Cara azienda, se sei su Instagram non sei sola…

Dopo aver superato gli 800 milioni di utenti in settembre, Instagram ha recentemente superato un’altra pietra miliare nella sua corsa per diventare un’ambiente che colleghi i brand ai clienti. Come annunciato di recente dalla società, sulla piattaforma ora ci sono oltre 25 milioni di profili aziendali, rispetto ai 15 milioni di luglio. Praticamente, quasi raddoppiati in quattro mesi. Considerando che Instagram ha lanciato questi profili insieme ad altri strumenti di business a giugno 2016, questi numeri indicano chiaramente che i brand stanno adottando Instagram come un nuovo modo di connettersi con i consumatori. E sembra funzionare: a marzo 2017, l’80 percento degli utenti di Instagram ha seguito un’attività commerciale, e in novembre 200 milioni di instagrammer hanno visitato un profilo aziendale ogni giorno.

La corsa delle aziende su Instagram

Far partecipare le imprese è un passo fondamentale per monetizzare una piattaforma come Instagram, perché aumenta la sua accettazione tra i professionisti e la sua attrattiva per gli inserzionisti. A partire da settembre 2017, Instagram ha avuto due milioni di inserzionisti attivi al mese – un aumento decuplicato da marzo 2016.

Buon per Zuckerberg, ma questo significa maggior concorrenza tra i brand per accaparrarsi un po’ di attenzione degli utenti. Quindi l’importante è capire come trarre il meglio dalla propria presenza su Instagram. Al di là di tecniche specifiche da social media manager, è importanze che l’azienda rifletta su un proprio linguaggio visuale. Non semplicemente immagini di prodotti, ma

  • gratificazione visiva per gli utenti
  • storyteling visuale
  • creazione di un universo di forme, colori e brevi video che rendano il feed del brand gratificante per chi lo guarda (avendo cura che chi lo guarda sia in target…)

P.S.: Se invece la tua azienda non è su Instagram, e addirittura non investe sui media digitali, sappi che comincerai a sentirti molto solo… A livello mondiale, gli investimenti sul digitale alla fine hanno superato la vecchia cara TV. E ogni giorno che passa, il gap si farà sempre più profondo…

Digital killed the TV star...

Amazon Echo e Google Home saranno sempre più gadget di casa

 Articolo tratto da La Stampa – 12 novembre 2017

Entro 5 anni, 70 milioni di famiglie americane avranno dispositivi intelligenti con gli assistenti vocali

 

Sarà boom dei dispositivi intelligenti per la casa con assistente vocale. Secondo le previsioni di Juniper Research , entro 5 anni la maggioranza delle famiglie Usa, il 55 per cento, pari a 70 milioni, avranno nella propria abitazione un gadget come Amazon Echo, Google Home o Sonos One.

Rispetto al 2017, l’incremento percentuale negli Stati Uniti è notevole : +95 per cento. Perché alla fine dell’anno, in base ai calcoli degli analisti di Juniper Research, i dispositivi con annesso assistente digitale saranno 450 milioni. A livello globale la parte del leone, la faranno gli smartphone. Da qui al 2022, infatti, oltre 5 miliardi di cellulari, adotteranno la tecnologia degli assistenti vocali.

 

L’espansione nel mercato di Alexa e Siri, fornirà alle aziende una grande opportunità di business, soprattutto nel campo della pubblicità. Secondo le stime di Juniper Research il volume di affari si aggirerà intorno ai 22 miliardi di dollari entro il 2022.

 

Anche se, come spiega James Moar, autore della ricerca “Digital Voice Assistants: Platforms, Revenues & Opportunities 2017-2022”, l’interazione vocale con i dispositivi ha meno opzioni e limita le possibilità pubblicitarie. Inoltre, gli utenti potrebbero avere reazioni negative davanti ad annunci invasivi come è accaduto mesi fa nel caso dello spot diffuso da Google Home in occasione del lancio del film di Disney La bella e la bestia.

 

Gli assistenti vocali, tuttavia, potrebbero essere un mezzo per aumentare gli acquisti online.

 

Articolo completo: http://www.lastampa.it/2017/11/12/tecnologia/news/amazon-echo-e-google-home-saranno-sempre-pi-gadget-di-casa-u1cPxEwChFd3NmLdDTisjM/pagina.html

Social video: qualità, quantità o… vortice?

Uno dei nostri ormai celebri meme sottolinea la differenza tra come viene fruito lo stesso video su Facebook e su YouTube.

E’ ovviamente una semplificazione per spiegare l’atteggiamento diverso degli utenti dei due social. Non è che una scelta sia migliore dell’altra, anzi è probabile che in una strategia strutturata, siano necessarie tutte e due. Le persone stanno su diversi social media, in momenti diversi della loro giornata, con differenti motivazioni. Un brand ha bisogno sia di qualità che di quantità.

Ci sono segnali visivi (colori, forme, loghi) che non hanno bisogno di particolare attenzione, ma che finiscono per diventare una sorta di filo conduttore del viaggio quotidiano tra i media di ognuno di noi. In una frazione di secondo, all’inizio di un video su Facebook, su un poster stradale, dietro la porta di una partita di calcio, riceviamo in modo quasi subliminale il messaggio che quel brand c’è, esiste, ha qualcosa da dirci. Fa parte del nostro paesaggio mentale.

Poi ci sono gli “spot”, brevi video pubblicitari di solito posizionati prima del video che vogliamo vedere. Sono molto simili agli spot tv, siamo obbligati a vederli, e che lo vogliamo o meno, assorbiamo le sintetiche informazioni che ci comunicano. Il fatto che siano visioni forzate non è di per sé negativo: abbiamo vissuto decenni in cui questa cosa funzionava, e funziona ancora oggi. La credibilità è bassissima ma dall’altra parte c’è il massimo del controllo: ho la sicurezza che mi vedrai, di quante volte lo farai, e che i miei soldi garantiscono che il mio messaggio arrivi fino in fondo.

E poi ci sono le operazioni più complesse, in cui creo dei video il cui contenuto è interessante per un target, lo diverte, lo emoziona o lo informa. All’audience che desidero raggiungere e portare a bordo dò insomma qualcosa in cambio. È un obiettivo altamente qualitativo, non facile da raggiungere, ma che dà grandi risultati in termini di sintonia col brand. Per ottenere qualità bisogna offrire qualità: chiarezza di obiettivi, ascolto, lavoro e investimenti. Un ottimo, recente esempio è la partnership tra Il Milanese Imbruttito e McDonalds. L’alleanza con un produttore di contenuti che un certo target ama, proietta sul brand un alone positivo, se c’è una base comune di valori/emozioni condivisi.

