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Riguardo l'autore

Giuseppe Dello Russo

IT Consultant.
Nel tempo libero mi piace dedicarmi all'assemblaggio di componenti hardware, al ballo latino americano, alla musica e al teatro. Tutte attività che mi trasmettono un grande senso di spensieratezza. Amo inoltre dedicarmi alla pesca, nei periodi estivi e giocare a tennis e ping pong quando posso.

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Big Data: cosa sono e perché sono così importanti

Big Data: cosa sono e perché sono così importanti

Negli ultimi anni l'espressione Big Data è entrata in modo prepotente nella vita delle aziende di tutto il mondo. Con questo termine ci si riferisce ad un grande volume di dati, strutturati o strutturabili, in tabelle tra loro relazionabili e che sommergono quotidianamente un'azienda. Ciò che conta davvero non è la mole di dati posseduta ma come questi vengono impiegati: possedere big data significa analizzarli per raccogliere le informazioni necessarie a prendere le migliori decisioni aziendali.   Perché i Big Data sono importanti? L'importanza dei big data dipende solo dal loro utilizzo, aziende ed enti possono raccogliere dati da qualsiasi fonte ed analizzarli per trovare risposte che permettono di: tagliare i costi, ridurre i tempi, sviluppare nuovi prodotti, ottimizzare l'offerta e prendere decisioni più consapevoli. Quando ai Big Data si uniscono anche gli Analytics è possibile: •             Determinare, quasi in tempo reale, le cause di disfunzioni, guasti o difetti; •             Creare offerte nei punti vendita basate sulle abitudini dei clienti; •             Ricalcolare interi portafogli di rischio in pochi minuti.   I vantaggi dei Big Data Analytics: come e perché possono aiutare il business… I benefici che l’analisi big data può dare sono molteplici. Di seguito ne ricordiamo i principali in ordine di profittabilità per il business: Aumentare il fatturato: a volte bastano i soli dati sintetizzati in una semplice analisi quantitativa per far crescere una vendita, valutare la dimensione di un mercato, arricchire un profilo-cliente, calibrare la gestione di un account. Prevedere lo sviluppo della domanda: l’analisi di big data estranei a ciò che riguarda la vendita dei prodotti dell’azienda può essere utile per rilevare gli interessi dei potenziali clienti. Potenziare l’account management: è possibile raccogliere le informazioni su ciò che fanno i clienti al di fuori del rapporto di business in essere.

Il deep learning: cos’è e come funziona

Il deep learning: cos’è e come funziona

Il deep learning, la cui traduzione letterale è “apprendimento profondo”, è una sottocategoria del machine learning e del più ampio mondo dell’intelligenza artificiale. Si tratta di un tipo di apprendimento automatico in cui i computer formano grandi reti neurali artificiali simili a quelle del cervello umano. Il concetto alla base è molto semplice: quando si espone una nozione, la si apprende e subito dopo ne si espone un’altra. Il cervello raccoglie l’input della prima e la elabora insieme alla seconda, trasformandola e astraendola sempre di più. Il deep learning agisce in maniera speculare al cervello umano. In ingresso ad una rete neurale spesso si trova un vettore numerico, che può rappresentare diverse tipologie di dati: pixel, segnali audio, segnali video o parole e cosi via. L'output generato dalla rete neurale non è altro che la trasformazione che subisce il vettore in input, mediante una serie di funzioni che lo rielaborano. Concretamente, ciò può avvenire quando l’input di ingresso alla rete neurale è un'immagine. La rete neurale, sulla base di alcune funzioni, la rielabora per individuare se, ad esempio, nella foto ci siano o meno delle automobili. Il deep learning ha influenzato le applicazioni industriali come mai era successo prima al machine learning in quanto, a differenza di quest’ultimo, risulta essere molto più scalabile. Esso è, quindi, in grado di trattare un enorme quantità di dati e riconoscere alcune caratteristiche discriminative. I principali compiti che il deep learning è in grado di affrontare sono: le ricerche basate su testo, l’individuazione di frodi o spam, il riconoscimento delle scritte, la ricerca delle immagini, il riconoscimento del parlato, i recommendation system, la street view detection e la traduzione di lingue. In conclusione, Il deep learning sta accompagnando e accompagnerà lo sviluppo di moltissimi settori applicativi, in particolare quello delle auto a guida autonoma.

Deep Web: l'universo inesplorato della rete

Deep Web: l'universo inesplorato della rete

Cos’è il Deep Web? Perché questo argomento continua ad essere poco conosciuto? Possiamo definirlo come l'insieme dei siti web non indicizzati, composto da pagine web a contenuto dinamico, web software e siti privati aziendali. Questo strumento è nato intorno agli anni ’90 per permettere alle forze militari lo scambio di informazioni segrete non rintracciabili, poi si è inevitabilmente evoluto fino a diventare l’enorme calderone dei nostri giorni. Il Web comprende circa 600 miliardi di documenti ma i classici motori di ricerca ne indicizzano solo 2 miliardi, meno dell'1%. Una mole di materiale inimmaginabile. Esso è un vero e proprio mercato nero che si basa sulla moneta virtuale ovvero il Bitcoin: una valuta acquistabile esclusivamente su Internet, non gestita dalle banche, le cui transazioni sono criptate e anonime al 100%. Come funziona? Tutti i siti che fanno parte dell’internet sommerso hanno il dominio “.onion” e per accedere ad essi sono necessari software speciali che impediscono l’identificazione degli utenti online, nascondendo l’indirizzo IP reale e sfruttando la crittografia. I dati passano direttamente attraverso i server, che agiscono da router, costruendo un circuito virtuale crittografato a strati. Cosa si trova? Una volta entrati nel Deep Web, si naviga tra i vari siti che permettono di fornire informazioni importanti nel perfetto anonimato, come l’accesso a documenti governativi riservati o materiale per fini illeciti. Altri invece consentono a gruppi di dissidenti in paesi retti da regimi autoritari di comunicare tra loro. Anche Edward Snowden e gli attivisti delle primavere arabe, hanno usato questo strumento per sfuggire a censura e controlli. Esattamente come nella vita reale, possiamo trovare cose buone e cose cattive. Dunque il suo utilizzo è consigliato esclusivamente a coloro che sanno ben gestire il binomio tra curiosità e cautela.

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