Data for books
Il libro: biglietto di sola andata
Il libro: biglietto di sola andata
Torino, 22 maggio 2017
Dataninja
Connecting data with people
Open Data Support
Data Mining
Data Visualization
Story Telling
Training
Dataninja è un'azienda data-driven nata da un gruppo di lavoro basato in Italia e attivo in Europa dal 2012. Sviluppiamo tecnologie per raccogliere, strutturare, arricchire e interpretare i dati.
Quali dati?
Fonte: Enter the Data Economy.
- Dati operativi
- Internet of Things (sensoristica)
- Key Performance Indicators
- Analytics
- Dati di contesto
- User-generated contents
Aziende
Quali dati?
Editori
- catalogo editore
- contenuto libri (scheda, quarta, testi integrali)
- rete sociale autori
- magazzino editore (invenduto, rese)
- magazzino distributore
- distribuzione (per ogni libro, quanti dove)
- librerie (catene, singoli punti vendita, vendita, reso, feedback clienti, incontri con gli autori, presentazioni)
- libreria online (commenti, recensioni)
- testate / blog di settore (recensioni)
- social (pagine e gruppi fb, twitter, anobii, gooreads)
- gdo (?)
Per fare cosa?
Fonte: Enter the Data Economy.
- Innovazione dei processi
- Automazione / Ottimizzazione
- Migliori performance
- Marketing / Geomarketing
- Focus sulle nicchie
- Personalizzazione / Influencer marketing
Da quali fonti?
Fonte: Enter the Data Economy.
- L'azienda stessa (processi e organizzazione)
- I soggetti coinvolti nella filiera produttiva e amministrativa
- Le associazioni di categoria
- Il contesto sociale di riferimento
- I lettori
Supply chain
Amazon
224 open jobs in
Supply Chain Optimization Technologies
Fonte: Amazon supply chain management (2015)
Amazon vince quando diventa piattaforma:
- magazzini standard (per i beni più venduti)
- magazzini just-in-time (per tutto il resto)
- magazzini di terze parti (marketplace)
Supply chain
Intelligenza Artificiale applicata
AI is expected to create
the sentient supply chain
of the future
Per approfondire: Artificial intelligence in supply chain management (2010)
Esempi di offerte di servizi di IA nella logistica:
Forecasting of demands
Multi-Echelon Inventory Optimization
The state-of-the-art approach to optimize inventory across the end-to-end supply chain
Aree di applicazione e integrazione del ML:
- Best-fit forecasting: scelta del modello ottimale per un dato scenario
- Real-time analytics for decision support systems
- IoT and Web 2.0: includere dati da sensori e user-generated contents negli analytics
Macchine che non sanno...
... ma che possono imparare
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
Arthur Samuel (1901-1990)
Ispirato al Machine Learning Open Course di Piero Savastano
Macchine che imparano...
... fino a sembrare intelligenti
Whether we are based on carbon or on silicon makes no fundamental difference; we should each be treated with appropriate respect.
Arthur C. Clarke (1917-2008)
Paradigm shift
Dai dati al modello
Dalla programmazione esplicita...
... all'inferenza statistica.
Meglio soli...
... o accompagnati?
Algoritmi supervisionati
Algoritmi non supervisionati
vs.
Algoritmi genetici
(competizione tra pari)
Dati strutturati
Tabelle sì, ma anche testi
Ahimè, gli algoritmi di machine learning richiedono dati strutturati...
Ma spesso i materiali grezzi di partenza sono prodotti da esseri umani per altri esseri umani...
Testi, immagini e voci che un cervello umano impara a padroneggiare completamente dopo circa 16 anni di sviluppo...
Almeno ora però sono per lo più in digitale e facilmente accessibili...
Il segno dei 4
Classification
Regression
Clustering
Recommendation
Grazie!
Il libro: biglietto di sola andata
Torino, 22 maggio 2017