Machine Learning: le nuove frontiere della Business Intelligence.

24 Ago , 2018 Business Intelligence

Machine Learning: le nuove frontiere della Business Intelligence.

Perché l’apprendimento automatico (Machine Learning) può influenzare positivamente la Business Intelligence.


Nei precedenti articoli abbiamo parlato dell’applicazione della Business Intelligence nelle imprese da parte della nostra agenzia investigativa. Ci siamo soffermati in particolare sulle investigazioni riguardanti la clientela ed i partner commerciali, ma anche sul monitoraggio delle performance aziendali e sulla velocizzazione dei processi decisionali.

Oggi invece parleremo dell’impatto del Machine Learning sulla Business Intelligence, iniziando prima di tutto con la definizione di questo particolare termine.

Che cos’è il Machine Learning.

Il Machine Learning, in italiano “apprendimento automatico”, è un processo di analisi dei dati – strettamente legato all’Intelligenza Artificiale – capace di migliorare in maniera crescente la capacità di identificazione di dati di un algoritmo. Tale processo consente dunque ad un sistema, che può essere per esempio un computer o un software, di migliorare progressivamente le proprie abilità attraverso l’esperienza.

L’apprendimento automatico viene generalmente suddiviso in 4 categorie basate sulle funzioni da svolgere e sulle indicazioni che vengono fornite al sistema. Ecco di seguito quali sono tali categorie:

  • apprendimento supervisionato (Supervised Learning): al sistema vengono forniti modelli di input e output in modo che individui una regola – riutilizzabile per altri compiti – che correli i primi ai secondi;
  • apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning): al sistema vengono forniti solamente gli input, in modo che riesca ad identificarne una struttura tramite schemi e modelli latenti, similmente al data mining;
  • apprendimento per rinforzo: il sistema lavora in un ambiente dinamico per cercare di raggiungere un obiettivo. In questo caso il computer o il software riceve una ricompensa alla conquista dell’obiettivo e impara sia dalle mosse corrette che dagli errori commessi;
  • apprendimento semi-supervisionato: al sistema vengono forniti sia input correlati a degli output sia input sforniti di output, in modo che individui sia le regole sia le strutture.

machine learning italiano definizione corso cos'è business intelligence apprendimento automatico sistema macchine intelligenti computer software agenzia investigativa investigazioni data mining applicazione

Esempi di applicazione del Machine Learning.

L’apprendimento automatico viene utilizzato in molteplici settori. Tra le applicazioni più comuni troviamo i motori di ricerca (le SERP non sono altro che il risultato dell’apprendimento supervisionato) nonché le piattaforme e le applicazioni che apprendono dalle preferenze degli utenti, come per esempio amazon.com.

Un altro esempio dell’applicazione del Machine Learning è quello dei filtri anti-spam nelle caselle e-mail, che imparano a riconoscere le e-mail indesiderate sulla base delle segnalazioni degli utilizzatori.

Il Machine Learning, come abbiamo anticipato, ha inoltre un impatto veramente positivo nell’ambito della Business Intelligence.

Machine Learning & Business Intelligence.

Per spiegare la correlazione tra BI e Machine Learning dobbiamo partire da tre problemi che possiamo riscontrare nelle tecnologie di Business Intelligence che non prevedono l’utilizzo dell’apprendimento automatico. Ecco di seguito quali sono:

  1. la difficoltà di trovare informazioni nascoste durante l’estrazione e l’analisi dei Big Data;
  2. i report e i dashboard sviluppati con le tecnologie di Business Intelligence permettono di individuare problemi e punti di forza aziendali, ma non consentono di effettuare previsioni future: questo compito tocca agli organi che stanno al vertice delle aziende;
  3. questo problema è strettamente legato al precedente: la Business Intelligence consente la risoluzione di problemi passati, ma non la loro previsione. Come stroncare alla base l’insorgere di problemi aziendali?

Il Machine Learning entra in gioco proprio nell’abbattimento di queste tre particolari barriere. L’apprendimento automatico individua autonomamente quali dati sono importanti per migliorare le performance aziendali e quali sono tralasciabili, permette ai sistemi di BI imparare dagli errori aziendali in modo da non ripeterli nuovamente. Ma non solo: nell’ottica dell’apprendimento non supervisionato è capace di rintracciare dati nascosti ed anomali contemporanei.

Facciamo qualche esempio: basti pensare all’applicazione della Business Intelligence nel settore finanziario (banking e compagnie assicurative) o negli e-commerce. Nel primo caso il Machine Learning unito ai software di BI consente di individuare in tempo reale le frodi, nel secondo caso è in grado di individuare quali fattori portano il target cliente a rimanere sul sito web e comprare ancora.

In conclusione.

Come hai potuto leggere da questo e dagli altri articoli, la Business Intelligence presenta numerose sfaccettature e grazie al Machine Learning si sposa perfettamente con l’Intelligenza Artificiale. La crescita aziendale inoltre risulta facile e priva di possibili errori umani grazie alle tecnologie di BI.

Hai bisogno dei servizi di Business Intelligence, Corporate InvestigationsDigital Security e Security della nostra agenzia investigativa? Contattaci pure al numero 800 400 480 o compila il form sul nostro sito: saremo lieti di offrirti una consulenza preliminare gratuita ed un servizio perfettamente su misura per la tua azienda.


Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *