Come l’Intelligenza Artificiale e la Data Analytics possono ottimizzare l’analisi dei vostri dati?

Sempre più aziende si lanciano nell’ottimizzazione delle loro performance business grazie allo sfruttamento ragionevole dei loro dati. Si parla più comunemente di azienda “Data Driven”, cioè un’azienda che investe e sfrutta l’analisi dei dati a sua disposizione per orientare le sue  decisioni e la sua visione strategica.   

Ma davanti ai volumi di dati che sono rapidamente diventati esponenziali, bisogna ricorrere a nuove tecnologie e nuovi metodi di lavoro.  

In questo articolo vi presenteremo, partendo da due esempi concreti, il contributo dell’intelligenza artificiale e della data science sulla qualità delle vostre analisi.  

Vi condivideremo poi i benefici dell’uso di queste tecnologie cosi come qualche consiglio metodologico che vi consentirà di appurare ed ottimizzare la qualità e l’analisi dati all’interno delle vostre organizzazioni. 

Due esempi d’uso 

Riuscire a far convergere i dati nei diversi sistemi informativi dell’azienda è uno dei principali ostacoli a una strategia dell’utilizzo dei dati ben riuscita. Questo aspetto si rivela spesso complesso e richiede tempo. Pertanto, soluzioni tecnologiche quali l’IA o la RPA, possono essere un sostegno per assicurare la qualità dei vostri dati e aiutarvi ad analizzarli in modo efficace e costruttivo. 

• Per identificare gli errori  

L’intelligenza artificiale può, per esempio, migliorare l’identificazione delle fonti di scarto ricorrenti tra i dati provenienti da diversi sistemi. Ad esempio, gli algoritmi di clustering permettono una classifica automatica del dato senza alcun intervento umano. 

Grazie all’apprendimento ripetuto delle più ricorrenti fonti di scarto e delle soluzioni di riconciliazione adeguate, gli algoritmi d’IA aiutano a proporre le opportune correzioni. 

Abbinata ad una tecnologia di automatizzazione dei processi robotizzati (RPA), la combinazione dei dati può anche essere automatizzata.  

• Per prevedere le cifre d’affari

Un altro esempio d’uso di queste tecnologie: la previsione di fatturato. Se si dispone di uno storico dei dati abbastanza consistente, un’intelligenza artificiale può predire, con un tasso di errore basso, il fatturato previsionale dell’azienda, basandosi sulle tendenze passate. Queste tecnologie d’apprendimento permettono di sostituire formule matematiche statiche (Business Intelligence) con modelli più dinamici che si adattano al dato in tempo reale. 

I benefici forniti 

Ottimizzare i processi, omogeneizzare e raggruppare i dati di natura o di fonte identica ma provenienti da canali di raccolta/contatto diversi e creare una convergenza tra le informazioni dei diversi sistemi informativi delle vostre aziende, permette:  

• Un risparmio di tempo notevole per i team operativi responsabili dell’analisi di questi dati,   
• Una comunicazione notevolmente facilitata tra le diverse entità produttrici e consumatrici di questo dato,   
• Una presa di decisione informata grazie alla garanzia di analisi del dato qualitativo. 

Affinchè queste elaborazioni/previsioni siano conformi ad un dato che evolve costantemente, un supporto metodologico deve accompagnare questi progetti.  

Le metodologie da adottare per stabilizzare la qualità dei dati 

Al contrario dei software di programmazione classici, l’IA necessita di un apprendimento e un adeguamento costante per continuare a corrispondere alla realtà del dato sul quale è basato. Perciò, i progetti intorno a queste tecnologie devono seguire metodologie specifiche:   

• Metodo agile  per aggiornare in maniera costante l’utilizzo dell’algoritmo, migliorare le sue performance arricchendo il suo ambito di applicazione e ottimizzare gli algoritmi. 

• Implementazione di una fase di miglioramento continuo nel RUN della soluzione: gli algoritmi devono evolvere contemporaneamente allo sviluppo  dell’azienda. Per fare in modo che un’intelligenza artificiale funzioni sempre, bisogna sempre estendere/migliorare il suo campo di applicazione anche dopo che la soluzione trovata sia in produzione.
  Concretamente, esistono parecchie opzioni:
  • Creazione di un team pluridisciplinare di analisti di dati e di data scientist : l’analista permetterà di individuare le anomalie nel funzionamento della soluzione e di proporre correzioni rilevanti. Il data scientist permetterà di migliorare e ottimizzare le performance degli algoritmi inclusi nella soluzione attuale 
  • Alcune aziende/piattaforme propongono anche un servizio di miglioramento continuo della soluzione basato su interfacce ergonomiche e accessibili a profili non tecnici, evitando di assumere queste risorse all’interno dell’azienda. 

• Governance del dato: la definizione dei ruoli e delle responsabilità per la gestione dei dati è fondamentale per garantire una qualità dei flussi di dati nel corso del tempo. E’ essenziale definire in queste organizzazioni i garanti della qualità dei dati.   

• Change management:  queste recenti tecnologie e metodologie devono essere supportate da un processo di accompagnamento al cambiamento, al fine di aiutare i vostri dipendenti a familiarizzare con questi nuovi ambienti di lavoro, ma anche garantire il successo dei vostri progetti. 

Conclusione

L’uso dell’IA e della data science per l’elaborazione dei dati o la previsione di tendenze, può aiutarvi a ottimizzare i vostri processi di analisi e permettere in tal modo un risparmio di tempo e di qualità nella produzione dei report di analisi. Per massimizzare i benefici di queste tecnologie, un supporto metodologico adeguato deve accompagnare l’implementazione dei progetti.  

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