Analytics e AI: il futuro è nei dati

La Digital Transformation è un fenomeno globale che mette le aziende di fronte a diverse sfide, innanzitutto quella di capire cos’è, come funziona e quali sono i trend in atto.

Le tecnologie di base che hanno dominato negli ultimi anni continueranno a essere fondamentali per la trasformazione digitale. Con questa consapevolezza EOS Solutions è lanciata nell'anticipare i tempi, proponendo già oggi soluzioni tecnologiche annunciate come trend del 2020, come l'analisi avanzata dei dati e l'Intelligenza Artificiale. Lavoriamo con l'idea che le innovazioni debbano essere agevolmente alla portata di tutti.

Analytics

È impossibile parlare di futuro e nuovi trend della digital transformation senza parlare di dati. In un mercato globale sempre più difficile da conquistare, l'analisi avanzata dei dati è di fatto lo strumento strategico che meglio aiuta le aziende a comprendere i propri spazi di intervento e le proprie potenzialità. Ed EOS Solutions lo sa e mette al servizio delle aziende un vero e proprio sistema di Business Intelligence che comprende tutti gli strumenti che le aziende hanno a disposizione per essere più informate e più strategiche, quali Microsoft Power BI che trasforma i dati aziendali in elementi visivi avanzati.

È una combinazione di scienza dei dati e analisi di business, e può aiutare le aziende a vendere, operare, investire meglio.

Per le aziende i dati possono avere un valore immenso: danno ai business leader un'idea di ciò che funziona e cosa no, aiutandoli ad individuare con precisione le opportunità più interessanti su cui investire e prendere decisioni informate.

Con la Business Intelligence i dati entrano nel quotidiano di ogni reparto, da marketing e vendite a IT e operations, grazie ai tool di Self-BI, che consentono agli utenti di eseguire da soli i processi analitici, che hanno reso la BI accessibile e strumentale al metodo di lavoro.

AI: l'Intelligenza Artificiale

Come cambia l'analisi dei dati grazie all'Intelligenza Artificiale e al machine learning?

La risposta può riassumersi in velocità, scalabilità e praticità.

La velocità e la scalabilità si intendono nell'automazione dell'analisi di enormi set di dati. Grazie all'AI e al machine learning, i set di dati complessi possono ora essere analizzati in una frazione del tempo che veniva impiegato solo due anni fa. Parlando di praticità invece va sottolineato come l'aggiunta di strumenti di Intelligenza Artificiale e di machine learning agli strumenti di analisi li abbia resi intuitivi, facili da usare e più affidabili.

Dalle piccole e medie imprese alle grandi società internazionali, ogni organizzazione accumula dati di cui può avvalersi. Con il software, questi dati vengono consolidati e valutati per fare previsioni.

Con l'aiuto di dati correttamente analizzati provenienti da log e da sensori, è possibile trovare nuove soluzioni e rendere i processi più efficienti. I compiti dei sistemi di apprendimento automatico sono chiaramente definiti: riconoscere i modelli e trarne le conclusioni. Maggiore è il numero di dati a disposizione, migliori saranno i risultati in termine di qualità dell’apprendimento del sistema.

Uno dei metodi di apprendimento più utilizzati nell'ambito del machine learning è il riconoscimento delle immagini. Negli impianti di produzione, sistemi intelligenti identificano gli oggetti sui nastri trasportatori e sono in grado di selezionarli automaticamente. Questi tipi di sistemi vengono utilizzati per il controllo qualità: riconoscono i difetti del prodotto, ad esempio se si tratta del colore sbagliato oppure variazioni dalle dimensioni del modello e lo indirizzano automaticamente verso gli scarti o verso una rettifica del difetto.

Il riconoscimento delle immagini può avere anche altri usi: le potenzialità del riconoscimento facciale sono state usate nell'app Reception Manager realizzata da EOS Solutions per gestire, utilizzando semplicemente un tablet, la reception degli ospiti in azienda.

Le aziende utilizzano oggi l'apprendimento automatico anche nei servizi di manutenzione e assistenza. Attraverso i sensori, l'Intelligenza Artificiale permette di rilevare il consumo energetico delle singole macchine, analizzare i cicli di manutenzione e ottimizzarli nella fase successiva. I dati di funzionamento indicano quando un pezzo deve essere sostituito o dove è probabile che ci sia un difetto. Con l'aumento della quantità di dati, il sistema diventa migliore per ottimizzare se stesso e fare previsioni più accurate.

Intelligenza Artificiale vuol dire anche creare assistenti digitali o bot intelligenti. Il machine learning permette il riconoscimento vocale, per realizzare servizi di traduzione e trascrizione automatica e di analisi di testi o automatizzare l'assistenza clienti sul sito con un BOT. Azure Cognitive Services permette tutto questo: vedere, ascoltare, parlare, comprendere e interpretare le esigenze degli utenti tramite i metodi di comunicazione naturali.