Una strategia video social completa dovrebbe lavorare su tutte e tre questi piani, in modo coerente e sinergico. È quello che noi chiamiamo “il vortice” digitale. Nell’insieme liquido del media journey, non basta diffondere un messaggio ovunque, occorre creare un strategia che “risucchi” l’attenzione del nostro target verso di noi.

ECONOMIA DELL’AUTOMAZIONE: AI E ROBOT PRONTI A TRASFORMARE IL LAVORO

Articolo tratto da ZeroUnoWeb – 17 Novembre 2017

Lo sviluppo dei robot fisici e del software di automazione rende necessaria, secondo la società di analisi di mercato Forrester, l’attivazione di strategie di change management per arginare gli inevitabili cambiamenti della forza lavoro nelle imprese

 

Nell’era digitale le occupazioni tradizionali e le strategie di approccio ai clienti usate dalle imprese stanno mutando nel profondo. Merito delle tecnologie d’automazione in molte attività: tra queste la società di ricerche Forrester individua soprattutto robot fisici, software e intelligenza artificiale (AI), e soluzioni di self-service per i clienti. Questi trend impongono ai professionisti I&O (infrastructure and operations), del business e delle risorse umane (HR) l’elaborazione di strategie di gestione del cambiamento a lungo termine: nei prossimi cinque, dieci anni, occorrerà vincere la sfida d’implementare e amministrare una forza lavoro mista, fatta di esseri umani e macchine che lavorano assieme.

 

Automi più flessibili, grazie all’Intelligenza Artificiale

 

Che grandi aziende ‘high tech’ come Google, o il motore di ricerca cinese Baidu, abbiano già annunciato la ‘transizione dei propri sforzi d’innovazione, da strategie ‘mobile first’ verso iniziative ‘AI first’, rende palese quanto l’intelligenza artificiale sia cruciale nella nuova onda d’automazione del lavoro all’interno delle imprese. Dall’altra parte però ci sono i robot: quelli di nuova generazione beneficeranno sempre più degli avanzamenti nella tecnologia AI, nell’IoT (Internet of Things) e nei tool analitici. Oltre a diversificarsi in sempre più variegate tipologie e forme, i robot diventano anche sempre più flessibili, e capaci di passare da ambienti altamente strutturati, come la tipica costruzione di veicoli in fabbrica, verso ambienti semi-strutturati o destrutturati, dove riescono a collaborare con l’uomo (cobot) in maniera più naturale, grazie a interfacce HMI (human-machine interface) conversazionali (chatbot) che utilizzano voce, immagini o testo per comunicare.

 

Robot ancora ‘acerbi’

 

Parlare, osservare, trasportare cose: per i robot è ancora difficile farlo in modo naturale. In una fase ancora embrionale di sviluppo nel mercato, Forrester colloca quattro tecnologie, utilizzate in ambiti particolarmente ardui da automatizzare:

 

  • Customer service robot. Assistere in automatico clienti, fornendo informazioni, rispondendo a domande su prodotti, o eseguendo pagamenti, sono capacità da migliorare, ma con il potenziale d’influire sull’occupazione a medio termine.
  • Delivery robot. Servono al trasporto e consegna di beni in modo autonomo o semi-autonomo e, dopo varie sperimentazioni, sono considerati soluzioni promettenti nella trasformazione dello scenario occupazionale del settore.
  • Executable AI. Tale categoria include tecnologia AI che esegue in automatico attività, come la generazione di linguaggio naturale a partire da parametri preimpostati, senza intervento umano; ma c’è anche la tecnologia M2M (machine-to-machine) in cui i sistemi agiscono sulla base di input provenienti dagli asset fisici o dal personale.
  • Inspection and surveillance robot. Questi dispositivi usano immagini, video, sensori termici, audio e altri tecnologie per ispezionare o sorvegliare luoghi o cose. Anche tali tecnologie promettono di ridisegnare il quadro occupazionale, specie quando abbinate a visione computerizzata, biometria e altre tecnologie AI.

 

Sistemi AI già oltre la fase prototipale

 

Un altro gruppo comprende cinque tecnologie d’automazione che Forrester ritiene abbiano raggiunto un livello di maturazione tale da non essere più considerabili semplici prototipi.

 

  • Artificially intelligent solutions. Sono soluzioni AI complete, che sfruttano combinazioni di sensori, tecnologie cognitive e/o ‘executable AI’ per risolvere problemi complessi.
  • Cognitive AI. Queste tecniche usano il machine learning e/o il deep learning (campo di ricerca dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale che si basa su diversi livelli di rappresentazione) per simulare il pensiero umano, e sono ampiamente usate per generare raccomandazioni sui prodotti per i clienti, e aggiungere facoltà di apprendimento alle app che, nel tempo, ne migliorano il livello di personalizzazione per l’utente.
  • Retail and warehouse robot. In magazzino, queste macchine sanno ormai svolgere in ampia autonomia compiti di monitoraggio, prelievo, rifornimento, impacchettamento della merce.
  • Sensory AI. I sistemi di analisi di foto e video, riconoscimento facciale, analisi del parlato e del testo completano la tecnologia AI, e sono un sottoinsieme chiave dei tool di AI per automatizzare i compiti del lavoro umano.
  • Virtual assistants. Gli assistenti personali, conoscendo l’utente e i dati associati, ne interpretano le necessità, con la possibilità di prendere alcune decisioni. Esempi nel mercato di massa possono essere Alexa di Amazon, o Cortana di Microsoft, ma nel mondo business tali assistenti virtuali possono ricoprire taluni ruoli negli ambienti di call center.

 

Sistemi d’automazione maturi

 

Tre categorie di tecnologie d’automazione sono considerate mature ma potenziabili, grazie all’apporto delle più recenti tecnologie.

