Dataficazione e intelligenza artificiale: dettagli e approfondimenti importanti

Questo articolo esplora la sinergia tra dataficazione e intelligenza artificiale, facendo luce sulle diverse opportunità e innovazioni aziendali che potrebbero far nascere.

L’era digitale ha trasformato i dati in una nuova classe di asset che può creare o distruggere le aziende, e il processo della loro gestione si chiama dataficazione.

La dataficazione ha fruttato miliardi di dollari a numerose organizzazioni e ai loro fondatori e ha ugualmente distrutto quelle che si rifiutavano di dataficare.

Insieme all’intelligenza artificiale, la dataficazione offre uno strumento unico per trasformare i settori, rimodellare le interazioni aziendali e con i clienti e aumentare i profitti dove prima sembrava non esistere.

Questo blog esplora la sinergia tra dataficazione e intelligenza artificiale, gettando luce sulle diverse opportunità e innovazioni aziendali che potrebbero far nascere.

Cos'è la dataficazione?

La dataficazione è il processo di raccolta, analisi e utilizzo dei dati generati da varie fonti, per prendere decisioni aziendali informate. La dataficazione può aiutare a trasformare qualsiasi azienda scomponendo le diverse parti delle sue operazioni in informazioni quantificabili che possono successivamente essere tracciate, monitorate e analizzate. Questo processo porta naturalmente a miglioramenti nei prodotti e nei servizi.

La filosofia della dataficazione si basa sulla concezione dell’informazione come una risorsa, perché un’azienda può facilmente ottenere un vantaggio economico utilizzando le informazioni a sua disposizione. Quindi, molti Gratis  e Freemium i servizi esistono oggi grazie ai vantaggi economici della dataficazione.

I vantaggi della dataficazione

Ci sono molti vantaggi nella dataficazione di un’azienda con l’intelligenza artificiale, che porterà a una migliore efficienza, produttività e profitti per l’azienda. Ecco alcuni di questi vantaggi.

  1. Comprendere i clienti: Analytics ti fornirà informazioni approfondite sui tuoi clienti, sui loro comportamenti, desideri e preferenze. Pertanto, la dataficazione è un must per qualsiasi azienda incentrata sul cliente.
  2. Tendenze di ricerca: L'analisi dei dati della tua attività ti mostrerà dove stanno andando le cose. Puoi scoprire tendenze, ricercare tali tendenze e scoprire approfondimenti che possono consentire alla tua azienda di unirsi con profitto al carrozzone.
  3. Approfondimenti: Eseguire di tanto in tanto l'analisi dei dati può fornirti informazioni preziose che non ti saresti mai aspettato e che potrebbero trasformare la tua attività e le tue fortune.
  4. Aumenta l'efficienza: gli insight basati sui dati spesso portano le aziende a diventare più efficienti passando a processi più produttivi o riducendo quelli dispendiosi. Ciò può includere anche l’automazione.
  5. Ridurre i costi: approfondimenti e modelli derivanti dalla dataficazione possono aiutarti a ridurre i costi operativi, il che è un vantaggio.
  6. Concentrati con 80/20: La dataficazione può mettere in luce tutti i sistemi e l'utilizzo non uniformi delle risorse in un'azienda, aiutando l'organizzazione a riallineare la propria attenzione e ad aumentare la produttività.
  7. Predictive Analytics: La dataficazione dell'intelligenza artificiale può utilizzare i dati storici di un'azienda per prevedere le tendenze future e tali informazioni portano a una migliore attenzione al settore e a investimenti per rendimenti migliori.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella dataficazione

Mentre l’analisi dei dati è stata tradizionalmente un affare manuale condotto dagli analisti, l’introduzione dell’intelligenza artificiale rende il lavoro più semplice e consente alle startup più piccole di permettersi livelli più elevati di business intelligence che altrimenti sarebbero riservati ai privilegiati.

Di seguito sono riportati i ruoli/vantaggi chiave dell'intelligenza artificiale per la dataficazione.

