Big data e AI: integrarli per prendere decisioni migliori ed essere competitivi

Ogni secondo produciamo quantità infinite di dati tramite la navigazione internet, i social e i sistemi IoT.

Questi dati, i cosiddetti Big data, se analizzati dalle aziende, possono rivelare informazioni importanti su comportamenti e preferenze degli utenti, su potenziali guasti o pericoli e su nuove soluzioni per far crescere il proprio business.

Fino a poco tempo fa gestire questi dati in maniera ordinata e proficua poteva risultare complesso.

Gli avanzamenti tecnologici degli ultimi anni e l’arrivo dell’intelligenza artificiale (in inglese Artificial Intelligence, da cui l’acronimo AI) hanno costituito una svolta decisiva per tutte le tipologie di azienda, dalle PMI alle grandi multinazionali, che ora possono beneficiare dell’utilizzo di big data e AI sia in modo indipendente che combinato. 

Capiamo insieme come funziona questo binomio.

Una definizione di Big data e AI

Partire dalla definizione di strumenti come Big data e AI è utile per intuirne il legame e le potenzialità.

Cosa sono i Big data e a cosa servono

Con il termine big data si descrive un’enorme quantità di dati, raccolti attraverso diverse fonti (app o dispositivi elettronici, questionari, acquisti tracciati, check-in elettronici e attività sui social network) con l’obiettivo di estrarre informazioni significative, identificare pattern, tendenze o correlazioni.

Questi dati sono utili per orientare le nostre scelte strategiche, ottimizzare processi, migliorare prodotti o servizi e molto altro ancora, ma per definizione sono molto difficili da gestire.

Essi infatti sono caratterizzati da:

Volume

Le organizzazioni oggi raccolgono una vasta gamma di dati provenienti da diverse fonti. In passato, il costo dell’archiviazione di questi dati rappresentava una sfida, ma grazie alle piattaforme moderne come i data lakes e il Cloud Iaas oggi abbiamo soluzioni accessibili

Varietà

I dati sono disponibili in tutti i tipi di formati, dai dati strutturati e numerici nei database tradizionali, ai documenti di testo non strutturati, e-mail, video, audio, dati di stock e transazioni finanziarie. Gestire queste tipologie differenziate di dati in maniera efficiente per individuare relazioni e corrispondenze è alla base di ogni strategia di valorizzazione dei Big data.

Velocità

Con l’espansione dell’Internet delle Cose, le imprese devono affrontare una gestione dei dati che richiede tempestività e velocità senza precedenti. Tag RFID, sensori e contatori intelligenti hanno reso necessaria la gestione di questi flussi di dati in tempo quasi reale.

Aggiungiamo alle 3 V della definizione classica, altre due variabili da prendere in considerazione:

Variabilità

I flussi di dati, oltre ad aumentare in velocità e varietà, sono caratterizzati dalla loro imprevedibilità: cambiano frequentemente e in modo continuo. Questo dinamismo è una sfida significativa per le aziende che necessitano di monitorare le tendenze sui social media e di gestire i picchi di dati giornalieri, stagionali o correlati agli eventi.

Veridicità

Questa caratteristica dei dati riguarda la loro qualità, che diventa complessa da gestire poiché provengono da molteplici fonti. Senza un’adeguata gestione, le aziende rischiano di perdere il controllo dei dati: è essenziale collegare, abbinare, pulire e trasformare input tra sistemi diversi, in modo da creare relazioni, gerarchie e collegamenti.

Cos’è l’intelligenza artificiale e perché dipende dai dati

Ovunque si sente parlare di intelligenza artificiale.

L’AI, secondo la definizione dell’enciclopedia Treccani, è la disciplina che studia come riprodurre i processi mentali umani tramite computer e sistemi informatici, basandosi su algoritmi e sull’analisi di grandi quantità di dati.

I sistemi di AI sono in grado di simulare alcune capacità umane, come l’apprendimento, il ragionamento, il riconoscimento di pattern e l’adattamento all’ambiente.

Questi sistemi possono essere progettati per eseguire funzioni specifiche e hanno l’obiettivo di automatizzare compiti complessi, migliorare l’efficienza dei processi, prendere decisioni e sviluppare soluzioni innovative per una vasta gamma di problemi in diversi settori.

I Big Data giocano un ruolo essenziale in questo contesto, per diversi motivi.

Innanzitutto il funzionamento dell’AI si basa sui dati che consentono alle macchine di apprendere dalle esperienze, adattarsi e adempiere a diversi compiti: più dati nutrono gli algoritmi dell’intelligenza artificiale, più performante sarà la sua risposta.

Poi ci sono questioni legate al mercato. Il 29% del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale è infatti rappresentato da soluzioni focalizzate sull’analisi e l’estrazione di informazioni dai dati. Queste includono sistemi di esplorazione e predizione, insieme a sistemi di supporto decisionale e di ottimizzazione.

