Machine learning, come potenzia l’analisi avanzata dei dati

Il machine learning è uno degli hype tecnologici del momento nel panorama aziendale delle business analytics. La possibilità di replicare con algoritmi e modelli matematici la capacità di autoapprendere e imparare con l’esperienza tipica dell’uomo si rivela sempre più cruciale in moltissimi contesti di business [...]
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Estrarre informazioni rilevanti dai tanti, tantissimi, record che inondano i sistemi informativi aziendali rappresenta oggi la principale fonte di vantaggio competitivo per un’azienda. Si parla, a questo proposito, di strategie e approcci data driven, in cui le “intuizioni” sviluppate analizzando andamenti ricorrenti e correlazioni significative tra i dati sono divenute la bussola che indirizza il decision making.

E proprio la capacità di scovare i legami più profondi, i trend non evidenti, le relazioni indirette tra i record è oggi messa a dura a prova. In un contesto aziendale come quello attuale in cui i dati proliferano e si moltiplicano, appare quasi impossibile capire quali sono quelli rilevanti, quelli che nel mondo anglosassone si chiamano “right data”, senza il supporto di tecnologie adeguate. Tecnologie come il machine learning, che è divenuto un sostegno fondamentale per gli approcci decisionali data driven e un elemento essenziale delle advanced analytics.

Il machine learning nella business intelligence

Alle organizzazioni oggi si richiede non solo di saper reagire prontamente ai cambiamenti del mercato ma, per quanto possibile, di anticiparli ragionando in ottica predittiva. Questo è possibile grazie alle advanced analytics, piattaforme che integrano le tecnologie proprie dell’area della business intelligence con algoritmi e modelli matematici di machine learning che affinano, in modo adattivo, la propria efficacia previsionale nel tempo. Con l’aiuto dell’analisi avanzata è possibile non solo aggregare, uniformare e correlare i dati provenienti dalle fonti più disparate – dati storici e di contesto, small e big data – ma rielaborarli e ricavarne previsioni sempre più attendibili. Grazie alle advanced analytics è possibile ridurre i tempi di elaborazione fornendo all’utente un “quadro” realistico e sempre aggiornato dei fenomeni osservati, suggerendone anche le possibili evoluzioni. Grazie al machine learning è possibile ottimizzare buona parte delle attività, dalla raccolta delle informazioni fino alla loro esposizione in formati facilmente comprensibili (data visualization e reporting). Algoritmi e modelli matematici migliorano la conoscenza estratta dai dati e velocizzano il decision making.

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Come gli algoritmi contribuiscono al decision making

Data mining, forecasting, simulazioni di tipo “what-if”, analisi dei pattern, clustering e segmentazione, Big data analytics… le tecniche di analisi avanzata dei dati sono numerose e tutte possono trarre enormi benefici dall’impiego degli algoritmi di machine learning e AI. Con l’aiuto di modelli matematici ad hoc è possibile migliorare la capacità di identificare pattern e comportamenti ricorrenti nei dati, correlando in modo ancora più efficace gli eventi per ricavarne intuizioni, o come vengono comunemente detti in gergo, insight. Solo integrando funzionalità di apprendimento continuo, infatti, è possibile evolvere dalle analitiche di tipo tradizionale, che cercano di comprendere l’andamento passato di un fenomeno, verso business analysis di nuova generazione utili per predire fenomeni, prescrivere possibili rimedi e soluzioni, automatizzare gli interventi del caso.

Il machine learning aiuta le aziende a predire in modo più efficace eventi e fenomeni attraverso strumenti di regressione e modellazione, che scovano relazioni nascoste tra i record. Il contributo degli algoritmi di autoapprendimento si rivela prezioso, però, anche nella componente prescrittiva delle analisi: grazie all’impiego di tecnologie come le reti neurali e gli alberi di decisione sarà possibile velocizzare il decision making in contesti anche molto complessi. È, poi, è sempre il machine learning che permette di innescare automatismi, trigger e allarmi preventivi che permettono di anticipare possibili situazioni critiche o massimizzare l’efficacia delle decisioni di business. Le tecniche utilizzate possono essere diverse – apprendimento supervisionato, non supervisionato o con rinforzo – ma tutte permettono di ridurre al minimo l’intervento umano nella risoluzione di problemi complessi attraverso l’uso di algoritmi e modelli che si adattano e si aggiornano dinamicamente al contesto e ai suoi cambiamenti.

 

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