  • Estrai rapidamente l'intelligenza: Dai modelli alle tendenze e a tutti i tipi di informazioni, l'intelligenza artificiale può estrarli rapidamente da set di dati di grandi dimensioni, molto più velocemente di quanto possa fare qualsiasi analista di dati umano.
  • Processo decisionale migliorato: Avere una fonte di business intelligence veloce e relativamente affidabile consentirà a qualsiasi team o azienda di compiere i passi giusti in modo rapido e deciso.
  • Efficienza potenziata: L’intelligenza artificiale consente a qualsiasi organizzazione di estrarre più dati a basso costo, aumentando così l’efficienza operativa riducendo lo sforzo umano, il tempo e l’energia.
  • Automazione delle attività: Il bello dell'integrazione dell'intelligenza artificiale nel processo di dataficazione di un'azienda è che la completa automazione diventa più semplice poiché la maggior parte del lavoro è già stata svolta. Tutto ciò di cui hai bisogno sono alcune regole per determinare le condizioni che dovrebbero innescare processi automatizzati, e il gioco è fatto.

I dati per i tuoi scopi di dataficazione possono provenire da qualsiasi fonte, purché siano affidabili. La tua fonte ideale dipenderà dal tuo tipo di attività e da ciò che intendi realizzare. Ecco alcune fonti popolari.

  • Dispositivi e sensori IoT: Ciò può includere dispositivi Internet of Things direttamente collegati al Web o sensori ordinari da cui l'azienda può raccogliere informazioni in altri modi.
  • Social Media: Le aziende incentrate sul cliente possono ottenere molte informazioni raccogliendo quanti più dati possibili dalle interazioni sui social media.
  • E-commerce: Tutte le piattaforme di e-commerce sono una miniera d'oro comportamentale per le aziende disposte a estrarre i dati.
  • applicazioni mobili: le app mobili gratuite e premium possono raccogliere molte informazioni sui propri utenti che gli sviluppatori possono utilizzare in molti modi innovativi.
  • Web Analytics: Anche i siti web apparentemente ordinari possono produrre molti dati significativi se adeguatamente monitorati con strumenti come Google Analytics.
  • Dispositivi medicali: cartelle cliniche, gadget elettronici e tutto ciò che raccoglie dati medici possono essere buone fonti di dati.
  • Transazioni finanziarie: Le aziende che forniscono infrastrutture finanziarie di solito estraggono le loro vaste riserve di documenti finanziari per un'ampia gamma di informazioni su clienti, frodi e ottimizzazione.
  • Magazzino e catene di fornitura: Monitorando ogni livello delle catene di approvvigionamento e dei magazzini, le aziende possono produrre dati sufficienti per semplificare definitivamente le proprie operazioni.
  • Database pubblici e privati: Dai file flat a MySQL, MariaDB e database dedicati in varie distribuzioni locali e cloud, ogni fonte di informazioni organizzata è una buona fonte di dati.
  • Documenti governativi: autoesplicativo.
  • Sistemi di sorveglianza: Sia le immagini che i dati video possono essere estratti dall'intelligenza artificiale.

Campi di applicazione della dataficazione e dell'intelligenza artificiale

In teoria i dati possono essere sfruttati per migliorare l'offerta di qualsiasi organizzazione in qualsiasi mercato. Tuttavia, ecco i settori in cui la dataficazione e l’intelligenza artificiale vengono già applicate con successo.

  • Produzione
  • Bancario e Finanziario
  • SANITARIETÀ
  • Robotica
  • Agricoltura
  • Sistemi di apprendimento personalizzati
  • Consigli personalizzati su prodotti e servizi
  • Sistemi di ride-sharing come Uber e Lyft
  • Navigazione tramite GPS e tecnologie correlate
  • Vendita al dettaglio e vendite
  • Sistemi assicurativi
  • Risorse umane e workmatching
  • Veicoli autonomi
  • Manutenzione predittiva delle macchine
  • Intercettazione di una frode
  • Motori di ricerca e posizionamento

Considerazioni e sfide

Ci sono sfide e questioni da considerare con i progetti di dataficazione e intelligenza artificiale. I seguenti sono alcuni dei principali.