 

  • Customer self-service-solutions. Nei chioschi digitali, sistemi di digital signage, self-checkout ed altri dispositivi di servizio per i clienti, la ‘user experience’ può oggi essere migliorata, grazie a più sofisticati touchscreen, processori, sensori, e a una migliore connettività.
  • Industrial robot. Come accennato, i tradizionali robot usati nelle fabbriche, in agricoltura, nelle costruzioni, possono oggi beneficiare degli avanzamenti nella IoT e nella AI, estendendo la loro diffusione oltre i classici ambienti strutturati.
  • Robotic process automation (RPA). La RPA è la tecnologia che automatizza i processi e flussi di lavoro dei compiti amministrativi usando i bot software. La crescente introduzione di AI in queste soluzioni creerà RPA sempre più intelligenti.

 

Articolo completo: https://www.zerounoweb.it/analytics/cognitive-computing/economia-dellautomazione-ai-e-robot-pronti-a-trasformare-il-lavoro/

VERDE, LUMINOSO E ACCOGLIENTE, BENVENUTI NELL’UFFICIO DEL FUTURO

Articolo tratto da Huffpost – 30 maggio 2017

Intere giornate ancorati alla scrivania saranno solo un brutto ricordo

 

 

Un lavoro edificante

 

Gli ambienti all’interno dei quali andiamo a lavorare esercitano un notevole impatto sulla qualità del lavoro che svolgiamo. Una ricerca realizzata ad Harvard ha scoperto che gli uffici dotati di un migliore sistema di ventilazione, di un’illuminazione più naturale e di temperature medie incrementano performance e livello di produttività dei dipendenti, oltre ad aiutarli a dormire meglio quando poi rientrano a casa.

Tutti fattori che vanno anche a incrociare le tematiche ambientali, tanto che l’ufficio del futuro finirà probabilmente per dare la priorità a queste caratteristiche. Possiamo anche lasciarci alle spalle l’idea di ritrovarci ancorati a una scrivania collocata in un determinato luogo. Al contrario i lavoratori verranno incoraggiati a traslocare di volta in volta da una scrivania all’altra, e a farne uso solo quando strettamente necessario.

Colossi della Silicon Valley quali Google e Facebook hanno già adottato questo approccio, per cui gli uffici vengono organizzati in maniera tale da stimolare incontri fortuiti — li chiamano ‘bump’ — nel corso dei quali confrontare nuove idee e strategie.

 

La foresta in ufficio

 

Questo ‘nomadismo’ verrà probabilmente accompagnato da una più nitida consapevolezza di ciò che accade fra le mura dell’ufficio. Le app dei cellulari, il cloud computing e la tecnologia indossabile ci indicheranno quali siano le aree più rumorose e quelle più tranquille, quali riunioni siano in corso e dove, chi c’è e chi non c’è in ufficio. Così che il giorno in cui avrai bisogno di un po’ di tranquillità per concentrarti, saprai subito dove andare — e lo stesso quando invece vorrai immergerti nel flusso del lavoro dei tuoi colleghi, o quando sarai alla ricerca di qualcuno con cui poterti confrontare.

Ovunque ti collocherai all’interno di un ufficio scoprirai un ambiente sempre più rigoglioso, letteralmente, dato che le ricerche dimostrano che in presenza anche solo di qualche piantina sparsa qui e lì gli impiegati risultano più produttivi.

 

Un approccio illuminato

 

Il solare andrà a svolgere un ruolo fondamentale negli uffici del futuro, alimentando gli edifici e redistribuendo l’energia al quartiere nell’ambito delle infrastrutture della ‘smart city’. Lo si può già osservare all’interno di edifici come il “The Edge” di Amsterdam, dove si è perfino riusciti a convincere l’università vicina a installare ulteriori pannelli solari sul tetto in cambio dell’uso gratuito alla corrente elettrica in eccesso.

Ma la luce del sole verrà adoperata anche in altri modi. L’ecoLogic Studio ha ideato un’architettura che definisce ‘biodigitale’ e fa uso di ‘bioreattori’, pannelli contenenti alghe che crescono in proporzione alla quantità di luce a cui vengono sottoposti.

Un altro sviluppo al quale assisteremo negli uffici del futuro è quello dei soffitti e degli atrii inclinati, per convogliare l’acqua piovana all’interno di serbatoi. L’acqua raccolta entra successivamente in circolo nell’impianto idraulico per poi esser riutilizzata, ad esempio, dagli scarichi dei bagni.

 

L’avatar d’ufficio

 

Parlando di hi-tech digitale l’ufficio del futuro finirà per diventare uno spazio sempre più virtuale. I giovani che intraprendono le proprie carriere oggi sono nativi digitali che hanno trascorso gran parte delle proprie vite in compagnia di uno smartphone, quindi per loro l’uso delle app risulta già naturale.

Il suddetto The Edge è già oggi dotato di app in grado di modificare la temperatura ambientale, prenotare sale riunioni, aprire armadietti.

L’Internet delle cose e la stampa tridimensionale ci consegneranno un futuro mutaforma nel quale sedie e scrivanie si potranno conformare alle proprie specifiche necessità. Lo stesso discorso vale per i display olografici da tavolo, che saranno pure oggetti d’uso comune nei film di fantascienza, ma in realtà risultano terribilmente ardui da realizzare. Si assiste già, invece, a innovazioni come quelle del Jenkins Steel robot, adoperato da First Light PR, in grado di fungere da avatar per chi, in un determinato momento, non è presente in ufficio. L’assente sarà infatti in grado di controllarlo a distanza, e di farlo spostare all’interno dell’ambiente di lavoro di modo da poter interagire coi colleghi anche a centinaia di chilometri di distanza.

A risultare piuttosto comune all’interno degli uffici, nel futuro prossimo, sarà poi la capacità di proiettare immagini su qualsiasi superficie, adoperando un apparecchio qualsiasi. Strumenti minuscoli, delle dimensioni di un orologio, sono già oggi in grado di andare a proiettare immagini più grandi sui muri e sugli schermi, e con lo sviluppo dell’OLED e delle nanotecnologie stiamo già muovendo i primi passi all’interno di questo mondo — il computer del futuro potrebbe limitarsi a proiettare uno schermo e una tastiera su qualsiasi superficie risulti utile.

Ecco perché in ufficio il futuro sarà sempre più luminoso, verde e accogliente: sarà quel genere d’ambiente che ti farà venir voglia d’alzarti dal letto al mattino. Altrimenti basterà impugnare il telecomando sul comodino, e attivare il proprio avatar d’ufficio.

