Con il sempre più rapido sviluppo delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML), per molte aziende è diventato fondamentale integrare queste tecnologie all’interno della propria infrastruttura e del processo strategico aziendale. In particolare, affiancando strategie di AI&ML a piattaforme di Business Intelligence tradizionali, le aziende possono ottenere un valore aggiunto dai dati e guadagnare un vantaggio competitivo. I sistemi di AI e ML, infatti, essendo in grado di imitare il pensiero cognitivo umano aprono nuove porte alla Business Intelligence.
Tradizionalmente, i sistemi di Business Intelligence sono utilizzati per raccogliere, analizzare e visualizzare dati, generando in particolare Report e KPI (Key Performance Indicators). Tuttavia, l’aumento della complessità e del volume dei dati apre le porte verso tecnologie più avanzate, capaci di elevare la BI da uno strumento descrittivo a uno predittivo.
La naturale evoluzione della Business Intelligence si realizza con l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale, che permette alle aziende di analizzare grandi quantità di dati, estrarre insights e indicatori significativi, calcolare predizioni sui trend futuri e persino suggerire strategie di business.
I vantaggi dell'AI-Powered Business Intelligence
Predictive Analytics
Analizzando pattern e andamento dei dati passati, i modelli ML sono in grado di svolgere predizioni riguardo trend nelle vendite, customer churn, fluttuazione della domanda e molto altri. Queste predizioni costituiscono un importante fattore per permettere a un’azienda di prendere decisioni informate e mitigare i rischi.
Anomaly Detection
Gli algoritmi ML possono analizzare i dati per identificare anomalie e possibili transazioni sospette. La capacità di individuare pattern non standard all’interno dei database permette agli utenti di investigare ulteriormente e identificare errori, lanciare allarmi e rilevare dati frodi.
Natural Language Processing (NLP)
Una delle innovazioni più importanti nell’AI (e in particolare nell’ambito della Generative AI) è quella di poter comprendere il linguaggio umano, in particolare con l’introduzione di chatbot e altre interfacce uomo-macchina. L’utente business può porre domande e interrogare il tool di BI tramite semplici domande, e può ottenere risposte sotto forma di testo scritto.
Real-Time Analytics & Insights
Mentre i sistemi di BI tradizionali analizzano tipicamente i dati storici, grazie all’introduzione dell’AI possono ottenere la capacità di analizzare i dati in real time, anche quando la mole di dati diventa grande. Questo è particolarmente importante per gli ambiti industriali in cui la velocità di decision-making deve essere alta.
Personalized Recommendation
La capacità dei modelli ML di individuare pattern e scoprire una struttura logica/statistica all’interno dei dati diventa molto rilevante per la creazione di sistemi di personalizzazione. Infatti, analizzando i dati storici di un utente o una situazione, l’AI può suggerire soluzioni o strategie ottimali al caso specifico.
L’Intelligenza Artificiale è ormai permeata in tutti i settori del mondo moderno. Per migliorare continuamente la strategia di business ed applicare un approccio “data-driven”, le aziende devono aggiornare i propri tool di BI man mano che i sistemi di AI & ML evolvono. Il valore aggiunto dei tool di BI AI-Powered si esprime da un lato attraverso un miglioramento dell’efficienza operativa e una riduzione dei costi, e dall’altro in una spinta verso il futuro nei processi aziendali, utilizzando i dati come motore verso nuove opportunità.
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