Che cos’è l’Analisi Aumentata?
L’Analisi Aumentata – conosciuta anche come Augmented Analytics – si riferisce all’integrazione di tecniche di Machine Learning e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) negli strumenti di analisi dei dati per assistere o automatizzare processi di analisi come la preparazione dei dati, la generazione di insight e la visualizzazione dei dati.
In questo modo, l’Analisi Aumentata consente ad un’ampia gamma di utenti di ottenere informazioni significative dai propri dati senza che siano richieste competenze tecniche avanzate.
Componenti Chiave dell’Analisi Aumentata
L’Analisi Aumentata moderna – nota anche come AI Analytics – è alimentata da una piattaforma di integrazione ed analisi dei dati end-to-end e cloud based.
Questa tipologia di piattaforma aiuta a gestire dati complessi durante il loro ciclo di vita e ad eseguire i tipi di analisi necessari.
L’Intelligenza Artificiale migliora ogni aspetto dell’ analisi dei dati automatizzando i processi, abilitando tecniche avanzate e fornendo insight ed azioni raccomandate.
Analizziamo il diagramma sopra.
Raccolta e Preparazione dei Dati
L’AI semplifica il processo di raccolta e preparazione dei dati attraverso la raccolta automatizzata, la pulizia e l’integrazione delle informazioni provenienti da fonti diverse. Gli algoritmi di AI hanno la capacità di esaminare grandi set di dati per individuare potenziali errori o incongruenze e riconoscere attributi specifici all’interno dei dati, come le informazioni personali. Possono anche proporre tecniche di raffinamento dei dati appropriate, migliorando così l’efficacia e la precisione della preparazione dei dati.
Esplorazione e Visualizzazione dei Dati
Algoritmi sofisticati per l’analisi e la visualizzazione rafforzano i processi di scoperta, mining e rappresentazione dei dati. I metodi di AI, come il clustering e l’anomaly detection, aiutano a rivelare schemi nascosti e anomalie all’interno dei dati. Gli strumenti di visualizzazione guidati dall’AI offrono rappresentazioni visive interattive e user-friendly, permettendo di esplorare in modo più efficiente set di dati complessi ed ottenere insight utili.
Machine Learning e Analisi Statistica
Il Machine Learning (ML) è una sottocategoria dell’AI che automatizza la costruzione di modelli predittivi. Permette ai modelli di apprendere dai dati storici, riconoscere schemi e fare previsioni o prendere decisioni con un intervento umano minimo. I modelli di ML costituiscono la base per una vasta gamma di applicazioni di analisi dei dati alimentate dall’AI, inclusi i sistemi di raccomandazione ed analytics basate sulla ricerca in NLP.
I migliori strumenti di analisi aumentata incorporano capacità di AutoML, facilitando la creazione di modelli di ML personalizzati senza la necessità di un’ampia formazione. L’AI spiegabile (o Explainable AI – XAI) si riferisce a modelli e sistemi che possono fornire spiegazioni chiare e comprensibili per le loro decisioni o output. Inoltre, algoritmi di AI come le reti neurali supportano tecniche avanzate come il Deep Learning, migliorando la precisione e la complessità della modellazione per vari casi d’uso.
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e Generazione del Linguaggio Naturale (NLG)
L’NLP (Natural Language Processing) svolge un ruolo multifunzionale nell’analisi dei dati. Risolve ambiguità linguistiche, struttura i dati e facilita la comunicazione fluida tra computer e utenti per compiti come la lettura, il riconoscimento vocale e l’analisi del sentiment. Questo permette risposte immediate e coerenti tramite NLG. Inoltre, l’NLP supporta attività di ricerca estraendo fatti cruciali, relazioni e sommari da enormi quantità di dati testuali, conducendo anche analisi del sentiment per discernere il tono emotivo.
L’NLG (Natural Language Generation) completa queste capacità permettendo agli strumenti di analisi di offrire risposte facilmente comprensibili e generare report nella propria lingua. Questa automazione delle analisi di routine non solo fa risparmiare tempo e risorse, ma aiuta anche i team di conformità a identificare informazioni vitali dai dati strutturati, fornendo contesto, spiegazioni e potenziali passaggi successivi. Gli strumenti avanzati di NLG, potenziati con capacità di Machine Learning, possono fornire risposte approfondite a domande complesse.
