Mauden: l’AI per trasformare i dati in strumenti decisionali

Scopriamo come Mauden, anche grazie alla piattaforma IBM Watsonx, supporta le aziende nell’analisi dei dati e nell’utilizzo dell’ intelligenza artificiale, per migliorare le decisioni aziendali

Non è la disponibilità dei dati (tutti ne hanno), ma la capacità di comprenderli, analizzarli e metterli al servizio della decisione, che fa oggi la differenza. La moltiplicazione delle informazioni digitali a disposizione delle aziende è evidente, quello che lo è meno è capire come renderli davvero utili.
Abbiamo chiesto a Claudia Leati, Innovation & Technology Advisor di Mauden, di spiegarci come si sta evolvendo il panorama dei dati e in che modo si possono rendere utili anche attraverso l’AI.

Quali sono le sfide tecnologiche e di business legate ai dati?

Dalla recente ricerca pubblicata da McKinsey Technology Council, l’ostacolo principale alla crescita è, senza alcun dubbio, l’ampio divario tra la domanda di profili con le competenze necessarie per sfruttare le tecnologie al passo con i tempi e la loro effettiva disponibilità. Contestualmente ci troviamo a fronteggiare richieste di business che vanno di pari passo con la crescita dei dati.

Claudia Leati, Innovation & Technology Advisor di Mauden

Claudia Leati, Innovation & Technology Advisor di Mauden

Come si può fronteggiare questa crescita esponenziale dei dati?

Bisogna renderli utili, altrimenti sono solo numeri, e il modo migliore per farlo è mettere insieme dati strutturati e non strutturati.
Le nostre aziende sono piene di dati cresciuti nel tempo, quelli strutturati all’interno di database che sono facili da identificare e filtrare, ma spesso si trovano in isole tecnologiche separate, legate a differenti applicazioni, delle quali alcune on-premise e altre su cloud. Poi ci sono i dati non strutturati, alcuni parzialmente aggregati, che arrivano dal Web, dai social, dalle App, dai sensori IoT.
Questi due grandi insiemi spesso non si parlano tra loro e molte volte neanche l’azienda sa bene dove siano i suoi dati…
Ma è dall’analisi congiunta che possiamo trarre il meglio. Mentre i dati strutturati ci possono dare le “cifre” del nostro business, i dati non strutturati possono fornirci il “racconto”. L’abbinamento di cifre e storie offre la migliore informazione possibile per prendere decisioni informate.

Quali sono le soluzioni tecnologiche per ottenere questa unione virtuosa?

Mauden mette a disposizione la propria esperienza nella mappatura dei processi di raccolta delle informazioni e nell’identificazione dei dati di valore presenti nelle aziende. Come Platinum Business Partner di IBM la piattaforma Watsonx rappresenta la scelta naturale che mette a disposizione tutti gli strumenti necessari, creando un lakehouse in cui confluiscono dati strutturati e non strutturati che possono essere analizzati, messi in relazione, elaborati, interrogati. La creazione di un Data Lake virtuale consente di correlare dati presenti sia in applicazioni a silos, sia nel mondo on-prem che nel multicloud. Legarle logicamente con connettori o con integrazioni API e sfruttare al massimo l’intelligenza artificiale di Watsonx anche per azioni predittive. Uno dei grandi vantaggi della piattaforma Watsonx è che non richiede modifiche della struttura IT e quindi può essere applicata facilmente su qualsiasi ambiente, anche molto eterogeneo. Tutto ciò lo rende molto adatto a diversi tipi di aziende e implementabile in tempi brevi.

Quali sono i più interessanti casi d’uso concreti della competenza Mauden associata alla piattaforma Watsonx?

Pensate al mondo estremamente competitivo delle banche, che possono elaborare i dati provenienti dai social media per capire se le persone stanno gradendo un determinato servizio e agire di conseguenza, lanciando delle comunicazioni o delle promozioni ad hoc. Correlando il sentiment dei social con i dati strutturati dei servizi finanziari, si può arrivare a determinare anche il corretto posizionamento di prezzo del servizio. Una delle attività in cui eccelle questo sistema è nelle applicazioni alle manutenzioni predittive, perché è in grado di determinare quando un determinato componente IT o edilizio va sostituito, prima che si danneggi, programma gli interventi ottimizzando le uscite collegando più interventi, anche di tipo diverso, in una sola uscita del personale specializzato e traccia anche i percorsi migliori da seguire analizzando in tempo reale i dati del traffico urbano. Ora immaginate tutto questo anche applicato alla tutela del territorio per le PA: con l’analisi basata sull’AI si può prevedere quale impatto possa avere sul territorio un determinato evento atmosferico e programmare così i migliori interventi di manutenzione delle strutture pubbliche che potrebbero essere più a rischio, tutelando i cittadini e ottimizzando le risorse a disposizione. E ancora nella GDO e GDS si possono mettere in correlazione le vendite dei singoli store locali, in modo che l’approvvigionamento venga fatto in automatico e in maniera geolocalizzata, perché spesso le abitudini di acquisto sono molto diverse da regione a regione e fenomeni esterni (monitorabili attraverso il data lake di Watsonx) hanno impatti diversi lungo la nostra penisola. Alle istituzioni locali, questa soluzione permette anche di valutare l’impatto della variazione nei flussi turistici per calibrare al meglio il tipo e la quantità di servizi che il comune deve mettere a disposizione. Se pensiamo alle rotte delle crociere che fanno scalo in alcune città italiane, portano un significativo aumento delle persone che “utilizzano” la città, e si può quindi prevedere con anticipo di cosa avranno bisogno e strutturare l’offerta dei servizi in base alle esigenze concrete che si verranno a generare.

 

Digitalic per Mauden


Mauden: l’AI per trasformare i dati in strumenti decisionali - Ultima modifica: 2023-12-01T19:36:34+00:00 da Francesco Marino

Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic

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