BI Generativa: la rivoluzione nel mondo delle reti
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Scenario
L'evoluzione della Business Intelligence
Negli anni, la Business Intelligence (BI) ha seguito un percorso evolutivo parallelo all’introduzione di strumenti sempre più complessi; strumenti che, ad oggi integrano sempre di più l’Intelligenza Artificiale.
Tra le aree della BI che ne stanno beneficiando maggiormente, spicca senza dubbio la Data Visualization.
Uno dei settori che può trarre maggiore vantaggio da questa trasformazione è quello delle Telecomunicazioni, grazie alla possibilità di individuare rapidamente e con precisione eventuali problematiche all’interno di un’infrastruttura di rete. Quando si parla di criticità nella rete, ci si riferisce in particolare ad anomalie tra le interfacce, come ad esempio:
- Interruzione tra nodi
- Latenza troppo elevata
- Malfunzionamenti hardware
Soluzione
L’efficacia della Data Visualization potenziata dall’AI
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L’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno dei moderni strumenti di visualizzazione può generare un impatto estremamente positivo per le aziende Telco, soprattutto nei casi di anomaly detection.
Gli agent AI integrati sono in grado di individuare con rapidità la presenza di anomalie, che possono riguardare valori di ping anomali oppure nei dati provenienti da sensori di temperatura dell’hardware.
Se fino a poco tempo fa la Data Visualization veniva percepita come la semplice punta dell’iceberg della BI — con le sue fondamenta nella Data Analysis — oggi possiamo inquadrare l’intero sistema come parte di un processo ben più articolato parlando di una pipeline multi-agent.
Come illustrato in un precedente articolo, la pipeline della BI moderna può essere assimilata ad una catena di montaggio, all’interno della quale operano agent AI specializzati, ognuno con un ruolo definito. Questo approccio rappresenta a tutti gli effetti un modello operativo strutturato, basato su una vera e propria architettura multi-agent.
Agent AI per ogni fase
I componenti della Pipeline
In questa visione, troviamo i seguenti Agent per:
In questo articolo, ci concentreremo sulla fase di Data Visualization con particolare attenzione al concetto di BI Generativa — un’area emergente della BI, caratterizzata dalla presenza di componenti/elementi di Generative AI.
BI Generativa
Interazione naturale con i dati
Oggi sono disponibili diversi strumenti di Business Intelligence (BI) che integrano agenti di Intelligenza Artificiale Generativa, ognuno con caratteristiche specifiche. Questi agenti possono essere considerati, almeno apparentemente, come assistenti avanzati.
Ma cos’è esattamente la BI generativa? Immaginiamo di importare un dataset, anche usando metodi tradizionali, all’interno di uno strumento di BI. Le opzioni classiche prevedono il caricamento in memoria (in-memory) oppure in modalità diretta, nel caso in cui i dati risiedano in un database.
Una volta completata l’importazione, lo strumento dotato di componenti di BI generativa permette di interagire con il dataset tramite prompt in linguaggio naturale, indirizzati all’agente AI integrato.
Il funzionamento si basa sulla possibilità di chiedere all’agente di generare grafici che andranno poi a comporre la dashboard finale. Non ci sono limiti particolari alla tipologia di grafici che l’agente può creare. La best practice suggerisce che il prompt in linguaggio naturale sia quanto più possibile coerente con i contenuti del dataset. È quindi fondamentale possedere una buona conoscenza dei dati sottostanti per poter interagire in modo efficace con l’agente.
I prompt possono essere affinati nel tempo, permettendo di ottenere risposte sempre più precise e utili. Un agente ben addestrato sarà in grado di identificare correlazioni all’interno del dataset e di proporre autonomamente la tipologia di visualizzazione più appropriata — che sia tabellare, a barre, a torta e così via. Inoltre, gli strumenti attuali di BI generativa consentono di arricchire l’analisi con una narrazione strutturata dei dati, creando vere e proprie data stories che, partendo da grafici e dashboard, illustrano chiaramente i risultati ottenuti e possono suggerire azioni correttive, incluse quelle legate a scenari di manutenzione predittiva
Use case: individuare anomalie in infrastrutture di rete
Nel caso che abbiamo esaminato, l’agente è riuscito a individuare anomalie all’interno di un dataset estratto da un’infrastruttura di rete. Il dataset conteneva informazioni riguardanti sia lo stato di salute delle risorse di rete, monitorate tramite sensori di temperatura e utilizzo hardware, sia lo stato delle interfacce di rete, come ad esempio i valori di latenza.
L’agente ha identificato efficacemente outlier significativi, evidenziando con chiarezza le anomalie presenti nel sistema.
Il ruolo di Net Reply
NET Reply mette a disposizione non solo una consolidata esperienza nel settore Telco, ma anche competenze trasversali nel mondo dei dati e della BI Generativa.
Grazie a questa combinazione, i nostri clienti possono contare su un servizio completo e integrato, in grado di affrontare a 360 gradi una vasta gamma di use case, con la passione e la competenza che da sempre ci contraddistinguono.
Se vuoi conoscere meglio le nostre soluzioni e ricevere una consulenza su misura, ti invitiamo a contattarci compilando il form posizionato nella parte superiore dell’articolo. Uno dei nostri esperti sarà a tua disposizione per spiegarti nel dettaglio non solo il caso d’uso illustrato, ma anche i servizi più adatti alle tue esigenze specifiche.