Analisi dei dati con l’IA: come funziona

L’analisi dei dati con l’IA sfrutta l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le per preparare, ana­liz­za­re e ot­ti­miz­za­re grandi record di dati per un suc­ces­si­vo utilizzo. Questo approccio può offrire servizi preziosi in molti campi.

Che cos’è l’analisi dei dati con l’IA?

L’analisi dei dati con l’IA (in inglese, AI Data Analysis) utilizza me­to­do­lo­gie dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le (IA) per mo­ni­to­ra­re, scalare e ana­liz­za­re grandi quantità di dati. Con questo tipo di au­to­ma­zio­ne è ad­di­rit­tu­ra possibile ca­te­go­riz­za­re enormi record di dati in tempi ri­dot­tis­si­mi, in modo da acquisire e uti­liz­za­re le in­for­ma­zio­ni im­me­dia­ta­men­te.

Con il machine learning è anche possibile ad­de­stra­re l’IA per produrre analisi ancora più precise e complete. Anche i lunghi e im­pe­gna­ti­vi processi di analisi dei dati possono essere sem­pli­fi­ca­ti e mi­glio­ra­ti grazie all’IA. Con­di­zio­ne ne­ces­sa­ria è che analiste e analisti esperti si occupino del mo­ni­to­rag­gio dei processi e ad­de­stri­no l’IA per il data mining.

Quali vantaggi offre l’analisi dei dati con l’IA?

L’analisi dei dati con l’IA offre numerosi vantaggi, se la tec­no­lo­gia viene uti­liz­za­ta cor­ret­ta­men­te. Con il giusto ad­de­stra­men­to, l’analisi è molto precisa e aiuta quindi a evitare errori. Gli strumenti di analisi dei dati basati sull’IA con­sen­to­no di ridurre i costi, so­prat­tut­to a lungo termine. È quindi possibile com­ple­ta­re analisi complesse in bre­vis­si­mo tempo, in modo che gli spe­cia­li­sti possano avere tempo per altri compiti. Il risparmio di tempo è pertanto un ulteriore effetto col­la­te­ra­le positivo. L’analisi dei dati con l’IA è in grado di com­ple­ta­re un im­por­tan­te lavoro pre­li­mi­na­re, sulla base del quale potranno poi essere compiuti ulteriori ope­ra­zio­ni. Lo stesso vale anche per l’analisi in tempo reale, che una macchina riesce a eseguire in modo molto più preciso e veloce. Il tutto va ad aumentare la sicurezza.

Come eseguire l’analisi dei dati con l’IA: una guida

L’analisi dei dati con l’IA è in grado di dare risultati con­vin­cen­ti in varie fasi di un processo. Nelle parti seguenti troverai una de­scri­zio­ne dei passaggi più im­por­tan­ti di un’ap­pro­fon­di­ta analisi dei dati con l’IA.

Primo passaggio: ad­de­stra­men­to

Per preparare l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le all’analisi dei dati, è ne­ces­sa­rio prima di tutto ad­de­strar­la. I risultati che si ot­ter­ran­no in seguito saranno migliori e più precisi quanto più il record di dati originale sarà ampio e stra­ti­fi­ca­to. È quindi con­si­glia­bi­le ali­men­ta­re l’IA con una gran varietà di record di dati diversi e pro­ve­nien­ti da ambiti dif­fe­ren­ti. Ad esempio, possono tornare utili anche analisi pre­ce­den­ti oppure tran­sa­zio­ni e in­for­ma­zio­ni ricavate da internet. Maggiore è il “materiale didattico” a di­spo­si­zio­ne dell’IA, migliore sarà il suo algoritmo.

