Se è vero quanto si afferma ovvero che data is the new oil, il nuovo carburante delle imprese nella continua gara per essere sempre più competitive, è altrettanto vero che un dato non strutturato e non giustamente interpretato è assolutamente inutile.

Nella complessa macchina dell’Intelligenza Artificiale, i dati fanno sì che, grazie all’utilizzo di algoritmi, sia possibile prevedere l’incidenza di determinati avvenimenti futuri e sfruttare queste conoscenze per giocare d’anticipo sulla concorrenza.

Esistono diversi tipi di dati

Non tutti i dati però sono importanti e non tutti lo sono nello stesso modo.

Per far sì di avere in tempo reale algoritmi predittivi in grado di generare un vero valore per l’Azienda è dunque importante sapere quali sono i dati davvero utili, dove trovarli e come utilizzarli.

Per continuare l’analogia con il petrolio i dati possono essere bruciati, ovvero tornare difficilmente utili per un secondo riutilizzo, e come ogni fonte non rinnovabile è necessario per un’Azienda continuare a cercare nuovi dati e nuove correlazioni tra di stessi.

Affinché l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale possa davvero essere utile per le Aziende che ne implementano le soluzioni è fondamentale che siano scelti correttamente le informazioni da utilizzare.

Nella mole dei Big Data che le imprese si trovano oggigiorno a dover gestire, infatti, non sempre i Data Analyst riescono a trovare esattamente quelli di cui avrebbero bisogno per generare in tempo reale report interessanti, capaci di dare ai manager le giuste informazioni per prendere poi decisioni strategiche giuste e rilevanti.

I dati sbagliati penalizzano le soluzioni di AI

La difficoltà a reperire i dati corretti crea in qualche modo una vera e propria barriera di accesso alle soluzioni di AI che non vengono così sfruttate in tutto il loro potenziale.

Possiamo infatti classificare sommariamente le Aziende in due grosse categorie: quelle che non hanno ancora implementato nel corso degli anni dei sistemi per gestire e salvare correttamente tutta la mole dei dati e quelle che invece hanno già affrontato questo processo.

Tra quest’ultime si è adesso arrivati ad un punto in cui per fare veramente la differenza è necessario sfruttare i così detti dati intelligenti ovvero quelli in grado davvero di portare valore aggiunto.

L’importanza di selezionare i dati giusti emerge anche da una ricerca di Gartner secondo la quale il 90% dei Data Lake, ovvero luoghi in cui sono archiviati in modo strutturato e non tutti i Big Data, saranno inutili entro fine anno poiché pieno di dati non elaborati e dunque di difficile interpretazione.

 È evidente quanto sia fondamentale per ogni Azienda assicurarsi di avere davvero dati intelligenti.

Dotarsi di una piattaforma che elaborari i cosidetti metadati in maniera autonoma permette di sfruttare a pieno le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, ossia di dotare i manager di informazioni sempre disponibili e strategiche per il business.

 

Sources: AI4Business, 123RF