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Seminario - HR 527

Smart decision with data

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Rivolto a

  • Imprenditori e General Manager
  • Chief Innovation Officer
  • Chief Digital Officer
  • Manager in generale coinvolti in una digital transformation dell’azienda
  • Project leader e Responsabili di team

Obiettivi

  • Saper prendere delle decisioni in funzione delle informazioni prodotte dai dati
  • Individuare la corretta sorgente dei dati
  • Saper analizzare efficacemente dati eterogenei, ridondanti e non strutturati
  • Realizzare una corretta modellazione dei dati per individuare le migliori scelte di business

Contenuti

  • Gli elementi fondamentali del decision making
    • Le diverse prospettive: cognitiva; psicologica; normativa
    • Come si caratterizza la decisione nel contesto manageriale
    • La decisione a criteri multipli nel paradigma della complessità MDCM e MDCA
    • Cosa ci fa sbagliare: le trappole percettive
    • La classificazione degli obiettivi
    • La valutazione delle conseguenze
  • Cultura e Valore del dato
    • Portare le persone che ricoprono ruoli decisionali, a considerare i dati come un patrimonio per generare le evidenze di business
    • Adottare nuovi modelli relazionali con l’ecosistema circostante e con i diversi Stakeholder
  • Le sorgente dei dati
  • Recupero, estrazione e selezione del dato
    • Operare su grandi quantità di dati (in quanto richiedono operazioni di campionamento con potenziale perdita di informazioni)
    • Gestire la richiesta frequente di valori di tipo quantitativo (mentre i prodotti venduti, le caratteristiche della clientela, sono dati di tipo qualitativo)
    • Le competenze tecniche del personale tecnico per gestire e interpretare i dati dei risultati
  • Lessico comune sullo Smart Decision with Data
    • L’importanza dell’analisi dei dati: tanti dati ma poche informazioni
    • Impostare una data architecture: cosa ci serve e dove dobbiamo arrivare
    • Usare una metodologia
    • Al lavoro: facciamo parlare i dati: creiamo un modello con Power BI
    • Key User e feedback cosa stai misurando e perché
    • Andiamo oltre che tipo di flussi abbiamo e come li gestiamo (Stream vs Batch)
    • Il machine learning: il percorso
    • In pratica un modello predittivo all’opera
  • Modellazione dei dati
    • Modellare i dati consiste nell’implementare una rappresentazione semplificata della questione osservata o di una necessità aziendale, individuandone gli elementi caratterizzanti e i legami intercorrenti tra di essi
    • Fase concettuale: Stato dei dati e le relazioni tra essi attraverso uno schema. Esso rappresenta un patrimonio importante per le aziende, poiché descrive i dati esistenti in azienda: il suo valore informativo può essere utilizzato sia nel campo tecnicistico sia nell’ambito gestionale.
    • Fase logica: l’insieme dei dati viene dotato di una struttura per abilitare
      • il trattamento dei dati (inserimento, modifica e cancellazione)
      • l’interrogazione, cioè la possibilità di ritrovare i dati sensibili
      • la rappresentazione

Sperimenterete

  • L'individuazione dello stile decisionale prevalente, rischi e possibilità
  • Realizzare un modello di Power BI
  • Un esempio reale: dal sensore al data lake, dal dato non strutturato al dato strutturato

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