Analisi Predittiva (Predictive Analytics)
L’AI potenzia lo sviluppo di modelli di previsione altamente precisi e robusti. Attraverso l’applicazione di algoritmi di AI, questi modelli possono analizzare in modo efficiente set di dati estesi e variati, catturando abilmente relazioni complesse e non lineari e gestendo efficacemente caratteristiche complesse. Tecniche come l’ensemble learning e le reti neurali profonde (deep neural networks), proprie dell’AI, migliorano ulteriormente la precisione e la resilienza di queste previsioni.
Analisi Prescrittiva (Prescriptive Analytics)
L’Analisi Prescrittiva implica l’impiego di metodi e strumenti sofisticati per analizzare dati e contenuti, offrendo raccomandazioni specifiche per la linea di condotta più vantaggiosa o l’approccio strategico da adottare. Può anche facilitare decisioni automatizzate in altre applicazioni come il software CRM o ERP. In sostanza, risponde alla domanda fondamentale: “Qual è la miglior linea di condotta?”
Benefici dell’Analisi Aumentata
Gli strumenti di Augmented Analytics più efficaci combinano i migliori aspetti dell’Intelligenza Artificiale e della curiosità umana per aiutare gli utenti a ottenere insight più rapidamente, considerare i dati da nuove angolazioni, aumentare la produttività e aiutare gli utenti di tutti i livelli di competenza a prendere decisioni aziendali migliori.
Quindi, se stai valutando la Data Science rispetto alla Data Analytics, tieni conto dell’Analisi Aumentata.
Fornisce valore più rapidamente
Quando si sfruttano la Data Science e l’Intelligenza Artificiale, il risultato è una preparazione dei dati più veloce, un’analisi ed una visualizzazione dei dati più efficaci, insight accelerati ed una produttività maggiore.
Lato preparazione dei dati, gli algoritmi possono aiutare ad automatizzare i processi manuali, come raccomandare automaticamente associazioni tra diverse fonti di dati, oltre a profilare e trasformare i dati.
Per quanto riguarda la visualizzazione, un rapido drag-and-drop genera automaticamente i tipi di grafici, mappe, oggetti KPI e altre visualizzazioni giuste in base ai dati scelti.
Rivela insight nascosti
Con i tool di visualizzazione più antiquati, gli utenti avrebbero avuto bisogno di un’idea o di un’ipotesi sui tipi di insight che volevano scoprire. Ma con l’Analisi Aumentata, gli algoritmi fanno tutto il lavoro, fornendo suggerimenti contestuali che rivelano insight a cui gli utenti non avevano pensato.
Portando alla luce importanti relazioni tra dati, correlazioni e outlier, la Data Science e l’Intelligenza Artificiale aiutano gli utenti a costruire fiducia mentre vengono guidati nel fare nuove scoperte.
Aumenta la fiducia
Ogni volta che un utente interagisce con i dati, fornisce indizi agli algoritmi di Machine Learning o AI sul contesto aziendale e l’intento. Col tempo, la macchina fornirà a sua volta suggerimenti ed interazioni più rilevanti ed accurate basate su questi indizi, aumentando la fiducia dell’utente nei dati.
Inoltre, poiché con l’Analisi Aumentata le persone giocano un ruolo nel processo di analisi – piuttosto che accettare insight che provengono da una scatola nera – quella fiducia crescerà ancora di più, facilitando l’adozione ed il consenso verso gli analytics all’interno dell’azienda.
Aumenta la Data Literacy
Poiché le aziende continuano a raccogliere enormi quantità di dati, è importante che tutti, non solo gli analisti o i data scientist, abbiano l’opportunità di ottenere valore da quei dati. L’AI Analytics può promuovere la Data Literacy facendo emergere automaticamente insight, fornendo suggerimenti e consentendo a tutti gli utenti di interagire con i propri dati.
Visto che gli utenti possono interagire in modo conversazionale utilizzando il linguaggio naturale e visualizzare i dati con pochissimo sforzo, creare una forza lavoro esperta di dati diventa un obiettivo molto più facile da raggiungere.