 

Articolo completo: http://www.huffingtonpost.it/2017/05/30/verde-luminoso-e-accogliente-benvenuti-nellufficio-del-futuro_a_22109066/

BLOCKCHAIN, TUTTO QUELLO CHE C’È DA SAPERE E CHE NON OSI CHIEDERE

Articolo tratto da Startupbusiness – 19 Settembre 2017

Introduzione

 

Per alcuni è la Blockchain è la nuova generazione di Internet, o meglio ancora è la Nuova Internet. Per maggior precisione si ritiene che possa rappresentare una sorta di Internet delle Transazioni e per coloro che guardano oltre al concetto di transazione può rappresentare la Internet del Valore. Per altri è la rappresentazione digitale di quattro concetti molto chiari e forti: decentralizzazione, trasparenza, sicurezza e immutabilità.Per altri ancora, come accennato, è la chiara declinazione in digitale di un nuovo concetto di Trust. E per queste ragioni alcuni ritengono che la Blockchain possa assumere anche un valore quasi “politico“, ovvero come piattaforma che consente lo sviluppo e la concretizzazione di una nuova forma di democrazia, realmente decentralizzata e realmente in grado di garantire a tutti la possibilità di verificare, di “controllare”, di disporre di una totale trasparenza, di dare vita ad archivi immutabili e condivisi e dunque per questo inalterabiliimmodificabili e dunque immuni da corruzione.

 

Definizione – Che diavolo vuol dire catena dei blocchi?

 

La blockchain è un protocollo di comunicazione, che identifica una tecnologia basata sulla logica del database distribuito.

Si tratta di una base di dati fatta di blocchi che memorizzano blocchi di transazioni valide correlate da un marcatore temporale (timestamp). Ogni blocco include l’hash (una funzione algoritmica informatica non invertibile che mappa una stringa di lunghezza arbitraria in una stringa di lunghezza predefinita) del blocco precedente, collegando i blocchi insieme. I blocchi collegati formano una catena, con ogni blocco addizionale che rinforza quelli precedenti.

La Blockchain è anche un registro pubblico e condiviso costituito da una serie di client. Chi ha inventato la blockchain?

La blockchain pare essere stata ideata da Satoshi Nakamoto (pseudonimo dell’inventore della blockchain e del suo codice sorgente), e resa famosa dal suo protocollo più conosciuto, la moneta virtuale Bitcoin.

Satoshi Nakamoto rivela il proprio progetto e la propria visione nell’ottobre del 2008 con la pubblicazione di un white paper che parla e descrive la possibilità di sviluppare una digital currency indipendente da ogni ente o istituzione centrale nella forma di bitcoin. Il tutto con un percorso di sviluppo del codice che Nakamoto ha iniziato nel 2007.
Il white paper denominato Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System incontra subito un grande interesse, in particolare perché apre una prospettiva per gli scambi monetari e finanziari in forma decentralizzata. Al white paper segue nel gennaio 2009 il lancio del primo software bitcoin con la inaugurazione della digital currency nella forma della prima unità di bitcoin cryptocurrency in versione 0.1 sulla piattaforma di sviluppo Sourceforge.

 

Ma perché la Blockchain è così speciale?

 

Ecco le caratteristiche che rendono così importante questa tecnologia:

  • Affidabilità: la blockchain è affidabile. Non essendo governata dal centro, ma dando a tutti i partecipanti diretti una parte di controllo dell’intera catena, la blockchain diventa un sistema meno centralizzato, meno governabile, ed allo stesso tempo molto più sicuro e affidabile.
  • Trasparenza: le transazioni effettuate attraverso la blockchain sono visibili a tutti i partecipanti, garantendo così trasparenza nelle operazioni.
  • Convenienza: effettuare transazioni attraverso la blockchain è conveniente per tutti i partecipanti, in quanto vengono meno interlocutori di terze parti, necessari in tutte le transazioni convenzionali che avvengono tra due o più parti (ovvero le banche ed altri enti simili).
  • Solidità: le informazioni già inserite nella blockchain non possono essere modificate in alcun modo. In questo modo le informazioni contenute nella blockchain sono tutte più solide ed attendibili, proprio per il fatto che non si possono alterare e quindi restano così come sono state inserite la prima volta.
  • Irrevocabilità: con la blockchain è possibile effettuare transazioni irrevocabili, e allo stesso tempo più facilmente tracciabili. In questo modo si garantisce che le transazioni siano definitive,  senza alcuna possibilità di essere modificate o annullate.
  • Digitalità: con la blockchain tutto diventa virtuale. Grazie alla digitalizzazione, gli ambiti applicativi di questa nuova tecnologia diventano tantissimi

 

Chi sono i miner?

 

Perché un nuovo blocco di transazioni sia aggiunto alla Blockchain è necessario appunto che sia controllato, validato e crittografato. Solo con questo passaggio può poi diventare attivo ed essere aggiunto alla Blockchain. Per effettuare questo passaggio è necessario che ogni volta che viene composto un blocco venga risolto un complesso problema matematico che richiede un cospicuo impegno anche in termini di potenza e di capacità elaborativa. Questa operazione viene definita come “mining” ed è svolta dai “miners“.

Il lavoro del “miners” è assolutamente fondamentale nell’economia della gestione delle Blockchain. Chiunque può diventare un “miner” e può competere per essere il primo a risolvere il complesso problema matematico legato alla creazione di ogni nuovo blocco di transazioni in modo valido e crittografato che possa essere aggiunto alla Blockchain.

 

Blockchain è uguale a Bitcoin?

 

L’associazione con il concetto di Bitcoin può ancora generare qualche equivoco tra i non addetti ai lavori, ma la blockchain – la tecnologia sottostante ai meccanismi che regolano le transazioni in criptovalute (di cui la più nota è appunto il Bitcoin) – sembra destinata ad avere tutt’altro ruolo nelle prossime fasi di sviluppo della finanza mondiale. E non solo, è utile per registrare e verificare la proprietà di un bene, per lo svolgimento di una votazione online, per la creazione di piattaforme di ticketing in cloud.  

In particolare il Bitcoin intesa come digital currency utilizza la tecnologia peer-to-peer e attiva transazioni che non necessitano di autorità o istituzioni centrali. L’emissione del Bitcoin è effettuato dalla Rete e la stessa gestione delle transazioni è governata dalla Rete. Si tratta di una operazione “collettiva” cui tutti coloro che lo desiderano possono partecipare aderendo al progetto. La tecnologia Bitcoin è basata su software open source e lo sviluppo è pubblico e condiviso.

