,allowExpansion)
AI-Powered Data Automation
Combinate tra loro, analytics e intelligenza artificiale consentono
di ricavare insights preziosi da enormi quantità di dati
Un approccio inedito ai dati
L’AI-Powered Data Automation, ultima tendenza nel mondo dell’analisi dei dati, è frutto della combinazione di due tecnologie: analytics e intelligenza artificiale. Questo paradigma consiste nell’integrare l’intelligenza artificiale, generalmente sotto forma di Machine Learning e Natural Language Processing (NLP), all’interno dei metodi tradizionali di analytics.
A differenza della Business Intelligence (BI) tradizionale, si utilizzano tecniche di Machine Learning per velocizzare il reperimento di insights sia per gli utenti business che per i tecnici. Automatizzando molte delle attività che richiedono grande dispendio di tempo e sono soggette a distorsioni, l’approccio basato sull’IA amplia le capacità di business analysts e developers, permettendo loro di creare modelli AI-Powered da integrare nelle applicazioni di business.
AI-Powered Analytics & Business Intelligence
Negli ultimi anni, si è registrata un’enorme crescita nell’adozione di soluzioni di Analytics and Business Intelligence (ABI), che hanno rivoluzionato il modo in cui i clienti accedono ai dati. Questi tool offrono una serie di funzionalità chiave.
Insights automatizzati con Natural Language Generation (NLG)
La NLG rappresenta un metodo efficiente con cui le aziende possono automatizzare il processo di “traduzione” da una serie complessa di dati a un testo descrittivo: un modo più chiaro e conciso di comunicare con clienti e altri soggetti non necessariamente esperti nel campo dei dati.
Natural Language
Querying (NLQ)
La NLQ consente agli utenti aziendali di interrogare il sistema semplicemente ponendogli domande in lingua umana anziché scrivendo del codice, riducendo così ulteriormente il divario tra business e generazione di insights.
Visualizzazione automatica di pattern rilevanti
Per aiutare gli utenti business ad individuare modelli potenzialmente rilevanti, le soluzioni di Business Intelligence possono applicare vari algoritmi standardizzati, tra cui quelli di valutazione o clusterizzazione statistica.
Rilevamento di
anomalie e outlier
Nel contesto della vita reale, i dati non sono statici e si evolvono con il tempo, perciò è importante monitorare a medio-lungo termine l’accuratezza dei report di Business Intelligence. I tool ABI sono in grado di monitorare i dati in tempo reale e di segnalare agli utenti eventuali variazioni inattese o marcate.
Piattaforme di AI-Powered Data Science Machine Learning (DSML)
Il rapido e costante sviluppo delle tecniche di IA ha fatto nascere piattaforme che supportano l’intero ecosistema dell’IA, soddisfando la necessità di Data Science e Machine Learning.
I tool operativi che permettono agli utenti di avvalersi dei processi di Data Science e Machine Learning sono le cosiddette piattaforme di Data Science Machine Learning (DSML). Queste soluzioni assicurano un data consumer journey fluido, offrono un mix di funzionalità che risponde sia ai bisogni degli esperti aziendali che a quelle dei tecnici, e supportano la creazione e fruizione continua e sostenibile di insights. Spesso, l’organizzazione, il coordinamento e la gestione dei modelli di Machine Learning vengono forniti tramite un’unica interfaccia visiva che permette di seguire tutte le fasi di sviluppo (gestione degli esperimenti, creazione automatica di modelli, debugging e rilevamento di eventuali scostamenti dal modello).
Il supporto di Reply
Reply crede fermamente nell’AI-Powered Data Automation: stiamo attivamente esplorando, testando i tool disponibili in commercio e sperimentandoli per comprendere appieno i vantaggi e gli svantaggi di questo nuovo trend basato su intelligenza artificiale e Machine Learning.
Gli esperti Reply sono in grado di fornire supporto nella scelta della piattaforma o soluzione più adatta alle specifiche esigenze di ogni cliente, attraverso survey e sessioni di valutazione, e con un’analisi del contesto di business volta a definire le misure di adozione del nuovo approccio all’AI-Powered Data Automation.
