Nel mondo moderno i dati sono al centro di ogni processo aziendale. Gestire correttamente i dati è fondamentale per avere successo, ma la varietà e il volume di informazioni attuali, uniti alla velocità con cui vengono prodotte, hanno reso inadeguati i metodi tradizionali di data management.
La soluzione è affidarsi agli algoritmi di machine learning (ML), capaci di imparare dai dati e migliorare le proprie performance col tempo. I metodi di ML consentono di automatizzare i processi di analisi e interpretazione dei dati, velocizzando il processo decisionale.
Come spiega Paramita Ghosh di Dataversity, il machine learning ha rivoluzionato la data management introducendo tecniche e funzionalità avanzate per estrarre ancora più valore dalle informazioni.
Un esempio di applicazione molto diffusa è l'individuazione di anomalie in real-time: gli algoritmi, imparando dai dati, sono in grado di estrapolare pattern dai dati storici e identificare valori anomali in tempo reale.
Un'altra funzionalità avanzata è il riconoscimento delle immagini, cruciale per tutte quelle imprese che generano grandi volumi di contenuti visivi. Gli algoritmi di ML possono essere addestrati per riconoscere oggetti e classificare le immagini in base a criteri predefiniti. Tra le applicazioni più diffuse di questa tecnologia ci sono la diagnosi medica tramite immagini e i veicoli a guida autonoma.
Gli algoritmi di machine learning sono usati anche per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in attività come la sentiment analysis, la traduzione istantanea e gli assistenti intelligenti, sia testuali che vocali.
I casi d'uso del machine learning per la gestione dati
Il machine learning è in grado di occuparsi di tutti i casi d'uso gestiti dalle tecniche tradizionali, rendendoli più efficienti e garantendo una migliore qualità dei dati.
Gli algoritmi di ML sono in grado di identificare inconsistenze, errori, valori mancanti o record duplicati nella base dati, correggendoli per migliorare l'accuratezza delle informazioni e di conseguenza i processi aziendali.
Le capacità del machine learning vanno oltre la semplice correzione dei dati: gli algoritmi possono anche predire i valori mancanti analizzando i pattern esistenti, notificando e risolvendo l'errore prima che si verifichi.
Il machine learning ha un ruolo centrale anche per l'integrazione dei dati: gli algoritmi possono integrare facilmente le informazioni provenienti da diverse sorgenti, automatizzando il processo. Grazie all'analisi dei mapping storici, i modelli di ML possono identificare similarità tra i dataset e creare in automatico delle connessioni, trasformando i dati ed eliminando eventuali duplicati.
Grazie alle capacità di analisi predittiva, gli algoritmi di ML possono analizzare i trend storici per eseguire previsioni accurate sugli andamenti futuri; un esempio di questa applicazione è il monitoraggio dell'inventario per assicurarsi che il numero di prodotti sia sempre adeguato alla richiesta, né sovrastimato né sottostimato.
L'analisi predittiva è utile anche per prevedere il comportamento dei consumatori e le loro preferenze, per esempio anticipando quali informazioni vengono consultate più spesso e implementare di conseguenza strategie di caching intelligente.
Gli algoritmi di machine learning sono fondamentali per implementare l'analisi real-time dei dati e abilitare il decision-making proattivo sulla base delle problematiche e delle opportunità individuate.
La capacità degli algoritmi di analizzare i pattern storici, individuare anomalie e prevedere i problemi consente anche di identificare potenziali problemi di sicurezza, come intrusioni o tentativi di accesso non autorizzati.
Nell'ambito della cybersecurity, il machine learning può migliorare i sistemi di autenticazione analizzando il comportamento degli utenti per rilevare attività sospette e bloccare gli accessi.
Le applicazioni per settore
La potenza e la varietà di funzionalità offerte dal machine learning rendono questa tecnologia un alleato ormai fondamentale in qualsiasi settore.
Nel settore sanitario, per esempio, gli algoritmi possono analizzare in modo efficiente le cartelle cliniche dei pazienti e le analisi di laboratorio per fornire informazioni precise sulle diagnosi ed elaborare trattamenti personalizzati.
L'individuazione di anomalie viene utilizzata ampiamente nel settore dei servizi finanziari per contrastare le frodi e migliorare la gestione del rischio. Grazie alla capacità degli algoritmi di analizzare enormi volumi di dati e ricavarne pattern, identificare anomalie è più semplice ed è possibile agire immediatamente per bloccare le transazioni sospette.
I modelli predittivi aiutano le istituzioni finanziarie anche a definire strategie di investimento e a profilare i clienti per prendere decisioni informate e ridurre le perdite.
Le capacità di analisi dati sono particolarmente utili anche nei settori della vendita al dettaglio e del marketing sui social media: analizzando i dati dei consumatori è possibile creare campagne e offerte personalizzate e prevedere le richieste degli utenti, rispondendo in maniera efficiente.
La sentiment analysis consente di identificare le opinioni espresse sui social tramite post o recensioni per individuare i punti deboli della propria azienda e porvi rimedio. Nel settore delle vendite, inoltre, l'analisi predittiva permette di ottimizzare la gestione dell'inventario e consigliare prodotti ai consumatori sulla base dei loro acquisti passati.
Nel settore manifatturiero il machine learning migliora il controllo qualità e i processi di manutenzione predittiva: gli algoritmi sono in grado di collezionare e analizzare i dati provenienti dai sensori e dalle macchine per identificare anomalie e individuare i punti d'azione.
La manutenzione predittiva consente di agire preventivamente sui problemi, riducendo i guasti e i tempi di downtime del servizio.
Anche il settore delle telecomunicazioni può beneficiare della potenza del machine learning, allocando le risorse in anticipo per ottimizzare la larghezza di banda nel caso dovessero emergere dei punti di congestione.
Il machine learning viene utilizzato anche per il monitoraggio ambientale, sia per predire disastri naturali come piene e incendi, sia per controllare i livelli di qualità dell'aria e lo stato degli habitat, così da implementare strategie di conservazione efficaci.
Le stesse informazioni possono essere utilizzate anche nel settore agricolo per monitorare lo stato dei terreni e delle piantagioni, pianificando in modo ottimale le irrigazioni e l'uso dei fertilizzanti per massimizzare la produzione e ridurre al minimo gli sprechi.
Infine, il machine learning ha assunto un ruolo importante anche per la sostenibilità: gli algoritmi possono ottimizzare il consumo di energia aiutando le imprese a ridurre la loro impronta ecologica.
Le tecnologie di machine learning continueranno a trasformare la data management in ogni settore industriale, da una parte migliorando le relazioni coi consumatori e dall'altra individuando nuove strade per ottimizzare i processi e le strategie decisionali.
