Data Cleaning
Evita decisioni aziendali pericolose
Le soluzioni offerte per il Data Cleaning consentono di evitare decisioni aziendali pericolose, prese sulla base di dati di bassa qualità, incompleti e non accurati. La pulizia dei dati garantisce che i processi aziendali, le decisioni strategiche e le iniziative commerciali e di marketing siano sostenute da dati rilevanti, tempestivi e affidabili.
La piattaforma web SparkER per l’Entity Resolution ed il tool NORMS per la Normalizzazione permettono di massimizzare la qualità e l’affidabilità dei dati, aumentarne la completezza arricchendo le informazioni a disposizione delle aziende e dalle istituzioni.
A chi serve
Aziende di produzione e di servizi di tutti i settori produttivi
Le soluzioni per il Data Cleaning consentono ai Manager, ai Direttori commerciali, agli IT Manager, ai Responsabili della Sicurezza, ai Direttori di Produzione e ai Responsabili della Logistica dei settori Ceramico, Meccanico, Logistica, Servizi di consulenza e Facility Management, Global Services, Biomedicale e Farmaceutico, di ottenere i seguenti vantaggi competitivi:
• Ottimizzare le decisioni strategiche, le attività di controllo ed i processi produttivi basandosi su dati di alta qualità
• Attuare iniziative commerciali e di marketing sulla base di dati completi, tempestivi ed affidabili
• Effettuare previsioni future sulla base di dati affidabili, rilevanti e di alta qualità
• Evitare i costi dovuti ad errori nei processi produttivi e di logistica dovuti a dati sporchi, incompleti e di bassa qualità
Pubbliche Amministrazioni ed istituzioni locali, nazionali ed internazionali
Le soluzioni per il Data Cleaning consentono ai Dirigenti e ai Responsabili delle Pubbliche Amministrazioni come Regioni, Province, Comuni, Agenzie nazionali e locali, Consorzi, di ottenere i seguenti vantaggi:
• Analizzare le performance dei diversi dipartimenti sulla base di dati completi, tempestivi ed affidabili
• Ottimizzare le decisioni strategiche e le attività di controllo basandosi su dati di alta qualità
• Effettuare previsioni future sulla base di dati affidabili, rilevanti e di alta qualità
Human Expert Knowledge
Supervised Machine Learning
Le operazioni di Data Cleaning vengono effettuate attraverso un processo di Supervised Machine Learning: è un processo di learning progressivo costituito da algoritmi di Machine learning che imparano dai dati e sfruttano la conoscenza fornita dagli esperti umani (Human Expert Knowledge).
SparkER
Entity Resolution Framework
La piattaforma web SparkER è uno strumento efficiente e scalabile che consente di ottenere performance superiori agli strumenti attualmente in commercio. SparkER è configurabile attraverso funzioni di similarità ottimizzate per il caso d’uso specifico.
Record Matching
Integrazione dei dati
La piattaforma web SparkER consente l’integrazione di dati con formati differenti, distribuiti su diversi sistemi ed aggiornati con tempistiche differenti.
CASE CORRELATE
Casi di studio
STRUMENTI CORRELATI
Gli strumenti
SPARKER
Piattaforma Web per il Data Cleaning che consente di risolvere i principali problemi nella integrazione dei Big Data come deduplication, record linkage, reference matching, disambiguazione
NORMS
Strumento di Data Cleaning in grado di interpretare abbreviazioni, nomi composti e acronimi sfruttando la semantica per proporre all’utente il risultato più affine al contesto dei dati analizzati
MOMIS
MOMIS consente di ottenere una visione chiara ed immediata dei dati aziendali attraverso l’integrazione virtuale dei sistemi informativi aziendali con sorgenti dati esterne come Analisi di Mercato, Social Network, Open Data e dati geografici