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.