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Democratizzare i dati e azionarli in tempo reale, e renderli utilizzabili in modo semplice e immediato, dando la possibilità non solo alle grandi aziende di beneficiarne in modo concreto: è questa la mission degli augmented analytics, una soluzione end to end per ottenere in modo tempestivo e automatizzato insights a supporto del decision making, senza la necessità di rivolgersi ogni volta ad analisti e data scientist.
Questo è possibile grazie alle tecnologie digitali, all’intelligenza artificiale che aumenta le potenzialità dei “tradizionali” analytics con cui molte aziende hanno familiarizzato, alzando l’asticella e permettendo loro di fare un passo avanti nel loro percorso di data driven innovation.
Augmented Analytics: un nuovo approccio all’analisi dati
L’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale, quali ad esempio machine learning, deep learning e processamento del linguaggio naturale NLP per estrarre informazioni di valore dalle piattaforme di data analytics, prende il nome di augmented analytics. Questo approccio innovativo risponde all’esigenza di ottenere dati e di attivarli facilmente e tempestivamente, ma non solo.
Non è solo una questione di “reattività”, infatti: le nuove tecnologie applicate all’analisi dati consentono a chi li sta analizzando di integrare fonti dati esterne e alternative prevedendo e anticipando i cambiamenti, e di farlo in modo semplice. Ciò si traduce ad esempio nella possibilità di ottenere delle accurate previsioni di vendita per singolo prodotto o di individuare delle frodi nelle fatturazioni o spese insolite anche se non si hanno delle conoscenze specifiche di data science, perché laddove le capacità umane appaiono limitate, interviene la tecnologia ad “aumentarle”, appunto.
Quando gli augmented analytics fanno la differenza
Il maggior impatto di questo approccio “aumentato” all’analisi dati si avverte in attività come la data preparation, la generazione degli insight e la loro interpretazione, quindi in tutto il ciclo di vita del dato.
Nella fase preliminare, si parla di Augmented Data Preparation quando gli algoritmi di intelligenza artificiale, applicati alle attività di pulizia e normalizzazione dei database, identificazione di dati mancanti, outlier e preparazione del Data Modeling, non solo le accelerano ma le rendono affrontabili anche da chi non ha un background da data analyst. Ciò significa che tutti in azienda diventano autonomi nel creare le proprie viste.
La democratizzazione del dato risulta ancora più evidente nella fase di estrazione di informazioni nella quale, grazie agli augmented analytics, non si deve più avere a che fare con gli algoritmi: basta chiedere. Se si desidera ad esempio dividere la propria base clienti in gruppi targhettizzati, ci saranno strumenti tecnologicamente avanzati che autonomamente li creeranno.
Un’altra frontiera è quella del conversational analytics, che consente già ora di porre domande ai tool di Data Analysis e Visualization; quesiti che presto sarà possibile porre anche direttamente a voce, tramite un Virtual Assistant.
Capacità di analisi dati aumentate, per non restare indietro
Oltre a far aumentare ulteriormente l’enorme mole di dati già disponibili, la pandemia da Covid-19 ha fortemente ampliato il divario tra le aziende mature, che sono riuscite a reinventare o accelerare la propria strategia data-driven “salvandosi” dalla crisi economica, e quelle che hanno dovuto interrompere o posticipare questo tipo di investimenti, subendola. L’emergenza sanitaria ha quindi messo chiaramente in luce come un serio approccio ai dati, come quello con gli augmented analytics, può fare la differenza in contesti incerti come quello attuale perché rende le aziende in grado di reagire in modo tempestivo ed efficace.
Una scelta innovativa come questa, per estrarre il massimo valore dai dati grazie all’intelligenza artificiale, trasforma l’azienda non solo nella sua risposta ad eventi esterni ma anche nella sua organizzazione interna. Si è parlato di democratizzazione dei dati, infatti, e dando concretezza a queste parole, si può immaginare una piccola grande rivoluzione che vede i decision maker e le figure di business autonome nell’interpretazione degli insights e tutto il team in grado di interrogare i dati per ottenere informazioni funzionali all’aumento delle proprie performance.
