L’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati

L'impiego dell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati

Business Intelligence alimentata da IA. Una follia o realisticità?

Viviamo in un momento affascinante in cui l’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando il modo in cui facciamo le cose. Questo include la progettazione e l’analisi dei flussi di dati. Oggi vorrei parlare di come l’IA alimenta l’analisi automatizzata dei big data e i report. Sono sicuro che se stai leggendo questo post, conosci già la Business Intelligence (BI). Durante la mia carriera di quasi 15 anni nell’analisi dei dati, è stato oggetto di dibattito persistente l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla BI. È abbastanza difficile dire cosa sia più grande: la fusione di AI e BI e il suo grande potenziale, o tutto il clamore che lo circonda. Questa narrazione riflette le mie opinioni personali e le mie convinzioni riguardo al ruolo in evoluzione dell’IA nell’analisi e nella Business Intelligence.

Le aziende puntano a prendere decisioni migliori basate sui grandi volumi di dati che raccolgono ogni minuto. La BI come disciplina mira ad analizzare quei dati per generare intuizioni che potrebbero avere un certo valore monetario, fornendo così un vantaggio competitivo. Tuttavia, gli effetti della BI su questo sono in qualche modo limitati. Ed è qui che entra in gioco l’IA, portando tutti i benefici dell’automazione potenziata dall’IA. Ma come funziona esattamente?

Business Intelligence alimentata da AI. Una follia o realisticità?

È solo un’altra scintilla effimera o cambierà il modo in cui facciamo analisi?

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La fusione di IA e BI e i suoi benefici

Senza dubbio, la BI è un elemento importante nel design di qualsiasi piattaforma dati, ma ha difetti intrinseci che limitano il valore che può offrire a un’azienda.

L’analisi è un compito intrinseco della BI e per molti anni il focus principale della BI è stata la visualizzazione dei dati. Il problema è che la BI stessa non può prevedere i risultati dei dati né suggerire soluzioni.

Caratteristiche predittive dell’IA

Prendiamo ad esempio le capacità di Sisense di prevedere le tendenze [1]. È un esercizio molto basico di regressione lineare incorporato in un robusto strumento di BI. È una funzionalità gestita in modo che gli analisti non debbano preoccuparsi del modello di regressione stesso. Lo strumento di BI si occupa di tutto e il suo motore di IA ha i seguenti modelli interni:

• Prophet