Ethereum, è una specie di bitcoin?

 

Ethereum è una piattaforma di tipo computazionale che viene “remunerata” attraverso scambi basati su una cryptocurrecny calcolata in Ether. E’ una piattaforma che può essere adottata da tutti coloro che desiderano entrare a far parte della Rete e che in questo modo avranno a disposizione una soluzione che consente a tutti i partecipanti di disporre di un archivio immutabile e condiviso di tutte le operazioni attuate nel corso del tempo e che nello stesso tempo è concepita per non poter essere fermata, bloccata o censurata.

Ethereum è progettata per essere adattabile e flessibile e per creare facilmente nuove applicazioni. Ethereum è cioè una Programmable Blockchain che non si limita a mettere a disposizione “operations” predefinite e standardizzate, ma permette agli utenti di creare le proprie “operations“. Di fatto è una Blockchain platform che permette di dare vita a diverse tipologie di applicazioni Blockchain decentralizzate non necessariamente limitate alle sole cryptocurrencies.

 

Articolo completo: https://www.startupbusiness.it/blockchain-tutto-quello-che-ce-da-sapere/93908/

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LAVORO, L’ARIA INIZIA A CAMBIARE

Articolo tratto da Wired – 2 agosto 2017

Un’indagine Idc per Salesforce stima oltre 800mila nuovi posti solo nel customer relationship management. La sfida passerà dalla forchetta cronologica fra perdita di vecchi impieghi e conquista di posizioni più qualificate

 

Posti in più o posti in meno?

 

Vi si raccontava che il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti sarebbe stato ad alto rischio a causa dell’automazione nel giro di un decennio o un ventennio. Oppure quello, dello scorso anno, firmato dal World Economic Forum e battezzato The future of jobs secondo il quale in 13 Paesi industrializzati (fra i quali l’Italia) i posti persi fra 2015 e 2020 potrebbero essere oltre 5 milioni.

 

Eppure alcune altre ricerche, specialmente negli ultimi tempi, iniziano a inquadrare il fenomeno sotto un altro punto di vista. Una, per esempio, sostiene che l’intelligenza artificiale potrà generare oltre 800mila posti di lavoro. Ebbene, la cifra è ancora più sorprendente se si considera che l’indagine riguarda solo un settore, per quanto centrale, cioè il cosiddetto crmcustomer relationship management. Si tratta della gestione della relazione con i clienti intesa oggi nel senso più ampio possibile.

 

Secondo Idc questi posti fioccheranno nel giro di pochi anni, entro il 2021, sorpassando almeno in quell’ambito l’emorragia dei posti persi. Non solo, lAI spingerà questo business fino a toccare un giro d’affari da 1,1 biliardi di dollari nello stesso periodo e potrebbe portare i posti di lavoro a due milioni per effetto dell’indotto.  e indagini di esperti come Erik Brynjolsson e Andrew McAfee, che nel loro libro La nuova rivoluzione delle macchine uscito nel 2014 spiegavano la discrepanza fra curve della produttività (in continua crescita) e curva dell’occupazione (in stallo in discesa) potrebbero essere rimesse sotto analisi nel giro di qualche tempo? Chissà.

 

La paura di perdere il lavoro per queste cause, dice un rapporto recente di Udemy, è una delle prime ragioni di stress fra gli impiegati. Molto si capirà nel giro del prossimo anno. Stando a diversi osservatori, infatti, il 2018 sarà il giro di boa per l’adozione dell’intelligenza artificiale.

 

Le parti automatizzate di un lavoro finiranno con l’aumentare la produttività e la qualità dei lavoratori integrando le loro qualità con le macchine e i computer così come consentendo loro di concentrarsi sugli aspetti di quei lavori che hanno bisogno di maggiore attenzione” ha spiegato lo scorso inverno il Washington Post in un pezzo sul futuro del mercato del lavoro nel 21esimo secolo. Per una ragione ben precisa: quei famosi benefici di produttività si verificheranno solo quando gli uomini collaboreranno con le macchine.

 

Uno studio di PwC sostiene che l’automazione farà aumentare la produttività – grande assunto generale, come abbiamo visto – e riconosce che produrrà nuove opportunità. Ovviamente sono opportunità molto diverse dal passato. Secondo l’Unione Europa entro il 2020 potrebbe per esempio esserci bisogno di 825mila professionisti nel settore Ict. Perfino in un’indagine più recente e molto più dura di McKinsey (che ha analizzato duemila attività in 820 tipi di lavori prefigurando 1,2 miliardi di posti di lavoro sostituibili in tutto o in parte, 700 milioni dei quali in India e in Cina) conclude che “per il 60% di tutti i lavori è automatizzabile almeno il 30% delle funzioni”. Ma – notizia – i lavori totalmente automatizzabili non superano il 5%. E la crescita della produttività nei Paesi industrializzati analizzati, fra cui l’Italia, è in grado di salire dallo 0,8 all’1,4% ogni dodici mesi.

 

La sfida passerà ovviamente dal processo di rimediazione tecnologica e da quanto riusciremo a stringere la forchetta cronologica fra perdita di vecchi impieghi e conquista di nuove posizioni

 

 

Articolo completo: https://www.wired.it/ai-intelligenza-artificiale/storie/2017/08/02/intelligenza-artificiale-lavoro/

ROBOTIC PROCESS AUTOMATION: ARRIVANO I SOFTWARE INTELLIGENTI PER L’AUTOMAZIONE DEL BACK OFFICE

Articolo tratto da Digital4biz – 2 Agosto 2016

Si diffondono, a partire dal mondo Finance, i “software robot”, sistemi che fanno uso di tecnologie innovative per sostituirsi all’uomo nelle incombenze ripetitive dei processi amministrativi, quali l’inserimento di dati o i controlli. Ecco i vantaggi e gli aspetti da considerare per una corretta implementazione

 

L’automazione dei processi si annuncia come la nuova rivoluzione informatica dei prossimi anni e una soluzione per l’efficientamento delle strutture organizzative. Il settore finanziario ad esempio vede il costo del back office rappresentare una quota importante delle proprie spese operative. Per le banche, la diminuzione dei ricavi derivati dal basso livello dei tassi e l’onere determinato dai crediti in sofferenza comportano la necessità di diminuire in modo significativo i costi. Per questo, i progetti di automazione dei processi hanno un’alta importanza e urgenza.

