Alecsandria Digital Agency | Business Intelligence e Intelligenza artificiale
Le capacità predittive dell’Advanced Analytics si sono ampliate con l'apprendimento e l'automazione, attraverso l’AI. Si è passati dal chiedere ad una macchina “cosa è successo o cosa potrebbe accadere?” a farci dire quali domande dobbiamo porgli.
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Dalla BI alla AI

18 Mag 2020, in Intelligenza Artificiale, Pubblicazioni
Intelligenza artificiale

Negli anni Novanta gli strumenti di Business Intelligence erano pensati per determinati scopi quali dashboard, analisi predittive, reporting e si basavano su database relazionali. Questo significava che il loro utilizzo era stand-alone ed era molto complesso integrarli tra loro.

Nel tempo si sono evoluti in piattaforme di Advanced Analytics, open-environments che supportano gli strumenti di Business Intelligence e girano su un’unica architettura basata sui metadata (data driven). Permettono di estrapolare e mettere in relazione un’enorme mole di dati (Big Data) eterogenei, strutturati e non strutturati, allo scopo di scoprire i legami tra fenomeni diversi e prevedere quelli futuri.
Quindi se la Business Intelligence analizzava dati storici per esaminare fenomeni passati, gli Advanced analytics elaborano informazioni aggiornate dinamicamente e predicono gli effetti che potrebbero comportare eventuali azioni di business.

Gartner definisce Advanced Analytics come “la possibilità di analizzare in modalità autonoma o semi-autonoma dati e contenuti, con strumenti che superano quelli della tradizionale Business Intelligence, con l’obiettivo di scoprire relazioni e correlazioni, di sviluppare analisi previsionali, sviluppare raccomandazioni.

Ovviamente una grossa mano all’evoluzione di queste piattaforme lo hanno dato sia l’evoluzione delle componenti hadware/reti sempre più performanti sia le piattaforme moderne quali il mobile, il web e il cloud che permettono di accedere ai dati on premise attraverso VPN, con la possibilità di pubblicare report su portali o server.

Ma Advanced Analytics e Artificial Intelligence sono sinonimi?
Gartner ci da una mano a capire la relazione tra le due. Nel report “Augment and Automate Supply Chain Decision Making with Advanced Analytics”, l’Artificial Intelligence viene definita come “una delle forme più evolute di Advanced Analytics, che include machine learning, deep learning, comprensione e utilizzo dei linguaggi naturali.”

L’obiettivo dell’Artificial Intelligence è di simulare i processi del pensiero umano attraverso modelli computazionali, “automatizzare” la fase decisionale senza intervento umano (sistema cognitivo). Questo viene effettuato attraverso l’apprendimento automatico – Machine Learning – che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell’identificare pattern nei dati, costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni.

Quindi, tornando alla nostra domanda, la risposta è che le capacità descrittive, prescrittive e predittive dell’Advanced Analytics si sono ampliate con l’apprendimento e l’automazione, attraverso l’Artificial Intelligence. Sostanzialmente si è passati dal chiedere ad una macchina “cosa è successo o cosa potrebbe accadere?” a farci dire quali domande dobbiamo porgli.

di Carlo Torre