{"id":110521,"date":"2025-03-20T16:16:08","date_gmt":"2025-03-20T15:16:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/glossar\/big-data\/"},"modified":"2025-12-09T11:27:35","modified_gmt":"2025-12-09T10:27:35","slug":"big-data","status":"publish","type":"glossar","link":"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/glossario\/big-data\/","title":{"rendered":"Big Data"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group summary-block is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"nomarginheadline\">Cosa sono i Big Data?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data si riferiscono all&#8217;<strong>elaborazione e all&#8217;analisi di volumi di dati estremamente grandi, complessi e in rapida crescita<\/strong> che non possono pi\u00f9 essere gestiti in modo efficiente con i metodi convenzionali. Questi dati provengono da diverse fonti, dai sensori e dalle macchine ai social media. Se analizzati con le moderne tecnologie, come l&#8217;intelligenza artificiale o il cloud computing, forniscono alle aziende preziose informazioni.  <\/p>\n<\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I vantaggi dei big data per le aziende<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Unternehmen liegt in der Auswertung von Big Data der Schl\u00fcssel, um ihre Prozesse, Entscheidungen und ihr Gesch\u00e4ftsmodell zu optimieren. So k\u00f6nnen sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Big Data ist die Basis f\u00fcr eine datengetriebene Unternehmenssteuerung und Voraussetzung, um neueste Technologien wie <a href=\"\/?p=77308\">k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) <\/a>effektiv einzusetzen.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data sono quindi talvolta indicati anche come l&#8217;insieme delle tecnologie utilizzate per analizzare grandi volumi di dati.  <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113480\" class=\"elementor elementor-113480 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 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gratuitamente<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le 4 V dei Big Data<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il solo volume dei dati non li qualifica come big data. Gartner ha sviluppato il concetto di 3V nel 2001, poi ampliato in 4V. Il concetto si \u00e8 affermato per classificare i big data come tali.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. volume (quantit\u00e0 di dati)<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La caratteristica principale dei big data \u00e8 l&#8217;estrema quantit\u00e0 di dati. Ogni giorno vengono prodotte masse di dati. Le aziende devono spesso gestire dati dell&#8217;ordine dei terabyte, il che spinge le tecnologie tradizionali ai loro limiti.    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. velocit\u00e0 (velocit\u00e0)<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Affinch\u00e9 i Big Data possano esprimere il loro valore, i dati devono essere generati ed elaborati rapidamente. Nel mondo degli affari di oggi, le analisi in tempo reale possono essere fondamentali, ad esempio per rispondere immediatamente alle richieste dei clienti, ottimizzare le catene di approvvigionamento in tempo reale o gestire i prezzi.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. variet\u00e0<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Big Data umfasst verschiedene Arten von Daten, darunter strukturierte (z. B. Tabellen), semi-strukturierte (z. B. JSON-Dateien) und unstrukturierte Daten (z.B. Videos oder Texte). <a href=\"\/wissen\/glossar\/erp-system\/\">ERP-Systeme<\/a> integrieren Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und sind damit ein wichtiges Werkzeug f\u00fcr Unternehmen, um maximalen Mehrwert aus ihren Daten zu sch\u00f6pfen.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. veridicit\u00e0 (accuratezza)<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data sono utili solo se la qualit\u00e0 delle informazioni \u00e8 elevata. Dati imprecisi o incompleti possono portare a conclusioni errate. Una gestione professionale dei dati e l&#8217;uso mirato di strumenti analitici sono fondamentali per garantire la coerenza e l&#8217;accuratezza dei risultati.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Approcci pi\u00f9 recenti vedono ulteriori caratteristiche che i big data devono soddisfare. Due V che vengono spesso aggiunte:   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Varianza (fluttuazione)<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Di norma, i big data sono dinamici. I risultati di un&#8217;analisi variano a seconda del momento, perch\u00e9 riflettono ad esempio le tendenze stagionali, i cambiamenti nelle preferenze dei clienti o i cambiamenti del mercato. \u00c8 proprio per questo che le analisi in tempo reale e le analisi predittive sono cos\u00ec utili: rendono visibili le fluttuazioni e ne tengono conto nelle loro valutazioni.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Valore  <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alcuni data scientist parlano di big data solo quando le aziende possono trarre valore aggiunto dall&#8217;analisi dei dati. L&#8217;attenzione si concentra sull&#8217;analisi a valore aggiunto dei volumi di dati.