[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.20.0″ background_color=”#000219″ custom_padding=”22px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” min_height=”1643.6px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” header_2_font=”|||||on|||” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”27px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
L\u2019Enterprise Data Management (EDM)<\/strong> esprime la capacit\u00e0, da parte di un\u2019azienda, di definire, integrare e raccogliere con accuratezza, attenzione ed efficacia i dati da pi\u00f9 fonti diversificate.<\/p>\n L\u201989% dei manager aziendali ha dichiarato che usa i dati per prendere la maggior parte delle decisioni strategiche e operative. Sempre pi\u00f9 imprese stanno comprendendo l\u2019importanza di avere un Database funzionale e stanno incrementando il budget per le attivit\u00e0 di Data Analysis<\/strong>.<\/p>\n \u00c8 ormai evidente che i Big Data<\/strong> hanno un ruolo chiave nel raggiungimento di tutti gli obiettivi di business.<\/p>\n In ambito EDM, le componenti principali sono quattro: Data Governance, Data Integration, Master Data Management e protezione dei dati.<\/strong><\/p>\n Per governance dei dati<\/strong> si intende un insieme di processi, ruoli, policy, standard e metriche finalizzato a garantire un uso efficace ed efficiente delle informazioni, che permetta a un’organizzazione di raggiungere gli obiettivi prefissati.<\/p>\n In particolare, rappresenta tutte le regole interne all\u2019azienda e le procedure necessarie per apportare continui aggiornamenti e miglioramenti.<\/p>\n La governance assicura che i ruoli associati alla gestione dei dati siano chiaramente definiti e che le relative responsabilit\u00e0 vengano adeguatamente concordate. Oggi le imprese si trovano a gestire una quantit\u00e0 incredibile di informazioni su clienti, fornitori, dipendenti e altri soggetti e se i dati vengono utilizzati in modo adeguato a comprendere meglio il mercato e il target di riferimento, l’azienda non potr\u00e0 che guadagnarne in successo.<\/p>\n Con il termine \u201cData Integration<\/strong>\u201d si definisce il processo di unione di dati provenienti da fonti differenti per arrivare a una visione a 360\u00b0dello scenario aziendale, partendo dall’assimilazione, alla pulizia, mappatura e trasformazione dei dati, fino all’elaborazione di Data intelligence pi\u00f9 facilmente fruibile da parte di coloro che vi accedono.<\/p>\n Oggi le aziende implementano iniziative di integrazione dei dati per poter analizzare e utilizzare le informazioni in modo pi\u00f9 efficace, in particolare con la diffusione delle nuove tecnologie Cloud<\/strong> e di gestione dei Big Data<\/strong>.<\/p>\n L\u2019obiettivo principale di questa attivit\u00e0 \u00e8\u00a0l\u2019unificazione e l\u2019accessibilit\u00e0 dei dati, all\u2019origine frammentari, disorganici o incoerenti. Infatti, la Data Integration ottimizza le operazioni di integrazione grazie all\u2019utilizzo di metadati e algoritmi pre-confezionati di Machine Learning.<\/p>\n Le soluzioni non sono uguali per tutte le aziende, la giusta formula varia in base alle singole esigenze e in relazione al mercato di riferimento.<\/p>\n Il Master Data Management<\/strong> (MDM) usa procedure molto simili alla Data Integration ma con finalit\u00e0 diverse. Infatti, consiste nel rendere fruibili i dati con una visione strategica orientata al business.<\/p>\n L\u2019importanza di questa attivit\u00e0, insieme alla Data Quality<\/strong>, si basa sul fatto che \u00e8 possibile prendere decisione giuste solo sulla base di informazioni coerenti, affidabili e verificate. I modelli possono effettuare previsioni accurate solo grazie a dati corretti.