A fronte di tale situazione, le nuove tecnologie di RPA (Robotic Process Automation), che hanno lo scopo di automatizzare in modo profondo i processi di back officestanno suscitando grande successo, tanto che si prevede che il mercato di questo tipo di prodotti produca una crescita anno su anno maggiore del 60% almeno fino al 2020.

Si tratta di software che opportunamente configurati permettono di emulare le attività di una risorsa umana e interagire con le applicazioni in essere.

La RPA deve il suo successo principalmente al costo di esercizio molto basso, che è anche di molto inferiore al costo dei servizi di back office in offshoring: il costo di un robot è 1/9 del costo di una normale risorsa “in house” e 1/3 di una risorsa off shore.

Altri vantaggi sono:

 

·       una riduzione a doppia cifra del tasso di errori nei processi di back office;

·       un’estrema velocizzazione della velocità dei processi: un robot è 15 volte più veloce di un essere umano;

·       il pieno controllo del processo e la sua completa “auditabilità”: in ogni momento si può verificare cosa stanno eseguendo i bots tramite un sistema di log dei task di processo eseguiti e delle anomalie riscontrate;

 

 

Queste caratteristiche rendono la RPA il principale strumento per risolvere quegli interventi di efficientamento urgenti che i normali progetti di automazione non riescono a soddisfare.

Il campo di applicazione della RPA è molto vasto e non solo confinato ai soli processi di back office, specie se si combinano le funzionalità della robotica con la nuova tecnologia dei sistemi “Cognitive” permettendo di estendere l’automazione a processi e task ben più complessi di quelli relativi alle attività ripetitive basate su regole e procedure predefinite come quelle di back office.

 

Una corretta implementazione

 

Poiché la RPA è sicuramente un prodotto molto potente, anche se programmabile in modo semplice, è necessario considerare sia i protocolli dell’ingegneria del software (previsione e gestione degli errori, aspetti di sicurezza e accesso ai dati, le problematiche di business continuity / disaster recovery ecc .), che temi più specifici di impostazione organizzativa come la revisione dei processi in ottica lean, il bilanciamento dei carichi di lavoro, la riduzione delle attività di verifica e approvazione.

Quest’ultimo punto è certamente molto importante per fare in modo che gli investimenti nella RPA abbiano i ritorni attesi. A tal fine è importante gestire il progetto a 360 gradi e fare attenzione a:

·     cosa automatizzare e perché, con quali ritorni e benefici, con che priorità e tempi, come automatizzare e come allineare tali sviluppi con i nuovi trend architetturali IT che prevedono, ad esempio, l’estensivo utilizzo di tool di BPM (Business Process Management) e di ESB (Enterprise Service Bus, gli strumenti che interfacciano il sistema informativo e che espongono le business function utilizzabili dal BPM e dalla RPA);

 

·     Come sviluppare il sistema e in particolare come documentarlo al fine di garantire un’efficiente manutenzione;

·     Con quale prodotto e partner impostare e sviluppare i progetti RPA;

·     Come gestire il cambiamento organizzativo post automazione.

 

L’impatto sulla forza lavoro

 

La RPA sta avendo sulla forza lavoro impiegatizia un effetto analogo a quello avuto dal settore operario con l’introduzione delle linee di produzioni automatiche robotizzate. I back office cambieranno struttura organizzativa diminuendo in modo significativo il numero delle risorse che saranno dirottate su attività commerciali e di analisi dei dati. Nei processi riferiti ai processi amministrativi/contabili e di gestione del reporting direzionale per il governo dell’azienda le risorse potranno finalmente dedicare la maggior parte del loro tempo ai commenti ed alle analisi dei risultati aziendali piuttosto che alla mera produzione e controllo dei dati.

Da questa visione è chiaro che nel breve saranno necessari interventi di riqualificazione del personale “liberato” dalle attività di Back Office e sostituito dalla RPA e nel medio e lungo periodo sarà necessario un importante cambiamento della formazione scolastica e aziendale. Nel futuro saranno richiesti skills sempre più alti e le risorse con scarse competenze avranno sempre maggiori difficoltà nel trovare occupazione e livelli salariali appaganti ma questo è un trend ineludibile che è già iniziato decenni fa. D’altro canto, sorgeranno nuove figure professionali collegate al tema RPA, specie nelle società dei servizi professionali.

 

Se avete bisogno di una indicazione di quanto stia diventando “caldo” il settore della RPA, o Robotic Process Automation, basta considerare gli investimenti che di recente ha raccolto UiPath: trenta milioni di dollari, la somma più alta che una startup romena abbia mai raccolto.

 

Il buon andamento di UiPath  è sintomatico sia della possibilità di sviluppo dello scenario software dell’Est europeo ma anche di come l’automazione dei processi ripetitivi sia vista con favore dalle grandi ma anche dalle piccole medie imprese.

 

Articolo completo: https://www.digital4.biz/executive/approfondimenti/robotic-process-automation-arrivano-i-software-intelligenti-per-l-automazione-dei-processi-di-back_43672158757.htm

 

Approfondimento su UiPath: https://www.01net.it/robot-process-automation-uipath/

MACHINE LEARNING, TIPOLOGIE E APPLICAZIONI

Articolo tratto da Fastweb

Grazie a questa tecnologia un sistema informatico è in grado di assumere autonomamente delle decisioni o effettuare predizioni

 

Il machine learning è una branca della scienza informatica che prende le mosse dagli studi sul pattern recognition e sulla teoria dell’apprendimento computazionale. Si tratta, dunque, di una disciplina strettamente affine all’intelligenza artificiale, con la quale condivide scopi e metodi di lavoro.

 

Che cos’è il machine learning

 

Nello specifico, il machine learning (o apprendimento automatico) è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono iterativamente partendo da una base dati fornita dall’uomo, il machine learning permette a computer e altri sistemi informatici di apprendere nuove nozioni e informazioni, prendere decisioni  ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.

 

Tipologie di problemi e compiti

 

I task del machine learning sono tipicamente in tre macrocategorie, a seconda della natura della base dati utilizzata per l’apprendimento o del feedback disponibile per il sistema di apprendimento automatico.

