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Sfrutta i tuoi dati per generare insight, automatizzare i processi e innovare. L’analisi dei dati è diventata una pratica necessaria per le aziende che vogliono battere la concorrenza ed espandere il proprio business. Grazie ai dati, le aziende possono infatti leggere e interpretare correttamente le tendenze, fare previsioni e creare analisi di qualità, per potenziare le capacità decisionali.
I dati da soli non sono sufficienti: è necessaria una strategia di Data & Analytics ben definita per garantire che tutte le risorse siano utilizzate, scambiate e analizzate in modo efficace grazie alle funzionalità di AI e Machine Learning.
Bitrock possiede una vasta esperienza nella raccolta, gestione e analisi di grandi quantità di dati in diversi formati e questi possono avere un impatto positivo sul tuo business, attraverso:
Poiché il dato è importante tanto quanto la nostra capacità di estrarne valore, i processi di raccolta, gestione e utilizzo dei dati sono sempre più importanti per il successo delle aziende. Inoltre, è evidente come l’intelligenza artificiale costituisca una parte cruciale dell’equazione, così come le sfide di operazionalizzazione e mantenimento dei modelli.
Bitrock fornisce tecnologie e architetture pronte all’uso per estrarre valore da considerevoli quantità di dati, in modo sostenibile dal punto di vista finanziario, permettendo una rapida raccolta, scoperta e analisi di informazioni.
Nello specifico, supportiamo le aziende a sfruttare il pieno potenziale del loro patrimonio informativo, aiutandole a:
Ci concentriamo su un’architettura di elaborazione dati multimodale, specializzata in AI/ML e in casi d’uso operativi, in grado di supportare le esigenze analitiche tipiche dei data warehouse.
Questo modello è una soluzione alternativa a quella orientata alla Business Intelligence, basata sui data warehouse. Alla base del sistema ci sono i concetti di data lake e data lakehouse.
Si tratta di giustificare la scelta di soluzioni on-premise piuttosto che quelle cloud. Nonostante alcune aziende siano riluttanti nei confronti delle soluzioni cloud, i vantaggi offerti dal cloud sono troppi per contestare la scelta: time to market più rapido, scalabilità, nessun costo iniziale di licenza/hardware, costi operativi inferiori.. In sostanza, ci permette di esternalizzare i processi non essenziali e di concentrarci su ciò che conta di più per l’azienda.
Un data lake è un repository centralizzato che consente di archiviare e gestire tutti i dati strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. Sono tradizionalmente orientati all’elaborazione avanzata dei dati operativi e al ML/AI.
Il concetto di data lakehouse aggiunge loro un robusto livello di storage abbinato a un motore di elaborazione (spark, presto, …) per potenziarlo con capacità di data-warehousing, rendendo i data lake adatti anche a carichi di lavoro analitici.
Questa architettura è sempre più riconosciuta e supportata da un’ampia gamma di fornitori, tra cui Databricks AWS, Google Cloud, Starburst e Dremio, oltre che da fornitori di data warehouse come Snowflake.
L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) hanno registrato un enorme balzo in avanti negli ultimi anni, soprattutto grazie alla maggiore disponibilità di risorse di calcolo (GPU più veloci, memorie più grandi) e di dati. L’intelligenza artificiale ha raggiunto o superato le prestazioni umane in molti ambiti: la guida autonoma è ormai una realtà e i social network utilizzano abbondantemente Machine Learning per individuare contenuti dannosi e pubblicità mirate, mentre le reti generative come GPT-3 di OpenAI o Imagen di Google potrebbero cambiare la prospettiva nella ricerca dell’intelligenza artificiale generale (AGI).
L’Intelligenza Artificiale e Machine Learning non sono più il futuro a cui guardare, ma il presente.
Questa architettura è sempre più riconosciuta e supportata da un’ampia gamma di fornitori, tra cui Databricks AWS, Google Cloud, Starburst e Dremio, oltre che da fornitori di data warehouse come Snowflake.
L’interpretazione continua dei dati, la scoperta di modelli e la presa di decisioni tempestive basate su dati storici e in tempo reale, la cosiddetta Decision Intelligence, giocherà un ruolo cruciale nella definizione delle strategie aziendali e sarà una delle applicazioni più diffuse dell’apprendimento automatico.
Infatti, Gartner stima che, entro 3 anni, più del 50% di tutte le iniziative aziendali richiederá Decision Intelligence e, entro il 2023, più di un terzo delle imprese avrà analisti che praticano Decision Intelligence, compreso il Decision Modeling.
MLOps e AI Engineering si concentrano sull’operatività dei modelli di AI per integrarli nel ciclo di vita dello sviluppo del software e renderli robusti e affidabili. Secondo Gartner, questo approccio genererà un valore tre volte superiore a quello della maggior parte delle aziende che non lo utilizzano. Questo approccio mira a rendere il software alimentato da ML riproducibile, testabile ed evolvibili, garantendo che i modelli vengano distribuiti e aggiornati in modo controllato ed efficiente.
L’importanza di MLOps risiede nella capacità di migliorare la velocità e l’affidabilità della distribuzione dei modelli di ML, riducendo al contempo il rischio di errori e migliorando le prestazioni complessive dei modelli.
I data lake non forniscono alcun valore aziendale in modo isolato. La raccolta, l’archiviazione e la gestione dei dati sono un costo. I dati diventano (incredibilmente) preziosi quando vengono utilizzati per produrre informazioni, suggerimenti e azioni. Per far sì che la magia avvenga, i dati devono essere accessibili e disponibili a tutti in azienda. In altre parole, le organizzazioni dovrebbero investire in una cultura data-driven a livello aziendale e puntare a una vera e propria democratizzazione dei dati.
I dati devono essere considerati una risorsa strategica che viene valorizzata e sfruttata in tutta l’organizzazione. I manager, a partire dai livelli C, devono rimuovere gli ostacoli e creare le condizioni per l’accesso ai dati da parte delle persone che ne hanno bisogno, eliminando gli ostacoli, i colli di bottiglia e semplificando i processi.
La creazione di una cultura dei dati e la loro democratizzazione consente alle organizzazioni di sfruttare appieno le loro risorse di dati e di fare un uso migliore degli approfondimenti basati sui dati. Dando ai dipendenti la possibilità di utilizzare i dati, le organizzazioni possono migliorare il processo decisionale, promuovere l’innovazione e stimolare la crescita aziendale.
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