Quali sono le nuove tecnologie a servizio dei business?
La rivoluzione digitale sta determinando profondi cambiamenti nel modo in cui vengono condotti gli affari in un’economia globale competitiva. Un motore fondamentale della trasformazione dei modelli di business è la scienza dei dati, che si basa sull’uso combinato di tecniche di Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (IA), matematica, statistica, database e altre tecniche.
Queste nuove tecnologie hanno un immenso potenziale e consentono alle imprese di elaborare e analizzare enormi volumi di dati in modo rapido e accurato, automatizzando i processi decisionali e rivelando intuizioni che possono essere utilizzate per ottenere un vantaggio competitivo.
I fattori che oggi favoriscono l’uso delle tecniche di Data Science in molto settori diversi ruotano intorno a quattro temi principali:
- L’aumento senza precedenti sia del volume che del tipo di dati disponibili, grazie anche agli sviluppi dell’Internet of Things (IoT);
- La connettività e l’accesso ai dati, che portano allo sviluppo di nuovi servizi e modelli di business basati sulla generazione e sull’analisi in tempo reale;
- I continui miglioramenti negli algoritmi che permettono di ottimizzare l’elaborazione di grandi volumi di dati;
- La maggiore capacità di calcolo dei sistemi, grazie ai progressi nella tecnologia dei processori, agli sviluppi nell’ambito dei linguaggi di programmazione e all’emergere del cloud computing.
Machine Learning: cos’è e a cosa serve?
Eguagliare e addirittura superare le capacità umane di elaborazione delle informazioni per risolvere problemi complessi allo scopo di prendere decisioni di business data driven basate sull’analisi di ingenti quantità di dati.
Potremmo riassumere così il Machine Learning -in italiano “apprendimento automatico”-, una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale, che si occupa di creare sistemi che migliorano le performance in base ai dati che a cui sono esposti nel tempo.
Il suo funzionamento è piuttosto complesso e si basa su un processo tramite il quale i computer sviluppano il riconoscimento dei pattern nei dati e diventano capaci di formulare previsioni senza essere stati programmati con istruzioni esplicite. Questo ha un grande potenziale di utilizzo in una serie di applicazioni aziendali, come ad esempio rilevamento delle frodi, segmentazione dei clienti o campagne di marketing.
Le tecniche di apprendimento automatico rappresentano un’importante leva di trasformazione e un passo avanti rispetto alle tecniche statistiche classiche, nel senso che aumentano il potere predittivo, migliorano il processo di analisi e interpretazione dei dati, oltre a quello decisionale, fornendo così una rappresentazione più accurata della realtà, e rendono più efficiente l’utilizzo delle risorse.
I compiti dell’apprendimento automatico sono generalmente classificati in tre ampie categorie, detti paradigmi:
- Apprendimento supervisionato: il data scientist fornisce all’algoritmo dati etichettati per addestrarlo, cioè input associati a output. L’obiettivo è che, sulla base di questo addestramento, il sistema possa fare generalizzazioni applicabili ad altri set di dati simili;
- Apprendimento non supervisionato: l’algoritmo dispone di dati non etichettati e deve identificare i modelli nascosti nei dati. Si basa sul principio della somiglianza;
- Apprendimento per rinforzo: il modello interagisce con l’ambiente e deve ottimizzare i risultati delle sue azioni in base alle ricompense che riceve.
Oggi l’applicazione degli algoritmi di Machine Learning in un contesto aziendale è sempre più diffusa. Nel prossimo futuro, è probabile che questa tecnologia venga utilizzata in un’ampia gamma di settori per migliorare i processi decisionali e ottenere risultati migliori in termini di prestazioni, costi e ottimizzazione della Customer experience.
L’impatto del Machine Learning sulla Business Intelligence
Viviamo nell’era della tecnologia digitale e i dati sono una fonte di valore che le organizzazioni possono utilizzare per migliorare le prestazioni aziendali e rimanere competitive. Il loro volume è aumentato esponenzialmente a causa della digitalizzazione dei processi e della crescente interazione con clienti, dipendenti e fornitori attraverso i canali digitali.
L’Intelligenza Artificiale e l’apprendimento automatico stanno prendendo posto nei processi di Business Intelligence (BI), grazie alla loro capacità di elaborare enormi quantità di dati e di trarne spunti significativi. Le aziende stanno già sfruttando la potenza dell’apprendimento automatico per comprendere meglio il comportamento dei consumatori, migliorare il servizio clienti, ottimizzare le campagne di marketing e altro ancora.
Il Machine Learning può dare una marcia in più alla Business Intelligence fornendo l’accesso a maggiori volumi di dati, garantendo approfondimenti più accurati e affidabili, risultati più rapidi e, altro aspetto da considerare, scovando anomalie in tempo reale per agire immediatamente e garantire il miglior risultato.
Inoltre, grazie all’analisi predittiva, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fare previsioni basati su dati storici che aiutano le organizzazioni a creare scenari e a prendere decisioni migliori senza perdere tempo.
In definitiva, le aziende dovrebbero prendere in considerazione l’integrazione del ML nei loro processi di BI per ricavare intuizioni, migliorare i processi decisionali, ottimizzare le risorse e incrementare la produttività.
Business Intelligence: cos’è e come funziona?
La Business Intelligence è un insieme di strategie e tecnologie utilizzate dalle aziende per analizzare i dati e trasformarli in informazioni utili per prendere decisioni strategiche e tattiche.
Ad esempio, un’azienda che vuole gestire al meglio la propria supply chain ha bisogno di capacità di BI per determinare dove si verificano i ritardi e come ridurli. Il sistema di BI, grazie anche all’uso di strumenti come il Data Warehouse, raccoglie dati da più fonti, esegue query e genera report che possono essere utilizzati per prendere decisioni più informate e migliorare l’efficienza operativa.
Nell’attuale ambiente digitale, le funzionalità di BI sono essenziali per qualsiasi organizzazione che voglia rimanere in testa alla concorrenza e trarre vantaggio dalle opportunità della trasformazione digitale, fornendo approfondimenti che non sarebbe possibile ottenere con i metodi tradizionali.
I vantaggi offerti dalla Business Intelligence sono molteplici e vari, ma tutti ruotano attorno all’ottimizzazione dei processi, al miglioramento del processo decisionale e all’aumento della produttività.
Oltre a prendere decisioni basati sui dati, alle analisi più rapide, a dashboard intuitivi e a una maggiore efficienza organizzativa, le attività di BI migliorano la soddisfazione dei dipendenti, favorendo una cultura aziendale in cui i dati sono al centro di tutti i processi decisionali, aiuta le aziende a monitorare l’evoluzione del mercato e ad anticipare le esigenze dei clienti che in questo modo ricevono un servizio migliore.
La Business Intelligence, in combinazione con i modelli di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, può dare alle aziende una spinta maggiore offrendo approfondimenti che possono essere utilizzati per creare una strategia di trasformazione digitale volta a ottimizzare i processi e creare valore per i clienti.
