BIGDATA@PoliTo

Analizzare i dati relativi ai pazienti in un ospedale per migliorare la qualità delle cure,  monitorare le abitudini di acquisto dei clienti per misurare l’efficacia delle offerte commerciali, verificare i dati delle reti elettriche per predire le frodi, oppure  capire quali sono le sequenze di eventi che hanno portato alla rottura del cambio della vettura: sono solo alcuni esempi dei molteplici campi di utilizzo dei cosiddetti big data, che saranno oggetto del seminario organizzato dal Politecnico di Torino il 27 aprile prossimo “BigData@PoliTo”.

Dai telefoni alla carte di credito usate per gli acquisti, alla televisione, alle memorie dei nostri computer, fino alle infrastrutture intelligenti delle città o ai sensori montati sugli edifici, sui mezzi di trasporto pubblici e privati e a moltissimi altri oggetti che utilizziamo ogni giorno, sono fonti di dati di vario genere (immagini, testi, video, numeri, sequenze, post sui social network, ecc.) che può essere interessante analizzare per ricavare modelli e ottenere previsioni sulle tendenze e sugli avvenimenti futuri, oltre che per valutare l’efficacia di azioni che abbiamo messo in campo. Si parla però di Big Data quando si ha un set di dati talmente grande da richiedere strumenti non convenzionali per gestire, processare ed estrarre informazioni entro un tempo ragionevole; in particolare, il volume di dati a cui si fa riferimento attualmente per parlare di Big Data è dell'ordine degli petabyte, ovvero un milione di gigabyte (per avere un’idea, basti pensare che un PC comunemente utilizzato nelle nostre case normalmente processa pochi gigabyte di dati). Per processarli, quindi si richiede una potenza di calcolo parallelo con strumenti dedicati eseguiti su decine, centinaia o anche migliaia di server.

Il Politecnico di Torino si è dotato di un laboratorio interdipartimentale dedicato all’analisi dei Big Data, BigData@PoliTo, che vede il coinvolgimento dei Dipartimenti di Elettronica e Telecomunicazioni – DET, Automatica e Informatica – DAIUN, Ingegneria Gestionale e della Produzione – DIGEP e di Scienze Matematiche - DISMA. Il Laboratorio ha permesso la creazione di un centro di calcolo aperto, flessibile, basato su soluzioni open source e rivolto non solo ai ricercatori e docenti del Politecnico per i loro progetti, ma che si apre ora anche al mondo aziendale, sempre più interessato allo studio dei Big Data per finalità differenti, che vanno dal marketing, alla definizione di algoritmi innovativi, da applicazioni al mondo del Web, alla progettazione di sistemi completi e che verranno presentate nel corso del workshop. Il Politecnico si candida così a diventare un centro di riferimento italiano, ma anche europeo, su queste tematiche, considerato che oggi il centro internazionale di riferimento si trova negli Stati Uniti, all’Università di Berkeley (California).

PROGRAMMA 

14,00 - 14,20 Benvenuto del Rettore
                   Marco Gilli - Rettore Politecnico di Torino

14,20 - 15,45  Big Data: gli impatti e le sfide nella ricerca
                    Laboratorio Big Data - Politecnico di Torino

           Big Data e Data Science
           Elena Baralis - Dipartimento di Automatica e Informatica

           Matematica e Big Data: problemi e sfide
           Francesco Vaccarino - Dipartimento di Scienze Matematiche

           Come i Big Data cambiano i modelli di Business e le catene del valore
           Paolo Neirotti - Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione

           Big Data e Internet: virus, privacy, Web
           Marco Mellia - Dipartimento di Elettronica e delle Telecomunicazioni

           PPP Big Data Value - Ruolo e finalità
           Donato Malerba - Politecnico di Bari, membro del Board del PPP Big Data Value

           Traiettorie regionali di ricerca e Big Data
           Chiara Ferroni - Torino Wireless

16,15 – 18,00 Big Data: gli impatti sul mondo delle aziende
                   La visione dei professionisti 

           Data Revolution nel Business: una visione multidisciplinare
           Paolo Bajardi - Data Scientist, AizoOn

           Big Data & IOT: tecnologie, criticità e opportunità
           Roberto Borri - Direttore Ricerca e Sviluppo, CSP

           100 sensori, 1.000.000 di veicoli: la rivoluzione Big Data nell’autoveicolo
           Massimiliano Melis - General Motors Powertrain

           Big Data Analytics: le esperienze di FCA
           Roberto Catto – FCA

           Inseguire la seconda vita dei programmi TV: analisi su social network e media
           Luca Vignaroli, Claudio Schifanella - Centro Ricerche RAI

           La Banca del futuro: innovazione e tecnologia
           Angela Fornasari -‪responsabile ufficio Sistemi di Sintesi presso Intesa Sanpaolo