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fonti di dati importanti per i big data  <\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel mondo odierno, caratterizzato da una rete digitale, le aziende hanno accesso a dati provenienti da una serie di fonti interne ed esterne che forniscono loro informazioni sul comportamento dei clienti, sui processi e sulle tendenze del mercato. L&#8217;importanza delle singole fonti varia a seconda del settore, delle dimensioni dell&#8217;azienda e del suo orientamento (B2C, B2B, D2C).  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Siti web e negozi online<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le aziende utilizzano strumenti di tracciamento e analisi per generare dati sul comportamento dei visitatori del loro sito web. Raccolgono informazioni sul loro comportamento d&#8217;acquisto e sui loro cestini. Queste informazioni creano le basi per campagne di marketing personalizzate e per l&#8217;ottimizzazione delle conversioni.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Software e applicazioni<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I dati di utilizzo delle app e del software aziendale forniscono informazioni sulle preferenze dei clienti e sull&#8217;efficienza dei processi. Quali funzioni non sono accettate? Dove i processi si bloccano? I dati permettono di apportare miglioramenti precisi, senza lunghi tentativi ed errori.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">I social network<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le piattaforme di social media come LinkedIn, Instagram e TikTok aiutano le aziende ad analizzare gli umori e le tendenze e ad adattare la strategia del marchio in una fase iniziale.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Motori di ricerca<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli strumenti per le parole chiave consentono alle aziende di conoscere i termini che gli utenti utilizzano per informarsi su determinati argomenti su Google e altri motori di ricerca. Grazie a questa conoscenza, possono formulare i loro contenuti in modo da ottenere una maggiore visibilit\u00e0 online tra il loro gruppo target.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Automobili e trasporti<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I veicoli e i sistemi di traffico moderni generano enormi quantit\u00e0 di dati provenienti da sensori che vengono utilizzati per la gestione del traffico, il controllo delle flotte o lo sviluppo di veicoli autonomi.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Oggetti da indossare<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I fitness tracker e gli smartwatch sono una fonte preziosa di dati per il settore sanitario e assicurativo. I dispositivi registrano dati sulla salute e sull&#8217;attivit\u00e0 che le aziende possono utilizzare per sviluppare offerte personalizzate. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Robot e dispositivi IoT<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le macchine in produzione o i dispositivi domestici intelligenti forniscono preziosi dati operativi. Le aziende possono utilizzare questi dati per ottimizzare i processi o stabilire nuovi modelli di business basati sui dati che tengano conto, ad esempio, dell&#8217;usura delle macchine. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Chatbot AI  <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sia sul sito web che nei sistemi interni, i chatbot AI forniscono preziose informazioni sui desideri e sui problemi degli utenti. Queste informazioni aiutano a migliorare i servizi di assistenza come le FAQ o la documentazione in modo mirato. <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113480\" class=\"elementor elementor-113480 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-widget elementor-widget-loop-grid\" data-id=\"00fb37a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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data-dce-title-color=\"#54595F\" class=\"elementor-element elementor-element-180f467 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"180f467\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-title\">Ulteriori Whitepaper<\/a><\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c48798 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c48798\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTi mostriamo le pi\u00f9 importanti tendenze dell&#8217;AI nelle aree delle vendite, della gestione della merce e dell&#8217;assistenza.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-background-color=\"rgba(2, 1, 1, 0)\" class=\"elementor-element elementor-element-5a57b9a elementor-widget__width-auto res sec-link  elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5a57b9a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-button\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Richiedi ora gratuitamente<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Big data: esempi di utilizzo aziendale<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;analisi dei big data racchiude un enorme potenziale per le aziende. Le analisi statistiche non vengono pi\u00f9 effettuate in modo selettivo. Al contrario, i volumi di dati possono essere analizzati in modo completo. Gli strumenti dei big data trovano correlazioni e schemi in centinaia di migliaia di punti di dati che gli analisti umani spesso non riescono a riconoscere o che riconoscono solo con un investimento di tempo molto maggiore. Questo rende le applicazioni ideali per migliorare in modo efficiente le decisioni e i processi in molte aree di un&#8217;azienda, contribuendo cos\u00ec alla sua redditivit\u00e0 futura.      <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. produzione: efficienza attraverso l&#8217;ottimizzazione dei dati<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In produzione, uno strumento di analisi dei big data pu\u00f2 aiutare ad armonizzare e almeno parzialmente automatizzare i processi.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un esempio \u00e8 la manutenzione <strong>predittiva<\/strong>. I sensori sulle macchine raccolgono e analizzano continuamente dati come temperatura, vibrazioni e tempi di funzionamento. Se ci sono segni di possibili difetti, il sistema fornisce un&#8217;indicazione in modo da poter effettuare le riparazioni in anticipo ed evitare danni maggiori. Allo stesso tempo, in questo modo \u00e8 possibile prolungare la vita utile delle macchine, consentendo alle aziende di ottenere notevoli vantaggi in termini di costi.     <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Altri casi di utilizzo dei big data nella produzione sono l&#8217;<strong>analisi della qualit\u00e0 dei prodotti, il monitoraggio e l&#8217;automazione <\/strong>della gestione del magazzino. Ci\u00f2 consente una produzione rapida ed efficiente in termini di costi.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. marketing: personalizzazione attraverso i dati dei clienti<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel marketing, ad esempio, le analisi dei big data consentono di creare profili anonimi dei clienti. Le aziende ottengono una conoscenza dettagliata dei loro clienti e possono fare <strong>offerte e raccomandazioni personalizzate <\/strong>. Se utilizzati correttamente, anche l&#8217;efficacia delle campagne pubblicitarie ne beneficia.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ad esempio, un rivenditore online utilizza l&#8217;analisi dei big data per identificare le tendenze stagionali e le preferenze individuali. Poi offre ai suoi clienti campagne di sconti personalizzati. Il risultato: il tasso di conversione aumenta e la fedelt\u00e0 dei clienti si rafforza.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. finanza: gestione del rischio e rilevamento delle frodi<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I reparti finanziari possono <strong>identificare le anomalie nei flussi di dati<\/strong> analizzando i dati contabili e delle transazioni. Pu\u00f2 trattarsi di pagamenti atipici o di fatture duplicate. Grazie alle analisi, le anomalie possono essere indagate tempestivamente e i danni potenzialmente maggiori causati dalle frodi possono essere evitati. Le aziende possono anche utilizzare le analisi dei big data per scoprire le lacune dei sistemi di controllo interno, in modo da prevenire le frodi fin dall&#8217;inizio.     <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oltre alla prevenzione delle frodi, le <strong>previsioni supportate dall&#8217;intelligenza artificiale<\/strong> sono il caso d&#8217;uso pi\u00f9 importante dei big data nella finanza. Analizzando i dati storici e i movimenti di mercato, i sistemi sono in grado di prevedere in modo affidabile gli sviluppi futuri. Su questa base, le aziende possono <strong>valutare meglio i<\/strong> propri <strong>rischi finanziari<\/strong> e cogliere opportunit\u00e0 di mercato precedentemente non sfruttate.    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. logistica: ottimizzazione delle catene di approvvigionamento<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Welches Produkt ist wann wo angekommen? Big Data und Echtzeitanalysen revolutionieren die Logistik. Die <a href=\"\/?p=75510\">Supply Chain<\/a> wird pl\u00f6tzlich<strong> <\/strong>vollst\u00e4ndig transparent. Verz\u00f6gerungen und <strong>St\u00f6rungen k\u00f6nnen klar zugeordnet und z\u00fcgig behoben<\/strong> werden.\u00a0<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ad esempio, le aziende possono <strong>ottimizzare i<\/strong> loro <strong>percorsi per ottenere tempi di consegna brevi e basse emissioni<\/strong> analizzando i dati sul traffico, le condizioni meteorologiche e i livelli delle scorte. Entrambe le cose vanno a vantaggio del loro bilancio dei costi.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le tecnologie dei big data in sintesi  <\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se vuoi archiviare e analizzare i big data, hai bisogno di tecnologie potenti &#8211; in tutte le aree dell&#8217;IT. Dall&#8217;hosting ai database, dalle tecnologie di interfaccia ai software di analisi. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Hadoop: la base per l&#8217;elaborazione distribuita dei dati<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Apache Hadoop \u00e8 una tecnologia chiave per l&#8217;elaborazione dei big data. Questo framework open source archivia <strong>grandi quantit\u00e0 di dati su pi\u00f9 server. <\/strong>Ci\u00f2 <strong>consente un&#8217;elaborazione in parallelo, molto pi\u00f9 veloce<\/strong> rispetto a quella di un computer centrale. Hadoop \u00e8 particolarmente utile quando \u00e8 necessario elaborare dati provenienti da fonti diverse, sia strutturati che non strutturati.