La rivoluzione digitale sta letteralmente trasformando i modelli di business e uno dei motori fondamentali di questa trasformazione è indubbiamente la scienza dei dati.

Questa si basa sull’utilizzo di tecniche di Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (IA), database, statistica, matematica, eccetera.

Queste tecnologie, in gran parte nuove, permettono alle aziende di elaborare e analizzare enormi volumi di dati rapidamente e in maniera accurata, portando così all’automazione dei processi decisionali e consentendo di elaborare con maggiore snellezza decisioni in grado di far ottenere all’azienda un vantaggio competitivo.

All’interno di questo discorso, si inserisce il tema del cosiddetto machine learning.

Machine Learning: cos’è e a cosa serve

“Machine Learning” è un’espressione che in italiano significa “apprendimento automatico”.

Essa corrisponde a una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di creare sistemi finalizzati a migliorare le performance in base ai dati a cui vengono esposti nel tempo. L’obiettivo a cui risponde è quello di superare le capacità umane di elaborazione delle informazioni al fine di risolvere problemi complessi per giungere a decisioni di business “data driven”, ovvero basate sull’analisi di importanti quantità di dati.

Il funzionamento del machine learning è abbastanza complesso: esso si basa su un processo per mezzo del quale i computer sviluppano la capacità di individuare dei pattern nei dati e quindi di formulare previsioni senza che siano stati esplicitamente programmati per farlo.

Le tecniche di apprendimento automatico, dunque, corrispondono ad una importantissima evoluzione delle tecniche statistiche classiche: esse affinano il processo di analisi e di interpretazione dei dati, favorendo il processo decisionale.

Quest’ultimo, infatti, può disporre di una rappresentazione più precisa della realtà e della possibilità di usare in maniera più efficiente le risorse a disposizione.

Come funziona il Machine Learning

I compiti dell’apprendimento automatico sono classificati in tre categorie, dette paradigmi:

• Apprendimento supervisionato: è il primo addestramento fornito dal data scientist all’algoritmo, per mezzo di input associati a output;
• Apprendimento non supervisionato: si basa sul principio della somiglianza;
• Apprendimento per rinforzo: il modello interagisce con l’ambiente e ottimizza i risultati sulla base di ricompense che riceve.

In che modo il Machine Learning influisce sulla Business Intelligence

I dati sono, come abbiamo visto, una importante fonte di valore che le aziende possono usare per migliorare le proprie prestazioni e rimanere competitive. Il loro volume, però, grazie alla digitalizzazione, è aumentato moltissimo.

L’Intelligenza Artificiale e l’apprendimento automatico, in questo contesto, sono utili perché capaci di elaborare enormi quantità di dati e di trarre da essi anche importanti spunti.

Insomma, il Machine Learning può favorire e supportare la Business Intelligence dal momento che esso garantisce l’accesso a maggiori volumi di dati, approfondimenti più affidabili, risultati più rapidi e la possibilità di trovare anomalie in tempo reale risolvibili immediatamente.

Business Intelligence: perché è preziosa per le aziende

Il Machine Learning si inserisce all’interno del contesto della Business Intelligence, ovvero di un insieme di strategie e tecnologie finalizzate all’analisi dei dati e alla trasformazione di essi in informazioni utili a giungere a decisioni strategiche e tattiche.

Le funzionalità di BI forniscono alle aziende approfondimenti impossibili da ottenere con i metodi tradizionali: esse permettono l’ottimizzazione dei processi aziendali, il miglioramento del processo decisionale e l’aumento della produttività.