I benefici dell’integrazione di Big data e AI

In termini macro, semplificazione ed ottimizzazione sono i benefici che si possono ottenere dall’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale basato sui Big data, ma possiamo evidenziare altri vantaggi come:

• Sistemi avanzati di analisi dei dati
  Ottenere un livello superiore di sofisticazione e complessità nell’analisi dei dati aziendali è un supporto differenziante per prendere decisioni informate e strategiche.
• Minimizzazione di rischi e frodi
  Analizzare grandi quantità di dati, individuare pattern e anomalie, e monitorare le attività in tempo reale, aiuta le aziende a proteggersi e a tutelare i loro clienti.
• Ottimizzazione di tempi e costi
  Automatizzare attività che richiedono molto tempo, come ad esempio lo screening e la pulizia dei dati, consente di filtrare solo le informazioni di qualità riducendo al minimo gli sforzi.
• Incremento della produttività
  Delegare all’intelligenza artificiale operazioni macchinose e spesso troppo complesse per la gestione umana, permette di potenziare la propria operatività sfruttando al meglio ogni risorsa.
• Relazioni più solide con i Clienti
  Comprendere meglio i propri clienti, permette alle aziende di offrire esperienze personalizzate, proattive ed efficienti, che possono migliorare la soddisfazione e dunque la fedeltà del cliente.

Come collaborano Big data e AI?

Alcune delle modalità in cui big data e intelligenza artificiale interagiscono includono:

• L’apprendimento automatico, il riconoscimento e la previsione di modelli complessi su set di grandi informazioni, indispensabili per scelte accurate e risultati ottimizzati
• L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con cui ad esempio vengono creati assistenti virtuali e chatbot
• L’analisi di grandi set di dati che consente l’identificazione di modelli insoliti e permette quindi di prevenire attività fraudolente

Anche da questi pochi esempi è facile immaginare come AI e big data possano trasformare aziende e organizzazioni consentendo loro di affrontare sfide molto complesse, sia in ambito industriale che di governance.

Ecco quali sono i campi che possono trarne maggior vantaggio:

• Finanza: Banche e istituti di credito, società di gestione patrimoniale, piattaforme di trading, ecc
• Sales e marketing: E-commerce, agenzie pubblicitarie, aziende di vendita al dettaglio, ecc
• Intrattenimento: Piattaforme di streaming video, case discografiche, sviluppatori di videogiochi, ecc
• Risorse umane: Agenzie di reclutamento e selezione personale, piattaforme di ricerca del lavoro online, software di gestione delle risorse umane, ecc
• Sistemi di governance: Governance sanitaria, urbana, ambientale, ecc
• Trasporti e logistica: Sistemi di trasporto su strada, marittimo portuale o aereo, logistica e magazzinaggio, ecc
• Formazione scolastica: Scuole, istituti di ricerca, attività di orientamento e mentoring, ecc
• Agricoltura: Logistica agricola, irrigazione intelligente, ecc)

Il binomio straordinario big data e intelligenza artificiale non smette di sorprenderci ogni giorno: siamo affascinati e curiosi di scoprire quali cambiamenti ci riserva un futuro sempre meno lontano.

Come gestire i Big data: Cloud e connettività

La gestione efficace dei Big data è fondamentale per le imprese che vogliono trarre vantaggio dall‘enorme volume di dati generati ogni giorno.

Alla base di ogni strategia di gestione di Big data ci sono innanzitutto servizi in Cloud Iaas efficienti e connettività performanti. Su questa base è poi possibile attivare piattaforme dedicate all’analisi e gestione dei dati.

Il Cloud Iaas permette infatti di avere a disposizione potenza di calcolo e storage con livelli di flessibilità, sicurezza e resilienza impensabili con una struttura on premise (e senza gli oneri economici della loro gestione). La possibilità di aumentare o diminuire gli spazi e la potenza a disposizione, in base alla quantità di dati da analizzare in un determinato momento, permette anche di mantenere un ottimo rapporto qualità-prezzo.

Una volta costruita un’infrastruttura di questo tipo è possibile dedicarsi senza pensieri alla parte di analisi e gestione delle informazioni raccolte, tramite strumenti avanzati come piattaforme di gestione dei dati e di data base management, software di data integration, strumenti di Data Mining e di Business Intelligence.

Tutti questi strumenti, per funzionare al meglio, richiedono comunque di poter contare su una connettività efficiente con bassi livelli di latenza e prestazioni garantite. Senza un accesso a internet di qualità diventa infatti impossibile gestire grandi volumi di dati in tempi brevi e renderli accessibili, senza interruzione, alle persone autorizzate.