Big data management. Applicazione delle tecniche di data mining ai processi di decision making: la sentiment analysis

Il presente lavoro si propone di analizzare la gestione dei dati aziendali come supporto ai processi decisionali. Il testo è articolato nel seguente modo: dapprima il Lettore ha difronte a sé una panoramica generale del tema dei big data, ovvero sia della moltitudine di dati che oggigiorno pervade la società, individuandone le caratteristiche principali e ponendo l'attenzione sulla loro origine, ovvero dire il contesto sempre più complesso in cui le imprese si trovano a dover operare. Successivamente viene presentata la modalità con cui le imprese acquisiscono, immagazzinano ed elaborano i dati, attraverso l'analisi del sistema informativo aziendale e delle sue componenti e varianti. A seguire il testo si concentra su un particolare aspetto dei sistemi informativi aziendali, ovvero il loro utilizzo a supporto dei processi di decision making. Illustrato ciò, l'Autore ha voluto spaziare in altre discipline per la redazione dei successivi capitoli, in particolare vi è un capitolo che analizza i sistemi di business intelligence dal punto di vista informatico ed un capitolo concernente il data mining ed i principali algoritmi dal punto di vista matematico. Infine, l'Autore nel capitolo finale, ha realizzato tramite il software R un semplice programma per la realizzazione di una sentiment analysis attraverso l'analisi dei messaggi Twitter, circa una precisa azienda: Apple. In questo capitolo finale viene presentato al Lettore la metodologia utilizzata, le motivazioni della scelta, la procedura ed il programma costruito passo-passo, i risultati ottenuti e le conclusioni tratte. La chiave di lettura del presente elaborato è quella di comprendere come, nel contesto odierno sempre più complesso, siano necessarie competenze trasversali, al fine di contribuire a far sì che l'impresa possa avere successo nel suo ambiente competitivo.