  1. Complessità: La gestione dei dati e l’uso dell’intelligenza artificiale per analizzarli può essere una questione complessa, che spesso richiede personale formato o esperto.
  2. Bias algoritmico: I modelli di intelligenza artificiale possono essere pregiudicati quando vengono addestrati con dati unilaterali. Ad esempio, addestrando un modello di robot con solo volti caucasici. Naturalmente avrà problemi con i volti asiatici e africani.
  3. Risorse informatiche: La dataficazione con l'intelligenza artificiale può richiedere elevate risorse di elaborazione se si eseguono operazioni di grandi dimensioni.
  4. Qualità dei dati: Immondizia in entrata, immondizia in uscita vale sempre. Non importa quanto sia valido un modello di intelligenza artificiale, l’input che gli fornisci determina i risultati che ne otterrai.
  5. Sfide di sicurezza: I modelli IA possono essere suscettibili agli attacchi. Inoltre, ci sono anche la privacy dei dati e i rischi correlati da considerare.
  6. Conformità normativa: Se intendi estrarre informazioni dai tuoi utenti, è meglio che tu sia consapevole delle leggi e dei regolamenti sulla protezione dei dati nelle giurisdizioni pertinenti.
  7. Conseguenze non volute: i modelli di intelligenza artificiale possono avviare azioni che potrebbero successivamente avere conseguenze indesiderate o diventare evidenti solo quando è troppo tardi. Chi si assume la colpa?
  8. Spostamento di lavoro: L’automazione della dataficazione con l’intelligenza artificiale porta naturalmente a una perturbazione della forza lavoro. Sebbene i risultati della dataficazione potrebbero ugualmente aumentare la domanda di nuovi lavoratori qualificati.

Come dataficare la tua organizzazione

Datafying la tua organizzazione è un processo continuo che richiede semplicemente che tu compia passi nella giusta direzione. Ma come dimostrano molte aziende, non esistono regole rigide per la dataficazione. Ecco alcuni dei passaggi che dovrai eseguire.

  • Investi nell'infrastruttura dati, inclusi hardware, software, sensori e dispositivi IoT.
  • Raccogli e archivia dati da quante più fonti possibili.
  • Stabilisci una cultura basata sui dati nella tua azienda definendo come utilizzerai le informazioni per lavoro.
  • Metti in atto politiche per garantire la qualità dei dati raccolti.
  • Integra i dati provenienti dal maggior numero possibile di sistemi e dipartimenti centralizzando il data warehousing.
  • Promuovi la collaborazione tra i data scientist e il resto dell'organizzazione.
  • Inizia in piccolo con un progetto semplice, quindi espandi la tua dataficazione man mano che acquisisci più esperienza.

Come condurre l'analisi dei dati AI

Dopo la dataficazione della tua organizzazione, puoi condurre un'analisi AI dei dati della tua azienda utilizzando i seguenti passaggi.

  1. Definire gli obiettivi: devi prima sapere che tipo di approfondimenti, risultati o modelli speri di ottenere dal processo. Anche questi devono essere in linea con le esigenze della tua azienda.
  2. Scegli l'approccio AI: Dovrai anche scegliere la giusta disciplina di intelligenza artificiale che può aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi. Ad esempio, l'elaborazione del linguaggio naturale, un algoritmo di apprendimento automatico o un modello di apprendimento profondo.
  3. Raccogli e pulisci dati: Qui è necessario organizzare tutti i dati provenienti da diverse fonti e averli pre-elaborati e pronti per l'uso.
  4. Addestra un modello personalizzato o utilizzane uno precostruito: alcuni strumenti di analisi dell'intelligenza artificiale sono dotati di modelli preaddestrati che puoi utilizzare immediatamente. Altrimenti, dovrai prima addestrare un modello o perfezionarne uno già addestrato utilizzando la maggior parte dei dati raccolti.
  5. Convalida e perfeziona il modello: dopo l'addestramento, devi valutare la qualità del tuo modello nell'estrazione di informazioni approfondite, nell'identificazione di modelli e nelle previsioni per vedere se è adatto a te o se necessita di ulteriore formazione.
  6. Analizzare e visualizzare: Se tutto va bene, ora puoi effettuare la tua analisi e pubblicare i risultati con buone visualizzazioni per aiutarti a tracciare il corso della tua azienda. Coloro che cercano di automatizzare i processi possono andare oltre da qui.