<\/p>\n Per comprendere L\u2019MDM, \u00e8 importante innanzitutto definire i \u201cdati master<\/em>\u201d, cio\u00e8 i dati aziendali cruciali che includono informazioni su prodotti, fornitori e clienti. Quando sono errati, destrutturati e nascosti in tutta l’organizzazione, possono incidere negativamente su tutti gli aspetti dell’impresa.<\/p>\n La presenza di dati non veritieri determina confusione sui KPi,<\/strong> inventari sbagliati, acquisizioni in ritardo sul mercato, riorganizzazioni dell’azienda e previsioni imprecise su domanda e offerta. Senza Master Data Management \u00e8 complicato e poco utile sviluppare strategie vincenti e performanti.<\/p>\n La Data Security<\/strong> \u00e8 diventata una priorit\u00e0, a causa dei sempre pi\u00f9 sofisticati cyber attacchi (Clicca qui per leggere il nostro articolo dedicato al tema della Cyber Protection)<\/a> che rendono fondamentale la protezione dei dati.<\/p>\n La Cyber Protection non pu\u00f2 pi\u00f9 essere considerata un\u2019opzione, ma qualcosa di assolutamente necessario. L\u2019obiettivo \u00e8 quello di mettere in sicurezza tutti i dati nelle varie fasi dell\u2019Enterprise Data Management, sia quelli in fase d\u2019uso sia quelli archiviati e memorizzati nei database.<\/p>\n ML<\/strong>\u00a0e\u00a0AI<\/strong>\u00a0sono alleati strategici per fronteggiare i cyber attacchi pi\u00f9 evoluti, strumenti tecnologici intelligenti sono molto utili nei test di vulnerabilit\u00e0 dei sistemi informatici da parte di esperti di sicurezza (chiamati anche Ethical Hackers), per verificare quanto sia difficile avere accesso ai dati sensibili di un\u2019azienda o personali dei dipendenti.<\/p>\n <\/p>\n Noi del Team di Pragma Etimos<\/strong> crediamo che la scarsa qualit\u00e0 dei dati mina in modo considerevole il valore aziendale. Una corretta strategia di Data Analytics permette a tutti i vari dipartimenti di raggiungere gli obiettivi di business.<\/p>\n I professionisti che utilizzano i Big Data sono destinati ad avere pi\u00f9 successo nei loro progetti, infatti \u00e8 da un recente sondaggio \u00e8 stato rilevato che \u201cI professionisti che utilizzato tecniche di Analisi dei dati hanno 23 volte pi\u00f9 probabilit\u00e0 di\u00a0sovraperformare\u00a0chiaramente i loro concorrenti in termini di acquisizione di nuovi clienti\u201d.<\/em><\/em><\/p>\n <\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_cta button_url=”mailto:%20info@pragmaetimos.com” url_new_window=”on” button_text=”CONTATTACI PER MAGGIORI INFORMAZIONI” _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” header_font=”||||||||” background_color=”rgba(0,102,153,0)” custom_button=”on” button_text_color=”#0C71C3″ custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.20.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb title=”AI E MACHINE LEARNING: I VERI LEADER DELLA CYBER PROTECTION” image=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/Sfondo-1.jpg” alt=”AI_Machine_Learning_Pragma_Etimos” _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\nData<\/span> Governance<\/strong><\/h2>\n
Data<\/span> Integration<\/strong><\/h2>\n
Master Data<\/span> Management<\/strong><\/h2>\n
La protezione dei dati<\/span><\/strong><\/h2>\n
L\u2019approccio Data<\/span>-Driven di Pragma Etimos<\/strong><\/h3>\n
In Pragma Etimos sviluppiamo e implementiamo soluzioni innovative per costruire Database efficienti e funzionali<\/strong><\/h4>\n
POTREBBE INTERESSARTI ANCHE…<\/strong><\/h4>\n
\nIl rapporto tra Intelligenza Artificiale e Cyber Protection \u00e8 ormai affermato e destinato a diventare sempre pi\u00f9 simbiotico. Gli strumenti della Cyber Intelligence sfruttano pienamente le tecnologie di Machine Learning e Deep Learning per vari scopi, dall\u2019analisi dei…<\/span><\/a><\/div>\n