 

  • Apprendimento supervisionato. Un sistema informatico è istruito utilizzando una base dati costituita da esempi e modelli decodificati (gia’ arricchiti da informazioni “di contorno” che aiutino il sistema di apprendimento a catalogare e classificare gli esempi). In questa maniera, gli algoritmi di machine learningpotranno analizzare i dati in maniera più veloce e risolvere problemi o compiti in  modo autonomo basandosi sulle esperienze precedenti. Un algoritmo di apprendimento supervisionato è in grado di produrre un’ipotesi induttiva, ovvero un modello di risoluzione per problemi generali partendo da una serie di problemi particolari.

 

  • Apprendimento senza supervisione. Nel sistema informatico vengono inseriti una serie di input ed esempi non classificati né decodificati. Questo compito spetta al sistema stesso, che li organizza in base ad aspetti e caratteristiche comuni per cercare di effettuare previsioni sugli input successivi. In questo caso le classi (o categorie) di dati non sono conosciute a priori, ma sono costituite in una fase successiva e apprese autonomamente dagli algoritmi machine learning. Tecniche di questo genere sono utilizzate dai motori di ricerca che, partendo da una o più parole chiave, creano liste di risultati (le SERP Search Engine Results Page) ritenute attinenti alla ricerca effettuata

 

  • Apprendimento per rinforzo. È una tecnica di machine learning che si attua in sistemi capaci di apprendere dall’ambiente circostante (grazie a sensori di vario genere, quali sensori di contatto e prossimità, GPS, giroscopio, ecc) e adattarsi ai cambiamenti che avvengono all’interno del loro “ecosistema”.

 

Le applicazioni del learning machine

 

L’apprendimento automatico, dunque,può essere utilizzato per gli scopi e nei settori più disparati. Gli algoritmi “autoapprendenti” trovano impiego anche nel campo della pubblicità online, fornendo annunci pubblicitari ad hoc a seconda del profilo dell’internauta (la cosiddetta pubblicità tracciante). Un altro settore è quello della social intelligence, nella quale il learning machine è utilizzato nell’analisi del sentiment (opinione positiva, negativa o neutra su determinati argomenti) dei post e degli interventi sui social network.

 

Da non sottovalutare, inoltre, l’importanza dell’apprendimento automatico nella facial recognition, la tecnologia che permette a Facebook (solo per citare una delle tante aziende hi-tech che ne fa uso) di riconoscere visi e taggarli in automatico ogni volta che si posta una foto sul proprio profilo.

 

Questione di affinità

 

L’apprendimento automatico ha affinità anche con diverse altre discipline informatiche e statistiche. Il machine learning, ad esempio, ha molti punti di contatto con il data mining, processo computazionale che utilizza algoritmi e metodi statistici per individuare modelli e conoscenze all’interno di grandi dataset (i big data in particolare).

 

Articolo completo: http://www.fastweb.it/internet/machine-learning-tipologie-e-applicazioni/

 

INDUSTRIA 4.0, IN ITALIA UN ROBOT OGNI 62 OPERAI

Articolo tratto da Libero/tecnologia – 11 Ottobre 2017

Stando alla ricerca ADP sull’adozione dei robot nelle fabbriche, l’Italia è uno dei primi Paesi al mondo per macchinari intelligenti utilizzati nelle imprese

 

La ricerca del gruppo ADP mette in risalto un quadro lavorativo interno alle imprese italiane in continua evoluzione. Al giorno d’oggi per le aziende che intendono investire nell’Industria 4.0 risulta impossibile non utilizzare le nuove tecnologie e i nuovi strumenti di produzione. E all’interno di questo contesto i robot riescono a fare la differenza aumentando l’efficienza della PMI. Non a caso, solo nel nostro Paese, a fine 2016, il mercato dell’Industria 4.0 ha raggiunto il valore di 1,83 miliardi di euroCon una crescita costante rispetto ai numeri degli anni passati. E nel 2017 ADP ha riscontrato un ulteriore aumento compreso tra il 10 e il 20%.

Robot e PMI italiane

 

Stando ai numeri della ricerca, l’Italia risulta uno dei primi Paesi al mondo per robot utilizzati all’interno delle imprese. Nelle PMI ci sono in media 160 robot ogni 10.000 dipendenti in carne e ossa. Come detto più volte i robot comportano tutta una serie di vantaggi per gli imprenditori. Rendono più efficiente il lavoro e i prodotti. Ma migliorano anche la sicurezza e la qualità del lavoro dei dipendenti. E infine possono ridurre i costi e le spese di produzione. Tra i “tagli” resi possibili dai robot ci sono anche alcuni lavori ora svolte dagli umaniSecondo ADP le persone a “rischio lavorativo” nel nostro Paese a causa dell’adozione dei robot sono circa 3,2 milioni. In pratica il 14.9% di tutti i lavoratori italiani. Tra i settori maggiormente esposti alla sostituzione uomo-macchina ci sono: l’agricoltura e la pesca (25%), il commercio (20%) e l’industria manifatturiera (19%). E più in generale tutte quelle operazioni manuali, ripetitive e standard che alcuni operai svolgono all’interno di industrie e fabbriche.

 

Articolo completo: https://tecnologia.libero.it/industria-4-0-in-italia-un-robot-ogni-62-operai-15971

APP MOBILE: I MODELLI DI SVILUPPO DEL BUSINESS CAMBIANO AL SERVIZIO DEL MARKETING

Articolo tratto da Digital 4 biz – 26 ottobre 2017

197 miliardi di download e un mercato che oggi vale miliardi di dollari: il fenomeno delle app mobile sta cambiando sensibilmente il concetto di sviluppo ma anche quello di customer care. Dal massimizzare gli utenti al monetizzarne l’utilizzo, oggi il focus è la tracciabilità a supporto del CRM. Il modello DevOps protagonista indiscusso, dal back-end al front-end

 

 

Il mercato delle app mobile ha 10 anni. Secondo i dati più aggiornati, oggi si contano 968 mila app disponibili su Google Play, 498 mila sull’Apple App Store, 7mila sull’Amazon AppStore (Fonte App Annie 2017). Dal lancio nel gennaio 2007 del primo iPhone, l’indotto delle app mobile è diventato un modello di business a più zeri.

I ricavi generati dalle due piattaforme principali, Apple e Google, hanno raggiunto un giro d’affari di 89 miliardi di dollari. Il tempo trascorso utilizzando applicazioni mobili è cresciuto di oltre il 20%, raggiungendo i 900 miliardi di ore. Le ultime ricerche mostrano come le app scaricate dagli utenti quest’anno raggiungeranno i 197 miliardi.

