La pandemia provocata dal COVID-19 ha avuto un impatto senza precedenti sulle nostre vite, le nostre abitudini e sulle attività economiche. Non solo le aziende hanno rivoluzionato i proprio modelli organizzativi aumentando le attività online, e quindi, indirettamente, la generazione di dati e informazioni digitali. Non solo, ma la pandemia ha causato uno shock pesantissimo sui modelli di previsione economica e sul business planning. Da una parte, i dati e le serie storiche pre-Covid non contengono informazioni sugli shock provocati dal COVID e non possono permettere agli algoritmi di fornire previsioni accurate per il periodo post-COVID. Dall’altra le nuove serie storiche possono richiedere l’applicazione di nuovi algoritmi che siano in grado di adattarsi meglio alla discontinuità nelle serie numeriche provocata dal COVID. Quali modelli adottare per lo smart working e per migliorare l’accuratezza delle previsioni?
Ne discuteranno:
Armando Lupicini, Advanced Analytics, Campari
Paolo Minotti, Human Resources, Siemens Italia
Alberto Oltolini, CEO Office, TeamSystem
Luca Molteni, Dipartimento Scienze delle Decisioni, Università Bocconi, Liaison Manager Decision Sciences & Business Analytics Competence Center, SDA Bocconi
Emanuele Borgonovo, Direttore Bachelor in Economics, Managment e Computer Science, Università Bocconi
La partecipazione è gratuita previa registrazione online
