Fra openness ed embeddedness: network analysis di un distretto industriale glocale.

Il distretto è un luogo relazionale dinamico dove le imprese danno luogo a differenti comportamenti economici di vario genere e natura, cooperando in un certo senso per lo sviluppo e la crescita del distretto stesso. In un primo momento di formazione del distretto si sono delineati comportamenti di tipo path dependent per vantaggi economici dovuti alla distribuzione delle imprese nel territorio, ma con il tempo si sono cominciati ad avere comportamenti espansionistici differenti sia dall'interno che dall'esterno del distretto influendo direttamente sulla struttura del stesso. É ragionevole dunque pensare che gli attori guardino al rapporto “locale/globale” con una sorta di "strabismo", da un lato leggendo il distretto (dall’interno come dall’esterno) come un luogo privilegiato per la formazione di economie di prossimità, dall’altro puntando a disporre le catene produttive nello spazio globale, alla ricerca dei vantaggi derivanti da un minor costo del lavoro o dalla immediata prossimità dei mercati di sbocco. il distretto viene dunque attraversato da dinamiche che lo globalizzano ma, al contempo, ne preservano (almeno per ora) la specificità. Non è più possibile leggere la sua forma economica solo nella logica della embeddedness, e non sarebbe certo corretto farlo solo in chiave di openness. Si tratta dunque di interrogarsi sul rapporto più di integrazione/complementarità che di contrapposizione fra openness ed embeddedness. In questa tesi verrà descritto un metodo d'approccio per dare un valore al fenomeno di Openness e Embeddedness presente nel distretto partendo da un dataset di dati relazionali ricavati da due database economici Amadeus e Aida. Non essendo possibile trovare pubblicamente dati sulle reti di fornitura delle singole aziende, siamo partiti dai dati relazionali di cinque aziende “seme”, ed attraverso una ricerca ricorsiva nelle relazioni di azionariato/partecipazione, siamo riusciti ad ottenere un campione di analisi che ci permette di mettere in luce tramite la custer analysis le principali tipologie di reti di imprese presenti nel distretto ed estese nello spazio globale.

Business analytics e risorse umane. Il caso dell'azienda CAE S.P.A.

La velocità di cambiamento che caratterizza il mercato ha posto l'attenzione di molte imprese alla Business Analysis. La raccolta, la gestione e l'analisi dei dati sta portando numerosi benefici in termini di efficienza e vantaggio competitivo. Questo è reso possibile dal supporto reale dei dati alla strategia aziendale. In questa tesi si propone un'applicazione della Business Analytics nell'ambito delle risorse umane. La valorizzazione del Capitale Intellettuale è fondamentale per il miglioramento della competitività dell'impresa, favorendo così la crescita e lo sviluppo dell'azienda. Le conoscenze e le competenze possono incidere sulla produttività, sulla capacità innovativa, sulle strategie e sulla propria reattività a comprendere le risorse e le potenzialità a disposizione e portano ad un aumento del vantaggio competitivo. Tramite la Social Network Analysis si possono studiare le relazioni aziendali per conoscere diversi aspetti della comunicazione interna nell'impresa. Uno di questi è il knowledge sharing, ovvero la condivisione della conoscenza e delle informazioni all'interno dell'organizzazione, tema di interesse nella letteratura per via delle potenzialità di crescita che derivano dal buon utilizzo di questa tecnica. L'analisi si è concentrata sulla mappatura e sullo studio del flusso di condivisione di due delle principali componenti della condivisione di conoscenza: sharing best prectices e sharing mistakes, nel caso specifico si è focalizzato lo studio sulla condivisione di miglioramenti di processo e di problematiche o errori. È stata posta una particolare attenzione anche alle relazioni informali all'interno dell'azienda, con l'obiettivo di individuare la correlazione tra i rapporti extra-professionali nel luogo di lavoro e la condivisione di informazioni e opportunità in un'impresa. L'analisi delle dinamiche comunicative e l'individuazione degli attori più centrali del flusso informativo, permettono di comprendere le opportunità di crescita e sviluppo della rete di condivisione. La valutazione delle relazioni e l’individuazione degli attori e delle connessioni chiave fornisce un quadro dettagliato della situazione all'interno dell'azienda.