 

Dalle app mobile alla app economy cambiano strumenti e strategie

 

Come sottolineano gli esperti, i dati che descrivono meglio l’ecosistema delle app mobile sono le statistiche dei download: solo comparando i dati 2016 con le stime 2017 si passa da 149  miliardi di download a 197 miliardi con una proiezione sul 2021 che parla di 353 miliardi di download.

 

In dettaglio, osservando le statistiche dei download di app dei due principali sistemi operativi mobili, iOS e Android, troviamo Google Play in testa, grazie a un modello di business nettamente diverso da quello di Apple.

 

Quante app usiamo in media ogni giorno?

 

Al di là dei numeri legati ai download, gli analisi ricordano come le persone che scaricano le app mobile ne usano solo pochissime, disinstallando quelle che non usano più. Un consumatore su 4, una volta che ha scaricato una app, la usa una volta sola perché non funziona bene o non funziona affatto: 6 utenti su 10 dichiarano di aver avuto problemi.

 

A livello internazionale, le ricerche dicono che gli utenti non usano più di 10 app al giorno. Gli italiani invece hanno in media 30 app sullo smartphone, ma ne utilizzano 5 ogni giorno e 13 in un mese.

 

Come e perché il marketing sofisticato ha a cuore le app mobile

 

I mobile user in Italia sono 50,8 milioni, con un tasso di penetrazione dello smartphone pari all’85% della popolazione. 28 milioni di italiani, cioè il 47% della popolazione, si connettono da mobile ai social. (Fonte: We Are Social 2017). Inoltre il 68% degli italiani dotati di smartphone ha il Wi-FI sempre attivo, il 19% ha il bluetooth sempre attivo e il 37% ha sempre attiva la funzione di geolocalizzazione.

 

Le app mobile che sfruttano il geofencing sono una strategia chiave per il marketing: grazie al perimetro virtuale attivo anche quando il dispositivo è in movimento, si può conoscere in un certo momento la posizione attuale di un utente e la sua vicinanza a determinati punti di contatto (touch point) per innescare una comunicazione programmata. Quest’azione è strategica lato front-end e lato back-end: da un lato fa partire una segnalazione via mail o tramite SMS all’utente del dispositivo, dall’altra fa partire una segnalazione all’operatore che, avendo attivato il perimetro, può effettuare un monitoraggio e una mappatura da cui ricavare metriche di dettaglio per erogare migliori servizi.

 

 App per il business: il DevOps a supporto del marketing

 

Per i brand la nuova sfida della app economy è rilasciare app mobile capaci di soddisfare gli utenti e di permettere la tracciabilità di un grandissimo numero di informazioni su criteri di navigazione, scelte, comportamenti e, in generale, alle domande che ogni singolo utente pone chiedendo supporto, assistenza o, semplicemente cliccando sulle call to action associate a promo e iniziative online e offline.

Lo smartphone è diventato un inseparabile e indispensabile compagno della produttività individuale e del tempo libero, e per questo i marketer hanno iniziato a lavorare in maniera sempre più stretta con gli sviluppatori. Le app, per mantenere alto l’ingaggio dell’utente, devono essere sempre aggiornate per essere attrattive e per restare al passo dell’evoluzione tecnologica.

 

Analogamente avviene in ambito B2B dove il 79% delle imprese utilizza più di 10 app mobile per gestire il proprio business. L’aumentare delle app in contesti dove si accede a dati sensibili deve alzare l’attenzione delle aziende sui pericoli legati al cybercrime. Solo per citare gli ultimi attacchi, HummingBad ha infettato 85 milioni di device, QuadRooter circa 900 milioni di device, The Godless 850 mila.

Ecco perché il DevOps è diventata la strategia centrale di sviluppo delle app. Si tratta di una metodologia che sfrutta le nuove logiche della condivisione e della collaborazione tra sviluppatori (DEV) e operation (OPS) per accelerare i tempi di progettazione, testing e di rilascio delle soluzioni applicative aziendali, sia in ambienti tradizionali che cloud.

 

Articolo completo: https://www.digital4.biz/marketing/advertising/mobile-app-i-modelli-di-sviluppo-del-business-cambiano-al-servizio-del-marketing_436721510705.htm

BIG DATA E SMART DATA, COSA SONO E QUALI DIFFERENZE

Articolo tratto da Tecnologia.libero – 13 settembre 2017

Un’azienda deve essere capace di interpretare i Big Data, ossia di utilizzarli in maniera appropriata per risolvere i problemi e migliorare la produzione

 

I Big Data rappresentano uno dei cardini principali dell’Industria 4.0, un concetto che serve a identificare l’insieme dei dati raccolti dalle macchine. Informazioni che, se analizzate correttamente, permettono all’impresa di ottenere numerosi vantaggi. I Big Data, però, non sono tutti uguali.

La digitalizzazione, fenomeno ormai in una fase molto avanzata, sta trasformando i sistemi produttivi delle aziende, che abbandonano i vecchi standard a favore di tecniche più efficienti e flessibili. In questo processo di cambiamento, sono diversi gli attori chiamati in causa. Le fabbriche, infatti, passano a strumenti di lavorazione automatizzate e intelligenti, in grado di connettersi in rete e di raccogliere molti dati.

 

Big Data vs Smart Data

 

Un’azienda deve essere capace di interpretare i Big Data, ossia di utilizzarli in maniera appropriata per risolvere i problemi e migliorare la produzione. È questa la differenza principale. Da un parte ci sono le informazioni raccolte dalle macchine, dall’altra c’è la necessità per l’impresa di analizzare questi dati in modo intelligente, ovvero trasformare i Big Data da un semplice accumulo di dati in elementi di valore. Si parla in in questo caso di Smart Data.

Gli Smart Data, dunque, non solo altro che quella parte di Big Data davvero utile all’azienda. All’impresa spetterà il compito di individuare, tra questo enorme insieme, quali informazioni estrapolare. Non tutti i dati aggregati, infatti, sono necessari all’impresa. Senza un approccio intelligente, i Big Data rischiano di restare un ammasso di informazioni senza nessun valore.

Dare significato ai dati è, quindi, l’elemento che contraddistingue gli Smart Data. Le aziende adotteranno sempre di più approcci qualitativi, in cui le uniche informazioni analizzate saranno quelle intelligenti.

 

Articolo completo: https://tecnologia.libero.it/big-data-e-smart-data-cosa-sono-e-quali-differenze-15141