Il termine "Big Data" si riferisce solitamente al fenomeno legato alla vasta quantità di dati disponibili e analizzabili grazie alle tecnologie digitali. Presso l'Istituto di Management, esiste un gruppo di ricerca impegnato nella ricerca e nella formazione sull'impatto dei Big Data sull'innovazione e sui processi organizzativi nelle imprese, in stretta connessione con il Dipartimento d’Eccellenza L’Embeds della Scuola Sant’Anna.
In un ambiente sempre più complesso, la capacità di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati può aiutare le imprese (sia piccole che grandi, sia a scopo di lucro che non) a implementare strategie e azioni più consapevoli ed efficaci per generare una crescita economica equa, inclusiva e sostenibile.

Gruppo di ricerca

Il gruppo di ricerca, composto da Giulio Ferrigno, Andrea Piccaluga, Alberto Di Minin, Saverio Barabuffi, Francesca Pascale, Rizwan Haider, Elena Cellai, Cecilia Claudia Poli, lavora con docenti, ricercatori, studenti e centri di ricerca per studiare l'impatto dei Big Data sulle imprese e promuovere pratiche virtuose di utilizzo dei dati.

Data Analytics

Abbiamo competenze in data analytics, inclusi la raccolta, cleaning, trasformazione e analisi dei dati. Usiamo tecniche avanzate per estrarre informazioni significative da grandi dataset. Il nostro team è esperto in algoritmi di machine learning, che ci consente di costruire modelli predittivi, identificare pattern e automatizzare i processi decisionali.

Business Intelligence

Comprendiamo l'importanza di tradurre le informazioni ricavate dai dati in business intelligence applicabile, aiutando le aziende a prendere decisioni informate e migliorare le loro performance.

Metodologia di ricerca

Adottiamo metodologie qualitative e quantitative rigorose per garantire la validità e l'affidabilità dei nostri risultati, contribuendo all'avanzamento della conoscenza nel campo dei Big Data.

L'obiettivo del gruppo è produrre ricerca scientifica e insegnamento di alta qualità, oltre a svolgere un ruolo attivo nella promozione della costruzione di un'infrastruttura di ricerca europea ("SoBigData"). Inoltre, il gruppo scientifico e amministrativo, insieme alla Scuola Superiore Sant'Anna, è coinvolto come ente capofila nel progetto interregionale IAIA, Interreg Maritime Italy-France.

Attività principali

1. Progetti di ricerca: Il team è coinvolto in diversi progetti di ricerca sul tema dei Big Data. In particolare, lavoriamo nei seguenti settori:
   Open Innovation: Esploriamo il ruolo dei Big Data nell'accelerare l'innovazione aperta, esaminandone l'impatto sulle PMI in Italia.
   Innovazione di nuovi prodotti: La nostra ricerca indaga su come i Big Data possano facilitare l'innovazione radicale e incrementale dei prodotti per le PMI, analizzando gli effetti delle diverse caratteristiche dei dati.
   Performance dell'innovazione: Approfondiamo la relazione tra le caratteristiche dei Big Data e i diversi tipi di innovazione, inclusi l'innovazione aperta e quella incrementale.
   Innovazione nei brevetti: Sveliamo il potenziale dei Big Data per l'innovazione nei brevetti, esplorando il loro ruolo nell'accelerare i progressi tecnologici.
2. Master in Big Data Analytics & Social Mining: Insegnamento nel corso Data-Driven Innovation del programma di Master in Big Data Analytics & Social Mining presso l'Università di Pisa.
3. SoBigData++, SoBigData PPP, SoBigData RI PNRR: Il team di ricerca dell'Istituto è coinvolto nell'implementazione dell'infrastruttura di ricerca guidata dal progetto "SoBigData", sia in termini di trasferimento tecnologico (e quindi diffusione e accelerazione dell'innovazione tra i partner europei del progetto - WP 5 di "SoBigData++-"), sia nello studio, sviluppo e implementazione di un modello di business che favorisca la sostenibilità economica e finanziaria del progetto (WP 3 di "SoBigData PPP") (WP 4, "SoBigData.it" RI PNRR). I finanziamenti ricevuti per questi progetti ammontano rispettivamente a € 3.222.266; € 9.997.172 e € 19.998.550.

4. IAIA (Innovazione Aperta transfrontaliera: connessioni per startup e MPMI attraverso strumenti di Intelligenza Artificiale), Interreg Maritime Italy-France: La Scuola Superiore Sant'Anna, a cui appartiene il gruppo BigData, è l'organizzazione leader del progetto IAIA. Questo progetto mira a promuovere la collaborazione e l'innovazione tra startup e PMI in cinque territori di confine (Toscana, Sardegna, Corsica, Liguria, e VAR) tra Italia e Francia. Grazie a un approccio basato sui dati e sull'intelligenza artificiale, il progetto intende creare una piattaforma di matchmaking e promuovere opportunità di open innovation, con l'obiettivo di sviluppare progetti collaborativi per competere in bandi pubblici e/o sviluppare progetti di eco-innovazione di prodotto, processo e organizzativa (https://interreg-marittimo.eu/progetti-finanziati1). Per il progetto IAIA, il consortium di partner ha ricevuto un finanziamento di circa € 1.769.884.

    

5. FAIR: Il team di ricerca dell'Istituto è coinvolto nell'applicazione delle tecniche di Machine Learning e Text Mining per estrarre informazioni e analizzare dati testuali non strutturati, al fine di comprendere e gestire i processi e i risultati dell'innovazione (https://fondazione-fair.it/progetto/). Il fondo assegnato a questo progetto ammonta a € 114.493.643.

Pubblicazioni

• Ferrigno G., Barabuffi S., Marcazzan E., and Piccaluga A. (2024). What “V” of the Big Data influence SME’s Open Innovation Breadth and Depth? An empirical analysis. R&D Management https://doi.org/10.1111/radm.12727
• Ferrigno, G., Del Sarto, N., Piccaluga, A., & Baroncelli, A. (2023). Industry 4.0 base technologies and business models: a bibliometric analysis. European Journal of Innovation Management, 26(7), 502-526. https://doi.org/10.1108/EJIM-02-2023-0107
• Ferrigno, G., & Cucino, V. (2024). Industry 4.0 Technologies in a Developing Country: The Case of Costa Rica. In Emerging Advancements in AI and Big Data Technologies in Business and Society (pp. 49-78). IGI Global  https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0683-3.ch003
• Ferrigno, G. (2024). How to Make Mental Healthcare More Accessible: The AI Therapy of Headspace. In AI and Emotions in Digital Society (pp. 179-208). IGI Global https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0802-8.ch009
• Sala G. R., Barabuffi S., Ferrigno G., and Marcazzan E. (2025). Revolutionizing Business Models through Data-Driven Innovation: the Case of Hudi. In "Building Business Models with Machine Learning. IGI Global https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3884-1.ch012

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