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Database NoSQL: flessibilit\u00e0 nell&#8217;archiviazione dei dati<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A differenza dei database relazionali tradizionali, i database NoSQL come MongoDB o Cassandra sono stati <strong>progettati appositamente per i big data<\/strong>. Offrono un elevato grado di flessibilit\u00e0 in quanto non sono vincolati a strutture tabellari rigide. Questo li rende<strong> ideali per l&#8217;archiviazione di dati non strutturati<\/strong> come documenti di testo o dati di sensori. Inoltre sono <strong>altamente scalabili<\/strong>, il che li rende indispensabili per le applicazioni ad alta intensit\u00e0 di dati.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">In-memory computing: velocit\u00e0 in tempo reale<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;in-memory computing \u00e8 una tecnologia chiave per le aziende che vogliono analizzare i dati in tempo reale. I dati vengono <strong>archiviati in memoria anzich\u00e9 su dischi rigidi<\/strong>, aumentando in modo significativo la velocit\u00e0 di elaborazione. Questa tecnologia \u00e8 spesso utilizzata in settori come l&#8217;analisi predittiva, dove i millisecondi contano quando si prendono decisioni basate sui dati.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Strumenti di analisi dei big data e integrazione ERP<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oltre a queste tecnologie di base, vengono utilizzati anche strumenti di analisi dei big data. Tra le applicazioni pi\u00f9 note di questo tipo ci sono Tableau, Microsoft Power BI e Qlik. Questi strumenti permettono di <strong>visualizzare le valutazioni dei dati e di renderle facilmente comprensibili<\/strong>.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli strumenti analitici sono particolarmente efficaci quando sono <strong>collegati al sistema ERP<\/strong>. In questo modo le analisi dei dati possono essere arricchite con i dati anagrafici, ad esempio, e ci\u00f2 facilita l&#8217;interpretazione del valore aggiunto. Inoltre, \u00e8 possibile attivare azioni di follow-up automatizzate nei processi quando si raggiungono determinati valori.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Molti sistemi ERP moderni offrono <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-erp-integration-was-gibt-es-bei-schnittstellen-zu-fremdsystemen-zu-beachten\/\">interfacce<\/a> con soluzioni di big data per una facile integrazione.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Sfide e soluzioni tipiche<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sebbene i Big Data offrano enormi opportunit\u00e0, comportano anche una serie di sfide. Le aziende devono tenerne conto per sfruttare appieno il potenziale della tecnologia. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Protezione dei dati e questioni etiche<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In molti casi, i big data contengono dati sensibili su clienti o dipendenti. Le aziende devono quindi soddisfare gli elevati requisiti legali di protezione dei dati. In caso contrario, c&#8217;\u00e8 il rischio di conseguenze legali, danni finanziari e perdita di reputazione se si viene a conoscenza di violazioni della legge.    <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A prescindere dalla valutazione legale, le aziende dovrebbero considerare le questioni etiche: Dopo tutto, le misure personalizzate e le decisioni automatizzate basate su algoritmi comportano sempre il rischio di discriminazioni e pregiudizi.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Raccomandazioni:<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Integrare le <strong>misure di sicurezza dei dati<\/strong>,<strong> <\/strong>come la crittografia, il controllo degli accessi e l&#8217;anonimizzazione, nei processi di big data fin dall&#8217;inizio.<\/li>\n\n\n\n<li>Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der <a href=\"\/?p=75062\"><strong>DSGVO<\/strong><\/a><strong> f\u00fcr den Schutz sensibler Daten <\/strong>und den langfristigen Erfolg von Big Data Analytics<\/li>\n\n\n\n<li>Sviluppo di una<strong> dichiarazione di missione etica<\/strong> che dia ai dipendenti fiducia nella gestione dei dati.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qualit\u00e0 e gestione dei dati<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data hanno un valore pari alla qualit\u00e0 dei dati sottostanti. Dati errati o incompleti possono portare a risultati di analisi errati e quindi a decisioni sbagliate. \u00c8 qui che entra in gioco la gestione dei dati: le aziende devono assicurarsi che i loro dati siano coerenti, aggiornati e corretti. I sistemi ERP possono aiutare consolidando i dati provenienti da fonti diverse e monitorandone la qualit\u00e0.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Raccomandazioni:<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Introduzione di un <strong>quadro di governance dei dati<\/strong> che definisca standard chiari per la raccolta, la convalida e la manutenzione dei dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilizzo di sistemi ERP<\/strong> per consolidare i dati provenienti da fonti diverse.