Elenco dei principali strumenti di analisi dei dati AI

Aziende che utilizzano dataficazione e intelligenza artificiale

Molte aziende di tutto il mondo utilizzano già la dataficazione e l’intelligenza artificiale per ottenere un vantaggio sulla concorrenza o per altri scopi. Di seguito è riportato un breve elenco di alcune di queste importanti aziende e di come stanno applicando le tecnologie.

  1. Google: Google applica in modo massiccio algoritmi di dataficazione e intelligenza artificiale per molte attività, tra cui il posizionamento nei motori di ricerca, il riconoscimento delle immagini, il targeting degli annunci e l'elaborazione del linguaggio naturale.
  2. Amazon: Questo gigante della vendita al dettaglio li utilizza, tra gli altri, per consigliare i prodotti e ottimizzare la catena di fornitura.
  3. Facebook: Dai feed personalizzati al targeting degli annunci e al riconoscimento delle immagini, Facebook non è escluso dalla dataficazione con l'intelligenza artificiale.
  4. Netflix: i dati sulle preferenze e sul comportamento degli utenti vengono estratti per creare consigli personalizzati per film e programmi TV. Inoltre l'azienda li utilizza anche per prevedere la domanda per le sue produzioni di contenuti originali.
  5. Uber: i suggerimenti sui percorsi si basano sull'intelligenza artificiale e sui dati per funzionare bene. Oltre a ottimizzare i prezzi.
  6. Tesla: Le auto a guida autonoma di Tesla si affidano ai dati in tempo reale provenienti dall'ambiente dell'auto per prendere decisioni di guida e spostarsi per le strade.
  7. Airbnb: Dai risultati di ricerca ai consigli personalizzati e al rilevamento delle frodi, Airbnb utilizza sia la dataficazione che le strategie di intelligenza artificiale.

Domande frequenti

Ecco alcune domande frequenti sulla dataficazione aziendale con l'intelligenza artificiale.

D: Come interagiscono dataficazione e intelligenza artificiale?

R: La dataficazione è il processo che fornisce all'azienda un grande volume di dati da estrarre per ottenere approfondimenti, mentre l'intelligenza artificiale trova modelli e tendenze dai dati.

D: Quali sono alcune applicazioni di dataficazione e intelligenza artificiale?

R: Le loro applicazioni includono motori di ricerca, catene di fornitura, consigli personalizzati, automazione delle attività, produzione e molto altro.

D: La dataficazione e l’intelligenza artificiale sostituiranno i posti di lavoro umani?

R: Sì e no. Sì, perché riduce la necessità di più lavoro manuale da parte degli esseri umani, portando a meno posizioni legate ai dati. E no, perché crea allo stesso tempo più opportunità di lavoro nelle aziende.

D: La dataficazione è una minaccia per la privacy individuale?

R: Dipende dall'azienda che raccoglie i dati e dallo scopo per cui li utilizza. Molte giurisdizioni hanno comunque leggi sulla privacy dei dati per proteggere gli utenti.

Conclusione

In conclusione, hai visto come la sinergia tra dataficazione e algoritmi di intelligenza artificiale sta contribuendo a rivoluzionare le industrie online e in tutto il mondo, dai pagamenti digitali ai motori di ricerca, alla produzione, alla manutenzione predittiva e ai veicoli a guida autonoma.

Sicuramente, questa tendenza non scomparirà presto. Quindi, è meglio che la tua azienda lo faccia già oppure è meglio iniziare ora.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke è un appassionato di computer che ama leggere una vasta gamma di libri. Ha una preferenza per Linux su Windows/Mac e lo sta usando
Ubuntu sin dai suoi primi giorni. Puoi beccarlo su Twitter tramite bongotrax

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