Reti di partecipazione fra società di capitale in Italia: presenza di topologie caratterizzate da distribuzioni power law

Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.

Proprietà statistiche delle caratteristiche topologiche del grafo di un "hub" generato da un social network

Questa tesi affronta lo studio delle proprietà statistiche della topologia di un grafo, che rappresenta le relazioni interpersonali in un gruppo di utenti di Facebook. Perché è interessante? Quali informazioni produce? Anzitutto va osservato che dalla nascita di Internet in poi la globalizzazione ha reso le relazioni sociali un fenomeno di massa con numeri sorprendentemente alti di connessioni. Questo e la disponibilità dei dati forniscono una occasione preziosa per analizzarne la struttura.

Applicazioni di marketing per i geo-social network: il caso Foursquare

La geolocalizzazione e i LBS (Location-based services), servizi associati a questi tecnologia stanno trasformando radicalmente il modo in cui i consumatori interagiscono con brand, prodotti e aziende, sia online che nel mondo reale. L 'esplosione nell'utilizzo degli smartphone ha causato un notevole aumento dell'interesse degli utenti per i servizi geolocalizzati, che aprono nuove frontiere sia ai consumatori che ai marketers. Questa tesi di laurea analizza in particolare il fenomeno Foursquare nel mondo e in Italia definendo il modello di business associato a questa tecnologia, servendosi di numerose case history e testimonianze.

L'11 Settembre Telematico Rischi di Sicurezza causati dai Social Network

Lo scopo di questa tesi è quello di progettare e sviluppare un sistema informatico in grado di verificare la possibilità di bypassare le comuni misure di sicurezza al fine di indicare soluzioni e strategie difensive efficaci. Più in dettaglio ci occuperemo di simulare gli atteggiamenti di un hacker, alta- mente invasivi e pericolosi, atti a compromettere l’intero sistema telematico su scala mondiale. Studiando i social network e le informazioni personali, ci si è resi conto, infatti, di come sia facile ed altamente probabile causare gravi danni sia all’intera popolazione del web che all’integrità delle infrastrutture telematiche.

Large-scale Network Analysis on Distributed Architectures

Questa dissertazione esamina le sfide e i limiti che gli algoritmi di analisi di grafi incontrano in architetture distribuite costituite da personal computer. In particolare, analizza il comportamento dell'algoritmo del PageRank così come implementato in una popolare libreria C++ di analisi di grafi distribuiti, la Parallel Boost Graph Library (Parallel BGL). I risultati qui presentati mostrano che il modello di programmazione parallela Bulk Synchronous Parallel è inadatto all'implementazione efficiente del PageRank su cluster costituiti da personal computer. L'implementazione analizzata ha infatti evidenziato una scalabilità negativa, il tempo di esecuzione dell'algoritmo aumenta linearmente in funzione del numero di processori. Questi risultati sono stati ottenuti lanciando l'algoritmo del PageRank della Parallel BGL su un cluster di 43 PC dual-core con 2GB di RAM l'uno, usando diversi grafi scelti in modo da facilitare l'identificazione delle variabili che influenzano la scalabilità. Grafi rappresentanti modelli diversi hanno dato risultati differenti, mostrando che c'è una relazione tra il coefficiente di clustering e l'inclinazione della retta che rappresenta il tempo in funzione del numero di processori. Ad esempio, i grafi Erdős–Rényi, aventi un basso coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso peggiore nei test del PageRank, mentre i grafi Small-World, aventi un alto coefficiente di clustering, hanno rappresentato il caso migliore. Anche le dimensioni del grafo hanno mostrato un'influenza sul tempo di esecuzione particolarmente interessante. Infatti, si è mostrato che la relazione tra il numero di nodi e il numero di archi determina il tempo totale.