelli di business, le priorità e le nuove idee vengono modificati dai vantaggi offerti dagli Analytics


11:35

  • Data Enrichment: fonti e strategie
  • Data tagging e pulizia dei dati
    - in che misura il Machine Learning può semplificare questa funzionalità?
  • L’importanza dell’analisi dei dati in tempo reale
    - in che misura il Cloud abilita un’analisi avanzata dei dati?
11:50

  • Progetto di Data Analytics avviato
  • Quali erano gli obiettivi
  • Quali ROI sono stati acquisiti
  • Come è stato sfruttato il vantaggio ottenuto (al fine di sviluppare azioni in real time)
12:05

  • Che cosa manca ancora per estrarre il completo valore dalla comprensione dei dati?
  • Come capitalizzare la Data Science e il Machine Learning?
  • In che modo questo può portare a un’ottimizzazione degli investimenti?
  • Che cos’altro serve per poter utilizzare i dati in funzione dei risultati di business che si vogliono ottenere?
  • La vera sfida del GDPR: dalla sicurezza e protezione dei dati personali alla loro valorizzazione
  • Come garantrie la possibilità di gestire diverse fonti di dati e costruire un team in grado di leggere e comprenderli
  • Come deve essere trattato il dato in azienda
    - Il ruolo del confronto tra Business e IT
    - Come collaborare per usare il dato nel modo più funzionale