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

L’analisi dei dati guidata dall’AI sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni utilizzano i propri dati. L’intelligenza artificiale automatizza la preparazione dei dati, consentendo ai data scientist di concentrarsi su analisi e modellizzazioni di maggior valore e accelerando la generazione di valore (il time-to-insight). Oltre a garantire l’automazione, l’AI potenzia gli insight (ne arricchisce la comprensione) attraverso l’analisi predittiva, consentendo di identificare schemi e tendenze e di effettuare previsioni, e il rilevamento delle anomalie, fondamentale per il monitoraggio dei sistemi e il riconoscimento delle frodi.

L’AI automatizza anche il rilevamento di insight identificando correlazioni e cluster, e consente di analizzare il sentiment partendo anche da dati testuali non strutturati utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale. Allo stesso modo, gli algoritmi di computer vision elaborano immagini e video per estrarre informazioni rilevanti.

Per sfruttare appieno il potenziale dell’AI analytics è necessaria però una solida data foundation, supportata da una strategia che si concentri sulla qualità e su una governance efficace dei dati oltre a un’infrastruttura scalabile in grado di gestire grandi volumi di dati in tempo quasi reale. La vera chiave per sbloccare il valore dei dati consiste nell’andare oltre la loro semplice raccolta per attivarli. L’AI Data Cloud Snowflake consente di affrontare queste sfide, aiutando le organizzazioni a integrare gli insight direttamente nei processi aziendali per consentire un più rapido processo decisionale e un’esperienza cliente ancora più personalizzata.

Quali sono i principali cambiamenti apportati dall’utilizzo dell’AI generativa in ambito analytics?

Tra le evoluzioni più significative un posto di rilievo spetta alla democratizzazione delle capacità analitiche: l’intelligenza artificiale generativa permette agli utenti con qualsiasi livello di competenza di partecipare al processo di analisi dei dati. L’apprendimento automatico consente inoltre ai data scientist di dedicare il loro tempo ad analisi e modellazioni di maggior valore, accelerando in modo significativo l’intera analytics pipeline e portando a un time-to-insight più rapido. Uno dei cambiamenti più significativi è il passaggio dall’analisi descrittiva e diagnostica all’analisi prescrittiva e generativa. L’AI generativa non si limita a fornire informazioni su cosa è successo e perché, ma può anche suggerire azioni correttive adeguate e persino generare nuovi contenuti, come per esempio messaggi di marketing personalizzati. In parallelo, l’intelligenza artificiale generativa sta rendendo possibili nuove forme di esplorazione dei dati, consentendo agli utenti di porre domande aperte e di ricevere risposte esaurienti nel linguaggio naturale.