Il parere di Microsoft

In che modo le soluzioni di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre valore dai loro dati?

Le soluzioni di data analytics possono trasformare significativamente il modo in cui un’azienda opera e compete nel mercato, per esempio, permettendo di comprendere meglio i loro clienti e quindi personalizzare i propri prodotti o servizi per soddisfare meglio le esigenze degli acquirenti. Oltre ai tantissimi utilizzi relativamente ai dati interni, le soluzioni di data analytics possono anche fornire preziose intuizioni competitive: analizzando i dati del mercato, un’azienda può identificare le tendenze emergenti, prevedere i cambiamenti nel comportamento dei consumatori e adattare la propria strategia di conseguenza. Un altro valore dei dati, spesso sottovalutato, riguarda la gestione dei rischi. L’analisi dei dati può infatti rivelare potenziali minacce alla sicurezza dei dati o relativamente alla conformità normativa di gestione della privacy, consentendo all’azienda di prendere misure preventive. Le decisioni cosiddette data-driven sono un elemento necessario per migliorare ogni aspetto dei processi aziendali, sia per la riduzione di costi sia per l’aumento dei ricavi. A questo, si contrappone l’approccio basato sull’esperienza, oppure sulle ipotesi teoriche non supportate dai dati: è proprio la combinazione di questi approcci che permette di estrarre valore di business dall’enorme quantità (e qualità) informativa presente in azienda.

Quali sono a vostro parere le prospettive offerte dall’AI generativa in ambito analytics?

L’AI generativa sta aprendo nuove prospettive, anche nel campo dell’analisi dei dati. Un aspetto interessante dell’AI generativa è la sua capacità di creare rappresentazioni visive dei dati. Questo può rendere i dati più accessibili e comprensibili, soprattutto per coloro che non sono esperti e che hanno la necessità di ottenere informazioni di business. Un altro campo di applicazione emerso è quello legato al grande ambito della Data Governance, la categoria di processi utili a mantenere dati di qualità, catalogati per essere facilmente trovabili, utilizzabili e facilmente interpretabili rispetto alle differenti funzioni di business, anche per evitare interpretazioni errate. L’AI generativa aiuta molto chi si deve occupare di questi processi in quanto automatizza molte fasi ripetitive ed a basso valore aggiunto, che per questo motivo spesso non vengono implementate nelle aziende. Esistono poi altri utilizzi più avanzati come, ad esempio, la creazione di dati sintetici per l’addestramento di modelli in contesti di scarsità informativa, quando i dati reali sono limitati o difficili da ottenere. Oppure, l’AI generativa può essere utilizzata per simulare possibili risultati futuri: per esempio, un’azienda potrebbe utilizzare un modello generativo per prevedere come varie strategie di marketing potrebbero influenzare le vendite future.