Molte aziende non riescono a trovare le competenze e le risorse giuste per mettere ordine nelle loro analisi. Per preparare i dati in modo adeguato e impostarli in modo che chiunque in azienda possa utilizzarli per prendere decisioni migliori.
È necessario prendere decisioni difficili. Qual è l'architettura Big Data più appropriata? Come progettare le pipeline ETL (extract, transform, load)? Qual è il miglior strumento di dashboard per mostrare tutto ciò agli utenti finali?
Questo porta a un complesso ecosistema di strumenti, o quello che Manuela Detomaso, Data Scientist di iGenius, definisce "un melting pot di software che può essere utilizzato solo da un piccolo team di esperti".
"L'analisi dei dati diventa un dominio elitario, con bassi livelli di coinvolgimento degli utenti e di consapevolezza dei dati aziendali", ha aggiunto Manuela.
E se si potessero evitare tutte queste complicazioni e chiedere semplicemente ciò che si sta cercando? Avere un proprio data analyst virtuale.
Questo è ciò che offre un consulente AI: un'interfaccia conversazionale in cui i dati vengono elaborati automaticamente, visualizzati in modo semplice e analizzati dall'AI per fornire approfondimenti contestuali, proprio come essere affiancati da un collega.
Ecco come funziona.
Semplifica l'elaborazione dei dati
Ci sono molti aspetti da considerare quando si costruisce un'infrastruttura di analisi dei dati, come ad esempio:
Come collegare le data source
Spostare o meno le sorgenti nel cloud
Quale tipo di informazione deve essere selezionata
Quali sono i grafici migliori per visualizzare le analisi?
Se il flusso di lavoro dell'analisi deve essere definito tramite la codifica o con un software proprietario
Tutte queste decisioni sono "soffocanti", ha detto Manuela, "e possono allontanarci dal nostro obiettivo principale di ottenere informazioni significative dai nostri dati".
Un consulente AI "toglie all'utente il peso di questa complessità" e la semplifica con l'automazione.
Manuela paragona l'intero processo all'acquisto di un'auto.
"Immaginiamo che vogliate usare un'automobile. Forse non avete idea di come il carburante venga bruciato e trasformato in energia, né vi interessa sapere come funzionano i freni o come il telaio dell'auto si collega alle sospensioni e alle ruote. Volete solo quello che un'auto può offrire: un'esperienza di viaggio piacevole. Perché dovrebbe essere diverso quando si tratta di dati?".
La semplicità è il fulcro di un consulente AI. Si fa carico dei complessi processi di preparazione dei dati e rende più accessibili i benefici reali in tempi più brevi. Questo "assicura un viaggio straordinario nel mondo dei vostri dati", ha detto Manuela.
Una volta impostata l'infrastruttura di analisi, l'intelligenza artificiale offre una serie di funzioni per aiutarvi a ottenere ancora di più dai vostri dati.
Fa un passo in più
L'automazione consente a un consulente AI di rispondere a un'ampia gamma di domande con una semplice interfaccia conversazionale. Ma come si fa ad andare oltre?
🧠 Business Knowledge Graph
È il cervello dietro l'intelligenza artificiale. Organizza i dati grezzi di un'azienda e, grazie agli algoritmi di Machine Learning, crea collegamenti significativi tra più fonti di dati in base al contesto. Ciò contribuisce a rendere ogni risposta accurata, pertinente e personalizzata. Ecco ulteriori informazioni su come funziona:
Notifiche proattive intelligenti
Non solo un consulente AI è in grado di monitorare costantemente i dati, rilevare cambiamenti importanti e comunicarli all'utente, ma i suoi algoritmi sono in grado di imparare dalle abitudini dell'utente e di avvisarlo al momento più opportuno. Un po' come la nostra consulente AI, il Proactive Notification & Alerting talentdi Crystal.
💪 Arricchimento della risposta
L'obiettivo di un consulente AI è creare una "vera esperienza conversazionale". È qui che "l'automazione interviene per comprendere e fornire risposte arricchite, al di là di ciò che è stato esattamente richiesto, in modo che un dato specifico possa essere contestualizzato con una serie di informazioni aggiuntive", ha spiegato Manuela.
Supponiamo di essere un responsabile delle vendite e di chiedere al consulente un riepilogo delle vendite del mese scorso. Il consulente AI potrebbe abbinare la risposta a un aggiornamento sulle previsioni di calo delle vendite per il mese prossimo. Vi fornisce le informazioni di cui avete bisogno, prima che sappiate di averne bisogno. Proprio come farebbe un vero collega.
💡 Insight discovery
È simile all'arricchimento delle risposte, ma si basa sulle visualizzazioni. Come spiega Manuela, "Potreste chiedere una suddivisione delle vendite per Paese. L'Insight discovery lo esplorerebbe in diverse dimensioni e visualizzerebbe altri aspetti del topic senza che voi lo chiediate direttamente. Potrebbe quindi offrire un grafico sulle vendite annuali o sulla dinamica delle vendite per sottoregione".
Tutto questo contribuisce a fornire un quadro completo dei vostri dati, in modi a cui potreste non pensare subito. Ma un consulente AI lo farà.
📈 Previsioni self-service
È semplice istruire un consulente AI con modelli di previsione precostituiti. Ma gli algoritmi possono fare un ulteriore passo avanti, imparando dai dati e generandone di propri nel tempo. Ciò significa che individuerà i pattern, farà le sue previsioni in base alle vostre esigenze e diventerà più intelligente man mano che lo userete.
Avvisi intelligenti
Oltre alla possibilità per l'utente di impostare avvisi personalizzati, un consulente AI può "generare avvisi in base a valori soglia forniti o anche automaticamente", ha detto Manuela.
Gli algoritmi avanzati possono "individuare eventi insoliti e avvisare gli utenti", in modo che non si perdano mai nulla. Come nel caso delle previsioni self-service, ciò deriva dalla capacità dell'IA di crescere nel tempo e di adattarsi al ruolo e al contesto specifico dell'utente.
💬 Recommender
Invece di aggiungere informazioni alle risposte (come nel caso dell'arricchimento delle risposte), il Recommender system utilizza il training della conversazione per "generare suggerimenti automatici di domande che l'utente potrebbe voler porre successivamente". Questa è un'altra caratteristica trattata nel Context-Driven Response talent di Crystal.
Augmented analytics
Dalla preparazione dei dati alla visualizzazione e altro ancora, l'analitica alimentata dall'AI - o Augmented Analytics - può "democratizzare l'accesso alla conoscenza derivante dai dati", ha affermato Manuela.
Questa è, dopo tutto, la sua "primissima mission". Una mission che consiste nel "fornire contenuti semplici, ricchi e approfonditi che consentano a chiunque di prendere decisioni migliori, rendendo le loro vite più semplici e data driven".
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