Secondo passaggio: pre­pa­ra­zio­ne

Prima di passare alla vera e propria analisi dei dati IA è ne­ces­sa­rio prov­ve­de­re alla loro pre­pa­ra­zio­ne. Le voci non ne­ces­sa­rie, come i dati duplicati o errati, devono essere rimosse dal record per evitare di­stor­sio­ni dei risultati durante la suc­ces­si­va analisi. Se eseguito ma­nual­men­te, questo processo richiede molto tempo ed è soggetto a errori. Grazie all’analisi dei dati con l’IA, la procedura può essere for­te­men­te au­to­ma­tiz­za­ta e ve­lo­ciz­za­ta. Ne risulta anche una sensibile riduzione del tasso di errore.

Terzo passaggio: analisi dei dati con l’IA

Una volta com­ple­ta­to questo lavoro pre­li­mi­na­re, è possibile uti­liz­za­re l’IA per l’analisi dei dati. Anche in questo caso il processo è molto più veloce ed ef­fi­cien­te in termini di risorse. L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le è in grado di ri­co­no­sce­re modelli, cor­re­la­zio­ni, tendenze e ir­re­go­la­ri­tà in pochi secondi. Una persona im­pie­ghe­reb­be molte ore a fare questo lavoro. Gli strumenti più recenti si basano su un principio domanda-risposta. Ef­fet­tuan­do richieste spe­ci­fi­che, puoi quindi accedere esat­ta­men­te ai risultati de­si­de­ra­ti ed evitare di lavorare su enormi record di dati. In questo modo gli analisti dei dati possono uti­liz­za­re i risultati per svi­lup­pa­re strategie e sfruttare le in­for­ma­zio­ni ottenute al fine di applicare le modifiche ne­ces­sa­rie.

Quarto passaggio: vi­sua­liz­za­zio­ne

L’analisi dei dati con l’IA può dare un prezioso con­tri­bu­to anche alla pre­sen­ta­zio­ne dei risultati e dei record di dati. Esistono numerosi utili strumenti per la pre­pa­ra­zio­ne che per­met­to­no di pre­sen­ta­re con chiarezza i dati raccolti e quindi di evi­den­zia­re le in­for­ma­zio­ni im­por­tan­ti. All’interno del team è quindi possibile ot­ti­miz­za­re i processi, mentre sono di­spo­ni­bi­li ulteriori strumenti adatti alla vi­sua­liz­za­zio­ne da parte del cliente.

Quinto passaggio: pre­vi­sio­ne

Se l’IA dispone di una quantità suf­fi­cien­te di dati, riesce a fare pre­vi­sio­ni precise in molti ambiti. Inoltre, è in grado di vi­sua­liz­za­re tali pre­vi­sio­ni in modo chiaro, ma so­prat­tut­to di cor­ro­bo­rar­le con i dati cor­ri­spon­den­ti. Così facendo, le aziende hanno a loro di­spo­si­zio­ne ulteriori elementi su cui basare la loro pia­ni­fi­ca­zio­ne e l’im­ple­men­ta­zio­ne di nuove strategie.

Sesto passaggio: pia­ni­fi­ca­zio­ne e ap­pli­ca­zio­ne

È proprio in questa fase che le in­for­ma­zio­ni ricavate dall’analisi dei dati con l’IA si di­mo­stra­no così preziose. Cio­no­no­stan­te, non do­vreb­be­ro mai essere uti­liz­za­te come unica fonte o come unico criterio de­ci­sio­na­le. Tuttavia, basandosi su una com­bi­na­zio­ne di com­pe­ten­za umana e analisi dei dati con l’IA, è possibile trarre con­clu­sio­ni pro­met­ten­ti e fondate grazie alle quali l’azienda potrà avere un notevole vantaggio con­cor­ren­zia­le in futuro.

Casi d’uso per l’analisi dei dati con l’IA (con esempi)

È possibile fare numerosi esempi di analisi dei dati mirate e di successo con l’IA. Per con­clu­de­re, ti pre­sen­tia­mo cinque casi d’uso che mostrano ra­pi­da­men­te i vantaggi di questa pratica tec­no­lo­gia.