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Controlli regolari dei dati <\/strong>e monitoraggio basato sull&#8217;intelligenza artificiale che corregge automaticamente gli errori<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Barriere di costo e di conoscenza  <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;implementazione dell&#8217;analisi dei big data \u00e8 spesso associata a costi elevati. Oltre a hardware e software ad alte prestazioni, le aziende hanno bisogno di specialisti con le competenze necessarie per utilizzare le tecnologie in modo efficace. Per le piccole e medie imprese pu\u00f2 essere particolarmente difficile mettere a disposizione queste risorse.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Raccomandazioni:<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilizzo di <strong>piattaforme di big data basate sul cloud<\/strong>, che siano scalabili in modo flessibile e che offrano tariffe entry-level convenienti.<\/li>\n\n\n\n<li>Formazione dei dipendenti e collaborazione con esperti esterni per sviluppare le conoscenze necessarie all&#8217;interno.<\/li>\n\n\n\n<li>Investimento in <strong>strumenti di analisi dei big data<\/strong> di facile utilizzo, che possano essere utilizzati senza competenze tecniche approfondite.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Interessante anche: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/unternehmensentwicklung\/blog-wissenssilos\/\">Rischio di silo della conoscenza &#8211; Come le aziende proteggono le conoscenze critiche<\/a><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Connessione ai sistemi ERP<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I sistemi ERP possono alleviare molte sfide nell&#8217;affrontare i big data fungendo da piattaforma centrale per la gestione dei dati. Grazie al collegamento in rete con l&#8217;analisi dei big data, i dati operativi vengono strutturati, monitorati e preparati per l&#8217;analisi. Questo non solo migliora la qualit\u00e0 dei dati, ma riduce anche gli ostacoli tecnici grazie a interfacce standardizzate.  <\/p>\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6acadd1488cdd&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6acadd1488cdd\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"334\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png\" alt=\"Big data e ERP: come ottenere il massimo dai tuoi dati\" class=\"wp-image-79468\" srcset=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png 1024w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-300x98.png 300w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-768x251.png 768w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1536x501.png 1536w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-18x6.png 18w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg.png 1689w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><figcaption class=\"wp-element-caption\">Big data e ERP: come ottenere il massimo dai tuoi dati<\/figcaption><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Raccomandazioni:<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Collegare i sistemi ERP con gli strumenti per i big data<\/strong> per integrare perfettamente i dati operativi nelle analisi<\/li>\n\n\n\n<li>Utilizzo di API e middleware per collegare i sistemi esistenti ed<strong> evitare<\/strong> cos\u00ec<strong> i silos di dati<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Approfondisci<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang\/\">Big Data e ERP: perch\u00e9 questa combinazione consente di ottenere di pi\u00f9 dai tuoi dati<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Prospettive future: L&#8217;analisi dei big data sta diventando una disciplina strategica fondamentale<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il futuro dei big data sar\u00e0 caratterizzato da nuove tecnologie, volumi di dati crescenti e una sempre maggiore integrazione dell&#8217;intelligenza artificiale.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stiamo passando dall&#8217;analisi pura dei dati a <strong>sistemi di analisi intelligenti<\/strong> che imparano autonomamente e riconoscono i modelli nei dati. L&#8217;apprendimento automatico e l&#8217;apprendimento profondo sono sempre pi\u00f9 integrati negli strumenti per i big data. Ci\u00f2 consente di prevedere con maggiore precisione e analizzare in tempo reale dati complessi, come quelli in streaming.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Le tecnologie di edge computing<\/strong>, in cui i dati vengono elaborati direttamente alla fonte invece di essere inviati ai server centrali, diventeranno sempre pi\u00f9 importanti. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente importante per i dispositivi IoT che generano enormi quantit\u00e0 di dati, ad esempio nella produzione o nei trasporti. L&#8217;edge computing riduce i tempi di latenza e consente quindi di analizzare i dati e prendere decisioni pi\u00f9 rapide: un vantaggio decisivo per applicazioni come la guida autonoma o l&#8217;Industria 4.0.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I dati provenienti dai social media, dai video e dai file audio rappresentano oggi una grande percentuale della generazione di dati a livello globale. La <strong>gestione di questi dati non strutturati<\/strong> sta diventando sempre pi\u00f9 importante. Nuovi algoritmi di intelligenza artificiale e strumenti speciali aiutano a estrarre informazioni preziose da grandi volumi di dati per la gestione aziendale.