L’ Advanced Analytics, pilastro del business

Qual è il significato dell'analisi avanzata per le aziende?

Definiamo l'analisi avanzata come un insieme di tecniche che utilizzano statistiche e modelli matematici per scoprire modelli, ottenere maggiori informazioni sugli aspetti aziendali e prendere decisioni migliori. Nel processo, grandi volumi di informazioni vengono analizzati ed elaborati in modo tale da poter trarre conclusioni pratiche e preziose.

Per le aziende, l'analisi avanzata rappresenta un'opportunità. Fornisce ai responsabili delle decisioni di ogni reparto una visione globale, completa, accurata e approfondita delle loro operazioni, dei clienti, dei mercati e dei concorrenti. Di conseguenza, vengono prese decisioni più efficaci che correggono e anticipano i fallimenti, migliorano i processi e consentono di ottenere una maggiore redditività.

Ci sono tre aree che attualmente sono fondamentali nel campo dell'analisi avanzata. Esse sono le seguenti:

• Analisi predittiva
• Apprendimento automatico
• Modelli di linguaggio conversazionale

Analisi predittiva

Quando l'analisi predittiva viene eseguita nel cloud, questi e altri vantaggi vengono ottenuti senza la necessità di investire e mantenere una grande infrastruttura, con accesso ai dati da qualsiasi parte del mondo.

Apprendimento automatico

Un altro campo degno di nota è l'apprendimento automatico. Perché questa tecnica è così necessaria nel mondo dell'analisi avanzata? Grazie all'intelligenza artificiale, diventa possibile automatizzare e ottimizzare i processi, nonché stabilire modelli predittivi impossibili da ottenere con l'elaborazione umana. Ancora più importante, otteniamo un miglioramento continuo dei processi.

Per ottenere un sistema di apprendimento automatico veramente efficace, è essenziale lavorare per ottenere dati di qualità, comprendere i modelli e implementarli in modo efficiente in un'azienda. Allo stesso modo, si tratta di una tecnica che richiede notevoli risorse computazionali, quindi la maggior parte delle aziende si affida all'infrastruttura cloud, che fornisce potenza e scalabilità in base alle loro esigenze.

Le principali applicazioni dell'apprendimento automatico includono il riconoscimento di immagini e video, l'automazione dei processi (dalla logistica alla produzione, compreso il controllo qualità) e i veicoli autonomi. Nel complesso, l'apprendimento automatico promuove l'innovazione e l'efficienza nelle organizzazioni, consentendo una maggiore personalizzazione e anticipazione delle esigenze del mercato.

Modelli linguistici conversazionali

Un’ altra tecnologia rivoluzionaria. L'emergere dei modelli linguistici conversazionali sta migliorando la comunicazione e riducendo il carico di lavoro nei reparti chiave.

Questa tecnologia, che solitamente si manifesta sotto forma di chatbot, viene applicata con successo in settori quali l'assistenza clienti e il supporto post-vendita, consentendo un'interazione più fluida e naturale. Allo stesso modo, i modelli linguistici conversazionali hanno la capacità di personalizzare l'esperienza dei clienti fornendo risposte accurate e pertinenti alle loro richieste ed esigenze.Inoltre, i modelli di linguaggio naturale sono in grado di interpretare il contesto e mantenere conversazioni coerenti. Le aziende che implementano tali soluzioni si adattano meglio ai propri clienti, semplificando al contempo i processi corrispondenti.

Recentemente abbiamo visto che i modelli linguistici conversazionali come ChatGPT hanno rivoluzionato il panorama di questi sistemi, superando persino le capacità di apprendimento inizialmente previste. Stiamo assistendo a una rivoluzione che sta già influenzando il miglioramento e l'agilità di qualsiasi area dell'azienda, non solo del servizio clienti.

Analisi avanzata ed etica: due facce della stessa medaglia

L'etica svolge un ruolo fondamentale nel contesto dell'analisi avanzata. Poiché le organizzazioni utilizzano tecniche avanzate di analisi dei dati per ottenere informazioni preziose, diventa necessario stabilire politiche e pratiche che promuovano l'etica professionale nell'uso di queste tecnologie e allo stesso tempo mitigino gli effetti dei pregiudizi, spesso inerenti a una varietà di set di dati.

Tre modalità per rendere l'analisi avanzata più etica:

Supervisione: l'automazione è molto vantaggiosa, ma i sistemi devono essere rigorosamente controllati. Questo garantisce che i modelli adottino qualità apprezzate come l'equità o l'imparzialità ed evitino comportamenti impropri come la discriminazione.

Qualità dei dati: un altro punto chiave per ottenere un'analisi avanzata etica è garantire che i dati siano accurati, completi e affidabili, evitando l'inclusione di informazioni distorte. La trasparenza nel processo di raccolta e archiviazione dei dati è essenziale per mantenere la fiducia e l'integrità in tutte le fasi successive di analisi e sfruttamento.

Formazione e istruzione: molte delle tecnologie citate hanno appena iniziato a diffondersi. Ciononostante, il loro potenziale impatto è estremamente elevato. Pertanto, devono essere implementate in modo responsabile. Il modo per raggiungere questo obiettivo è sensibilizzare e formare il personale interno sugli aspetti etici dell'analisi avanzata. I team devono comprendere i potenziali impatti e rischi, nonché adottare buone pratiche nell'utilizzo dei dati e nel processo decisionale.

L’ ADVANCED ANALYTICS con SEIDOR è la proposta vincente

L'analisi avanzata sta diventando una vera e propria rivoluzione, soprattutto con l'arrivo di tecnologie avanzate come i modelli di linguaggio naturale. Attualmente, qualsiasi azienda sarà in grado di sfruttare al meglio i dati e prendere decisioni informate. Tuttavia, è essenziale incorporare una serie di best practice e metodologie di riferimento per garantire il successo durante e dopo l'implementazione di queste soluzioni innovative.

Il team Data & Analytics di SEIDOR dispone di professionisti preparati ad affrontare queste nuove tecnologie e soluzioni all'avanguardia e a metterle al servizio del business.

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