Sfide chiave dell’Analisi Aumentata
Ecco alcuni dei maggiori ostacoli che un’azienda potrebbe dover affrontare nell’adozione dell’Analisi Aumentata.
Accuratezza
E’ importante assicurarsi che gli insight generati dai propri strumenti siano accurati ed affidabili. Questo significa utilizzare dati completi privi di errori, aggiornare i modelli man mano che i propri dati cambiano e fornire trasparenza su come sono stati effettuati i calcoli.
Rilevanza
Gli utenti non hanno tempo per filtrare informazioni irrilevanti. E’ utile testare le proprie interfacce per assicurarsi che le ricerche producano risultati rilevanti. In caso contrario, gli utenti smetteranno di utilizzare il software di analytics perché non fornirà valore.
Bias nei Dati
Il bias può essere presente sia nelle macchine che nelle persone. Il bias nei dati è tipicamente causato dall’AI che dispone di set di dati incompleti e mancanza di contesto. Diventa cruciale avere capacità context-aware che permettano di analizzare tutti i propri dati e fornire risultati più obiettivi.
Prestazioni e scalabilità
A seconda della piattaforma e delle capacità, l’analisi dei dati utilizzando l’AI potrebbe richiedere molta potenza di calcolo. Anche il volume dei dati influisce significativamente sui tempi di risposta.
Machine Learning e AutoML nell’Analisi Aumentata
Prima di tutto, iniziamo con alcune definizioni.
Il Machine Learning (ML) è un tipo di AI che automatizza la costruzione di modelli predittivi permettendo al software di apprendere dai dati storici, identificare schemi e fare previsioni e decisioni con poca o nessuna guida umana.
Il termine AutoML (Automated Machine Learning) si riferisce a strumenti e processi self-service che facilitano la costruzione, l’addestramento, il deployment e la gestione di modelli di ML personalizzati.
Analisi dei dati e Machine Learning
I modelli di ML sono alla base della maggior parte delle capacità di analisi AI.
Sono la fonte per le raccomandazioni di insight e l’analisi basata sulla ricerca in linguaggio naturale. Sono anche il motore per la pulizia e la preparazione dei dati, riducendo gli errori e risparmiando innumerevoli ore di lavoro manuale nella cura di tabelle, testi, immagini e video.
Le migliori piattaforme di BI e analisi dei dati fanno un passo avanti integrando una robusta capacità di AutoML nella loro soluzione. Questo permette di costruire modelli di ML personalizzati e poi esplorare visualizzazioni interattive e dashboard con insight predittivi basati sui modelli che sviluppi.
L’intuizione umana è ancora necessaria
La maggior parte dei problemi aziendali non può essere risolta esclusivamente da algoritmi o Machine Learning. Richiedono interazione e prospettiva umana.
L’analisi dei dati aumentata è una combinazione di curiosità umana ed Intelligenza Artificiale, che rende la BI e l’analisi dei dati accessibili a più persone, permettendo loro di fare domande e generare automaticamente insight dai loro dati, attraverso semplici interazioni conversazionali e visive.
In definitiva, questo porta ad insight più profondi e a decisioni basate sui dati che migliorano le prestazioni della propria azienda.
Best Practices per l’Analisi Aumentata
Per imboccare la strada del successo aziendale attraverso i dati comincia dalle seguenti Best Practices.
Parti in piccolo ed allinea i tuoi KPI
I tuoi dati non devono essere perfetti per iniziare con la Data Science e l’Intelligenza Artificiale. Invece, scegli un caso d’uso che sia allineato con i tuoi KPI e metriche e che abbia un alto valore aziendale. Una volta ottenuto il successo, celebralo e passa a progetti più grandi.
Collabora per costruire fiducia
Una delle maggiori fonti di sfiducia nell’AI è la mancanza di trasparenza. Evita la black box invitando gli utenti aziendali di tutta l’organizzazione a far parte delle tue iniziative e dei tuoi flussi di lavoro di analisi in modo che possano costruire fiducia attraverso la trasparenza.
Incoraggia una cultura data-driven
Man mano che più persone nella tua organizzazione iniziano ad utilizzare gli analytics, dovresti assicurarti che abbiano le strategie e la formazione di cui hanno bisogno per diventare esperti di dati ed ottenere il massimo dai preziosi asset di dati della tua azienda.
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