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Business intelligence: come evitare lo spreco di risorse con le deep analytics

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Business intelligence: come evitare lo spreco di risorse con le deep analytics

Fornito da: Network Digital 360

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Cosa sono le deep analytics, a cosa servono e di quali requisiti necessitano per essere efficaci? A cosa ci si riferisce, in pratica, quando si parla di deep data? Quali elementi condividono deep data e big data? Come si struttura un deep workflow? Che ruolo hanno le deep analytics per la business intelligence?

30 Marzo 2023

Il termine business intelligence è stato coniato per dare importanza ai processi decisionali data-driven attraverso strumenti self-service e, più recentemente, è stata anche inventata una nuova professione: l’analytics engineer. Adesso è giunta l’ora di prestare attenzione alla categoria delle deep analytics.

Per i data analyst, infatti, l’esecuzione di dashboard è un dispendio di tempo, sottratto a questioni più importanti sui business critici. Nello scenario della business intelligence, questo è uno spreco di risorse sia per gli individui che per il business. Il deep analytics risponde a queste esigenze.

Questa guida, redatta da Network Digital 360, spiega cosa sono le deep analytics e cosa significano per la business intelligence. Leggendola, avrete maggiori informazioni in merito a questi temi:

  • cosa sono le deep analytics e a cosa servono
  • un esempio concreto di deep analytics
  • cosa significa, in pratica, deep data
  • come si struttura un deep workflow
  • il ruolo delle deep analytics per la business intelligence

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