Tecnologie
13.03.2025
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La digitalizzazione ha permesso alle aziende di raccogliere una vasta mole di dati grezzi da vari ambiti operativi. Questi dati possono essere utilizzati per potenziare la Business Intelligence o analizzati tramite algoritmi di Intelligenza Artificiale, machine learning e data mining per ottenere insight approfonditi da set di dati complessi.
Informazioni strategiche che supportano le decisionali aziendali, permettono di efficientare i processi e forniscono alle aziende una maggiore flessibilità davanti ai cambiamenti di mercato, rendendole più resilienti rispetto a fluttuazioni della domanda.
Abilitare questi vantaggi richiede, tuttavia, una comprensione delle caratteristiche, dei vantaggi e delle sfide associate alla gestione dei Big Data Analytics, dell’Intelligenza Artificiale e della Business Intelligence. Solo costruendo tale consapevolezza è possibile scegliere la giusta tecnologia per perseguire gli obiettivi aziendali, cogliendo le opportunità che queste tecnologie offrono.
La possibilità di raccogliere grandi quantità di dati (di diversa natura) attraverso sensori IoT, sistemi aziendali e dispositivi intelligenti ha portato allo sviluppo di framework open-source per lo storage distribuito e l'elaborazione di set di dati su larga scala.
La differenza fondamentale tra dati tradizionali e Big Data risiede nella natura e nella complessità dei dati gestiti, nonché negli strumenti analitici impiegati. I dati tradizionali sono principalmente strutturati e conservati in database relazionali, dove l'organizzazione e l'accessibilità sono garantite tramite strumenti e metodi statistici convenzionali, come il linguaggio di query strutturato (SQL).
Al contrario, i Big Data comprendono un vasto assortimento di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, generati a una velocità e varietà tali da richiedere tecniche di analisi più sofisticate.
La Big Data Analytics, quindi, si avvale di tecnologie avanzate, come il machine learning e il data mining, utilizzando spesso sistemi di elaborazione distribuiti per gestire l'immenso volume di dati.
La Business Intelligence (BI) fa riferimento a un insieme di tecnologie e strumenti progettati per raccogliere, archiviare, analizzare e fornire accesso ai dati, al fine di supportare gli utenti aziendali nel prendere decisioni più informate.
L'obiettivo principale della BI è convertire i dati grezzi in insight utilizzabili analizzando tendenze storiche e relazioni.
I sistemi BI tipici comprendono componenti chiave come:
il data warehousing, che funge da archivio centralizzato per l'integrazione e l'archiviazione di ingenti quantità di dati storici da diverse fonti
l'integrazione dei dati, che include i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati nel data warehouse
il data mining, che consente di analizzare grandi set di dati per identificare pattern utilizzando algoritmi statistici e di machine learning
la reportistica, che genera report su indicatori chiave di performance (KPI) e operazioni aziendali
le dashboard, strumenti visivi che mostrano metriche e KPI in tempo reale tramite grafici e display.
Uno dei principali vantaggi della BI è la sua capacità di fornire una visione chiara e concisa delle performance aziendali grazie ai vari strumenti messi a disposizione. Tuttavia, la Business Intelligence è limitata nell'analisi predittiva e prescrittiva. Ed è proprio qui che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale.
L'Intelligenza Artificiale (AI) è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici, progettati per pensare e agire in modo razionale per raggiungere obiettivi specifici ed eseguire compiti simili a quelli umani.
Le tecnologie principali che abilitano l'AI includono:
il machine learning, che permette agli algoritmi e ai sistemi di imparare dai dati usando tecniche statistiche, migliorando progressivamente le loro performance senza essere esplicitamente programmati
il deep learning, un ramo del machine learning dove reti neurali ispirate dal cervello umano vengono addestrate su grandi quantità di dati
l’elaborazione del linguaggio naturale, che consente alle macchine di comprendere, elaborare e generare linguaggi umani per rispondere a domande o riassumere testi
Business Intelligence e Intelligenza Artificiale sono tecnologie trasformative che le organizzazioni sfruttano per ottenere insight dai dati, ma differiscono in modo significativo nei loro approcci, capacità e risultati.
La BI si concentra sull'analisi retrospettiva dei dati storici per capire cosa è successo e perché. Utilizza dati strutturati, ben organizzati in modelli dimensionali, per generare report, dashboard e visualizzazioni che forniscono insight su performance passate o che permettono di realizzare predizioni basate su trend storici. Gli strumenti BI sono progettati per essere user-friendly, permettendo a diverse figure aziendali di accedere facilmente alle informazioni senza competenze tecniche approfondite.
Al contrario, l'Intelligenza Artificiale è orientata al futuro, utilizzando grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati, per addestrare algoritmi complessi. L'AI impiega tecniche di machine learning e deep learning per prevedere tendenze future, offrire raccomandazioni personalizzate e automatizzare decisioni.
Mentre BI e AI sembrano operare su piani differenti, esiste una sinergia emergente tra i due domini. L'integrazione dei Big Data con BI e AI crea infatti un potente triangolo di capacità analitiche. Mentre la BI offre la capacità di visualizzare e comprendere i dati storici e attuali, l'AI porta l'elemento di predizione e automazione. I Big Data aggiungono la dimensione della quantità e varietà, permettendo analisi più completa e dettagliata.
Questa sinergia consente alle aziende di ottenere vantaggi significativi nelle applicazioni aziendali, tra cui:
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