Programma del corso
Per essere competitivi al giorno d’oggi non è più sufficiente erogare prodotti e servizi di qualità, ma è necessario avere capacità previsionali per capire e anticipare le nuove tendenze del mercato che vanno ben oltre la semplice osservazione dei report aziendali.
La Business Analytics (BA) è un insieme di competenze e tecnologie atte a ottenere informazioni ad alto valore aggiunto a partire dai grandi volumi di dati disponibili in azienda e in rete in modo da intervenire efficacemente su ogni aspetto legato alle performance aziendali. A differenza della Business Intelligence, che si limita a valutare “cosa è successo”, la BA spiega il “perché”, indicando “cosa si dovrebbe fare” per ottenere sempre migliori risultati.
Il processo di BA si compone di tre fasi: Descrittiva, che mira a comprendere lo stato attuale del business; Predittiva, che utilizza tecniche di apprendimento automatico per determinare risultati futuri; Prescrittiva, che indica le decisioni da prendere in base ai risultati ottenuti.
La BA può essere utilizzata con successo in vari settori aziendali:
- CRM per indentificare ciò che crea insoddisfazione da parte della clientela e conseguente abbandono, e attuare strategie per il mantenimento dei clienti più profittevoli.
- Marketing per suddividere la clientela in micro-segmenti ai quali indirizzare offerte mirate per attività di cross/up-selling non solo in base alle caratteristiche demografiche, ma anche ai comportamenti d’acquisto.
- Credit Scoring per valutare e controllare il rischio di credito dei clienti.
- Fraud Management per intercettare i comportamenti fraudolenti prima che questi accadano.
- Produzione per individuare i fattori che influenzano la bottom-line, per contenere i costi e aumentare l’efficienza dei processi, come la logistica e la “supply-chain”.
- Risorse Umane per analizzare le competenze disponibili, anticipare le richieste future ottimizzando proattivamente la composizione del personale.
Per questi motivi, sono sempre più numerose le aziende che avvertono la necessità di adottare tecnologie emergenti e sviluppare le competenze per poterle utilizzare in modo efficace.
A chi è rivolto
Junior Data Scientist, Analisti di Dati, di Business, di Organizzazione, Specialisti di IT, Responsabili delle Vendite, del Marketing, dell’Organizzazione e delle Risorse Umane.
Cosa offre
- L’esperienza del/i docenti, che sono anche consulenti, in grado di portare in aula l’esperienza diretta di numerosi progetti di BA realizzati con successo
- I partecipanti avranno l’opportunità di confrontarsi con persone di altre realtà aziendali e condividere esperienze e metodologie
- La possibilità di conoscere numerosi casi pratici, per comprendere l’applicabilità dei contenuti teorici
- La possibilità di acquisire nozioni di base relative all’utilizzo del software open-source KNIME di grande versatilità e semplicità d’uso
Il percorso
Modulo 1
Data Preparation per Modelli Predittivi
di 4 mezze giornate, è dedicato a: concetti base di Business Analytics, pulizia e trattamento dei dati per la costruzione di dataset tematici
Modulo 2
Modelli Esplorativi
di 3 mezze giornate, tratta i modelli esplorativi attraverso regole di associazione e di profilazione
Modelli Predittivi
di 3 mezze giornate, tratta i modelli predittivi attraverso l’utilizzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale (Machine Learning e Deep Learning)
Modulo 3
Text Analytics
di 2 mezze giornate, è dedicato all’elaborazione di testi, per classificare, sintetizzare e analizzare dati non strutturati (documenti, pagine web) in base ai loro contenuti.
I moduli saranno presentati attraverso l’ausilio di molti casi pratici ed esercitazioni svolte in aula.
Avvertenze e prerequisiti
- Ciascun partecipante dovrà utilizzare il proprio computer portatile
- Il percorso prevede l’utilizzo del software open-source KNIME Analytics Platform di cui non è richiesta conoscenza pregressa
- La parte iniziale del Modulo 1 prevede il download e l’installazione assistita di KNIME Analytics Platform e comprende delle istruzioni di base per il suo utilizzo
- Per partecipare al corso è consigliato avere conoscenze di base di statistica descrittiva
Le metodologie didattiche: la formula del workshop
Sono previste metodologie didattiche attive che alternano momenti di comunicazione a momenti di esercitazione/workshop applicativi. I partecipanti apprenderanno concetti e nuove metodologie attraverso casi, lavori di gruppo, esercitazioni, test di apprendimento, simulazioni. Le esposizioni sono supportate da diapositive e video che favoriscono l’apprendimento.
Quota di iscrizione
Le iscrizioni si raccolgono attraverso il modulo di contatto.
La quota di iscrizione è gratuita per la partecipazione online di studenti e giovani professionisti; per la partecipazione in presenza si richiede un contributo per le spese di gestione e il materiale didattico.
Il luogo è a Milano in zona P.le Loreto/Stazione Centrale presso un Off-Campus universitario.
Test di apprendimento e rilascio attestati
Al termine di ogni modulo formativo verrà svolto un test di apprendimento e verrà rilasciato un attestato di partecipazione.