L’utilizzo di strumenti di Business Intelligence (BI) è diventato parte sempre più importante per aziende e organizzazioni, aiutandole a sviluppare decisioni informate grazie all’analisi dei dati.
In questo campo, l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) sono diventati sempre più importanti perché permettono di migliorare i processi aziendali grazie ad algoritmi di analisi avanzata in grado di gestire maggiori quantità di dati ed estrarre un numero più elevato di informazioni, portando gli strumenti di Business Intelligence a un livello superiore. Una delle tecnologie più significative in questo senso è Amazon SageMaker, il servizio cloud di Machine Learning offerto dalla suite Amazon Web Services (AWS).
SageMaker AI-powered Business Intelligence
Amazon SageMaker è il principale servizio AWS dedicato al Machine Learning ed è stato progettato come un set completo di strumenti per aiutare sviluppatori e Data Scientist a costruire, addestrare e implementare modelli di ML in maniera scalabile. SageMaker comprende anche funzionalità di MLOPs (Machine Learning DevOps) e CI/CD (Continous Integration, Continous Deployment), fra cui la possibilità di testing, scalabilità automatica e monitoraggio dei modelli e delle performance.
SageMaker è la scelta ideale per sviluppare funzionalità avanzate di ML per integrare i processi di Business Intelligence e aumentarne le potenzialità. Fra i vari vantaggi ci sono:
- La possibilità di gestire moli di dati maggiori
- L’utilizzo di algoritmi più potenti e performanti come le Neural Network (Reti Neurali) che si adattano ai casi specifici
- La capacità di automatizzare i processi di data cleaning, integration e processing.
Alcuni casi d’uso per Amazon SageMaker
Predictive Analysis e Time Series Forecasting
La capacità di predire trend futuri (Predictive Analysis) rappresenta un elemento fondamentale nella gestione dei processi aziendali, perché permette di prevenire sprechi, ridurre i rischi e focalizzare gli investimenti sulla base delle previsioni di vendita. Amazon SageMaker mette a disposizione algoritmi per l’analisi di dati passati e basandosi sull’elemento temporale permette di creare modelli in grado di prevedere comportamenti futuri (Time Series Forecasting), come dati di vendita, fatturato e quantità.
In ambito marketing per esempio, poter prevedere i trend di mercato di vari prodotti consente di focalizzare campagne pubblicitarie e promozioni in intervalli temporali specifici, massimizzando gli effetti.
Anomaly Detection
Gli algoritmi di Machine Learning sono tipicamente in grado di individuare pattern nascosti all’interno dei dati: Amazon SageMaker può essere utilizzato per svolgere Anomaly Detection. Individuare transazioni o gruppi di dati che si differenziano dalla norma è fondamentale in molti ambiti aziendali, in quanto permette di catturare comportamenti sospetti e prevenire potenziali frodi o anomalie nei processi.
Per esempio, nell’industria manifatturiera l’analisi dei segnali degli strumenti aiuta a comprendere quali strumenti sono o non sono vicini allo stato di malfunzionamento e permette di prevenire che questi malfunzionamenti si propaghino in processi più importanti (Predictive Maintenance)
Sentiment Analysis
SageMaker permette di utilizzare algoritmi avanzati di Natural Language Processing (NLP) per analizzare dati testuali, che sono tipicamente non strutturati e quindi difficili da gestire con classici algoritmi statistici. I dati testuali spesso contengono informazioni importanti ma difficili da catturare, come il giudizio di un cliente in una recensione o un post sui social media. Comprendere le opinioni e le preferenze dei clienti (Sentiment Analysis) permette a un’azienda di adattarsi conseguentemente alle esigenze dei clienti e migliorare il proprio customer care.
Customer Segmentation
I clienti non sono tutti uguali. Poter dividere i propri clienti in macro-gruppi sulla base di caratteristiche condivise, come informazioni demografiche, trend di acquisto, comportamento generale e feedback ottenuti è un elemento fondamentale per creare campagne di marketing personalizzate e aumentare la fidelizzazione dei clienti. SageMaker consente di realizzare questo processo di Customer Segmentation tramite l’analisi dei dati per l’individuazione di pattern comuni e l’utilizzo di algoritmi di clustering per dividere i clienti sulla base dei pattern individuati.
Blue BI e Amazon SageMaker
L’obiettivo della Business Intelligence (BI) e della Business Analytics (BA) è analizzare dati per individuare informazioni rilevanti, identificare nuove opportunità e accelerare la crescita tramite decisioni informate. La trasformazione digitale guida oggi l’efficienza operativa e la differenziazione competitiva sul mercato, in quanto affidarsi a dati obsoleti o incompleti può significare creare strategie inefficienti.
Blue BI è da anni incentrata sullo sviluppo di soluzioni competitive ed efficienti per integrare la Business Intelligence e il cloud e promuove l’utilizzo di AWS per affrontare le sfide della gestione e analisi dei dati.
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