Ri­co­no­sci­men­to vocale

L’analisi dei dati con l’IA può essere uti­liz­za­ta per ri­co­no­sce­re, ca­te­go­riz­za­re e vi­sua­liz­za­re il lin­guag­gio naturale. I dati pro­ve­nien­ti da diverse fonti vengono quindi preparati e vi­sua­liz­za­ti chia­ra­men­te per mezzo di diversi grafici. Una soluzione che sfrutta questo approccio è BigQuery di Google. Un altro esempio pratico è il ri­co­no­sci­men­to vocale au­to­ma­ti­co che permette di con­ver­ti­re il lin­guag­gio parlato in un testo scritto. È uti­liz­za­to ad esempio nella tra­scri­zio­ne di riunioni, nell’ela­bo­ra­zio­ne dei feedback dei clienti o come funzione di supporto per i chatbot con im­mis­sio­ni vocali.

Dashboard in­te­rat­ti­ve

L’utilizzo dell’IA per creare dashboard in­te­rat­ti­ve assicura una pre­sen­ta­zio­ne dei dati dinamica e intuitiva. Grazie a strumenti come Polymer AI, è possibile vi­sua­liz­za­re anche record di dati complessi in modo chiaro, in quanto l’IA riconosce ed evidenzia au­to­ma­ti­ca­men­te i modelli rilevanti. Così facendo puoi prendere decisioni basate sui dati in modo ancora più rapido e informato. Questa op­por­tu­ni­tà è par­ti­co­lar­men­te utile per le aziende in settori come vendite, marketing e gestione della catena di di­stri­bu­zio­ne (SCM, Supply Chain Ma­na­ge­ment).

Pulizia dei dati

La qualità dei dati è fon­da­men­ta­le per il successo di qualsiasi analisi. Con Monte Carlo il processo di pulizia dei dati viene ri­vo­lu­zio­na­to dall’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le. Lo strumento rileva au­to­ma­ti­ca­men­te in­coe­ren­ze, duplicati o valori mancanti e quindi migliora la base dati. Un esempio pratico: le aziende di e-commerce possono ripulire i dati di prodotto errati e fornire consigli e risultati di ricerca più precisi. L’au­to­ma­zio­ne permette non soltanto di ri­spar­mia­re tempo, ma riduce il numero di errori umani.

Pre­pa­ra­zio­ne e pre­vi­sio­ni

Answer Rocket è un as­si­sten­te in­tel­li­gen­te per l’analisi dei dati che spicca per il suo sistema basato su domande e risposte. Gli utenti possono fare semplici richieste alle quali l’IA risponde con la vi­sua­liz­za­zio­ne di report o con pre­vi­sio­ni det­ta­glia­te. Questo rende possibile un utilizzo mirato dei dati, ad esempio nel settore fi­nan­zia­rio, per in­di­vi­dua­re le future tendenze del mercato oppure nella gestione dei clienti per com­pren­de­re meglio le pre­fe­ren­ze della clientela. La capacità di fare pre­vi­sio­ni offre inoltre solide basi per prendere decisioni stra­te­gi­che.

Analisi di immagini e video

Vertex AI porta a un nuovo livello l’analisi di dati non strut­tu­ra­ti di immagini e video. Questa tec­no­lo­gia permette di rias­su­me­re testi e annotare metadati au­to­ma­ti­ca­men­te, oltre a con­sen­ti­re l’iden­ti­fi­ca­zio­ne di oggetti o modelli nelle immagini. Ad esempio, le aziende del settore logistico possono sfruttare l’IA visiva per rilevare danni alle merci, mentre le imprese nel settore della vendita al dettaglio possono ot­ti­miz­za­re l’espe­rien­za della clientela ana­liz­zan­do i video di sor­ve­glian­za. Si tratta di una tec­no­lo­gia sempre più uti­liz­za­ta anche in medicina, ad esempio nell’analisi delle ra­dio­gra­fie.