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17apr

Gestione dei Big Data con Fleetness

L'analisi per sondare lo stato, e quindi il trend complessivo, del settore logistico, passa attraverso una mole
così grande di dati che appare inevitabile servirsi delle tecniche di analisi dei Big Data per riuscire ad
estrarre informazioni utili.
Si pensi che nel periodo natalizio, la sola UPS ha superato il tetto dei 700 milioni di pacchi in 25 giorni!
L'ampio volume di dati che è possibile raccogliere oggi potrebbe apparentemente rappresentare un
problema. In realtà è un falso problema, o meglio è un problema che la tecnologia ha già risolto, in quanto
cloud e virtualizzazione aiutano nella gestione di grossi volumi di dati, semplificando i processi di raccolta,
immagazzinamento e accesso ai dati stessi.
Fleetness opera in quest’ottica soffermandosi sul modello delle 3 V dei Big data:

  1. Velocità: si riferisce alla velocità di generazione dei dati; si tende ad effettuare l’analisi dei dati in temporeale o quasi;
  2. Varietà: riferita alle varie tipologie di dati, provenienti da fonti diverse (strutturate e non);
  3. Variabilità: questa caratteristica può essere un problema e si riferisce alla possibilità di inconsistenza deidati;

Ultimamente si è aggiunta quarta V per indicare la "Veridicità" dei dati, ossia la qualità dei dati intesa come
il valore informativo che si riesce ad estrarre.
Fleetness segue pienamente questo modello così da abbattere le asimmetrie informative presenti nel
settore logistico e tutelare le imprese produttrici, i trasportatori e gli utenti finali nella fruizione del bene
lungo tutto il ciclo distributivo.
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