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il lavoro basato sui dati sar\u00e0 lo standard nelle aziende del futuro, con o senza AI. Per ora siamo ancora nelle prime fasi di questo sviluppo. Tuttavia, nei prossimi anni, le <strong>piattaforme low-code e no-code<\/strong> garantiranno che l&#8217;analisi dei big data possa essere eseguita senza conoscenze tecniche approfondite. Questo aprir\u00e0 alle organizzazioni la possibilit\u00e0 di utilizzare l&#8217;analisi dei dati in modo completo.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I big data non sono pi\u00f9 un argomento di nicchia. Sono una tecnologia strategica fondamentale. Tutti i manager e i dipendenti dovrebbero averne una conoscenza di base (data literacy) per poter svolgere le proprie mansioni in modo competente e orientato ai dati in futuro e contribuire cos\u00ec alla crescita della propria azienda.  <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113480\" class=\"elementor elementor-113480 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-widget elementor-widget-loop-grid\" data-id=\"00fb37a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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data-dce-title-color=\"#54595F\" class=\"elementor-element elementor-element-180f467 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"180f467\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-title\">Ulteriori Whitepaper<\/a><\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c48798 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c48798\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTi mostriamo le pi\u00f9 importanti tendenze dell&#8217;AI nelle aree delle vendite, della gestione della merce e dell&#8217;assistenza.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-background-color=\"rgba(2, 1, 1, 0)\" class=\"elementor-element elementor-element-5a57b9a elementor-widget__width-auto res sec-link  elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5a57b9a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-button\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Richiedi ora gratuitamente<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n<div class=\"wp-block-custom-faq-accordion\"><div class=\"faqab\"><h2 class=\"faqab-title\">FAQ sui big data<\/h2><div class=\"faqab-accordion\"><div class=\"faqab-item\"><details open=\"\"><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">In che modo un sistema ERP aiuta a utilizzare i big data?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>I sistemi ERP raccolgono e strutturano grandi quantit\u00e0 di dati provenienti da varie aree dell&#8217;azienda. Utilizzando strumenti di analisi e valutazioni supportate dall&#8217;intelligenza artificiale, le aziende possono trarre decisioni fondate da questi dati. <br><\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">I big data sono importanti solo per le grandi aziende?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>Anche le medie imprese possono trarre vantaggio dai big data. I moderni sistemi ERP offrono soluzioni scalabili per la valutazione mirata dei dati e l&#8217;ottimizzazione dei processi. <br><\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">Quali sfide si presentano quando si utilizzano i big data nei sistemi ERP?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>La qualit\u00e0, la protezione e l&#8217;integrazione dei dati sono sfide fondamentali. Affinch\u00e9 i big data possano essere utilizzati in modo efficace, i dati devono essere integrati nel sistema ERP in modo coerente, aggiornato e sicuro. <br><\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">In cosa differiscono i big data dai dati ERP tradizionali?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>I dati ERP tradizionali sono per lo pi\u00f9 informazioni strutturate provenienti da processi interni. I big data, invece, comprendono anche dati non strutturati provenienti da fonti esterne che possono essere utilizzati con metodi di analisi moderni. <br><\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">Come pu\u00f2 la mia azienda iniziare a utilizzare i Big Data senza fare subito grandi investimenti?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>Il primo passo \u00e8 analizzare le fonti di dati esistenti e definire casi d&#8217;uso piccoli e mirati. Gli strumenti di analisi basati sul cloud o le soluzioni open source consentono di iniziare in modo conveniente prima che si rendano necessari investimenti pi\u00f9 consistenti. <br><br><\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\"><\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div><\/div><\/div><\/details><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Fatti interessanti dal blog:<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/unternehmensentwicklung\/blog-synergie-erp-und-data-warehouse\/\">https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/unternehmensentwicklung\/blog-synergie-erp-und-data-warehouse\/<\/a><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang\/\">https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang\/<\/a><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cosa sono i Big Data? I big data si riferiscono all&#8217;elaborazione e all&#8217;analisi di volumi di dati estremamente grandi, complessi e in rapida crescita che non possono pi\u00f9 essere gestiti in modo efficiente con i metodi convenzionali. Questi dati provengono da diverse fonti, dai sensori e dalle macchine ai social media. 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