Analisi basate sul machine learning e la “morte” della business intelligence
In Breve
Il machine learning sta rivoluzionando l'analisi, il rilevamento, la personalizzazione e l'automazione, sfumando i confini tra BI convenzionale e analisi avanzata.
Il valore di qualsiasi strumento risiede nel modo in cui viene utilizzato per ottenere un risultato. Allo stesso modo, le aziende comprendono che il successo non dipende dai dati in loro possesso, ma dal modo in cui li sfruttano.
I dati stanno rapidamente aumentando in termini di portata e importanza, portando il panorama della business intelligence (BI) e dell’analisi dei dati in uno stato di continua trasformazione. Con l’analisi tradizionale destinata a diventare sempre più dinamica e potente, alcuni la vedono come la fine della BI come la conosciamo.
Questa trasformazione è dovuta principalmente al machine learning (ML), un processo di auto-miglioramento dell’analisi dei dati il cui ruolo sta diventando sempre più centrale in quasi ogni aspetto delle operazioni aziendali. Le aziende che si affidano alla BI per l’analisi dei dati si trovano sempre più ad aver bisogno di funzionalità di machine learning.
Ecco cosa devono sapere i data manager e le aziende per stare al passo con la curva del machine learning.
Il ruolo tradizionale dell'analisi dei dati
La Business Intelligence, da tempo sinonimo di analisi dei dati, in genere coinvolge dashboard e report raccolti dai dati archiviati in data warehouse o case sul lago che aiutano le organizzazioni a comprendere tendenze e modelli storici.
Questo approccio convenzionale non è più sufficiente per far fronte all’attuale diluvio di dati. Ci sono troppi dati perché una semplice lettura del dashboard o un rapporto di analisi riflettano completamente le informazioni di un determinato set di dati.
Sebbene le tecniche di BI utilizzino i dati per tenere traccia delle tendenze nel tempo e raccogliere informazioni preziose che altrimenti passerebbero inosservate, generalmente analizzano i dati come un pacchetto isolato di informazioni. Pertanto, gli analisti umani e i decisori rilevanti devono essere quelli che formulano previsioni basate su tali informazioni.
L'ascesa dell'apprendimento automatico
Sebbene sia ancora un'aggiunta relativamente nuova agli stack tecnologici aziendali, il machine learning è rapidamente diventato la principale forza trainante che spinge avanti l'analisi dei dati. Insieme all’intelligenza artificiale generativa, il machine learning è diventato così di moda che i dirigenti aziendali spesso spingono i data manager a implementarlo prima che venga identificato un caso d’uso.
Invece di valutare passivamente i dati che riceve – come spesso accade con la BI – l’apprendimento automatico consente ai sistemi di apprendere attivamente dai dati, fare previsioni in modo indipendente e adattarsi di conseguenza alle nuove informazioni.
Ecco alcuni degli attributi del machine learning che gli hanno permesso di cambiare radicalmente il panorama dell'analisi aziendale:
- Analisi predittiva – Il machine learning consente alle aziende di fare molto di più che semplicemente comprendere i dati passati, poiché può prevedere i risultati futuri in modo più accurato. Individuando modelli e relazioni all'interno dei set di dati, i modelli ML possono fare previsioni che aiutano i decisori a definire in modo proattivo le strategie, ottimizzare l'allocazione delle risorse e mitigare i potenziali rischi.
- Analisi in tempo reale – A differenza dei report periodici della BI tradizionale, le analisi basate sul ML forniscono approfondimenti in tempo reale. Questa analisi in tempo reale consente alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle mutevoli circostanze, sfruttare le opportunità emergenti e prendere decisioni informate, favorendo un ambiente aziendale più agile e adattivo.
- Rilevamento anomalie – Gli algoritmi ML possono identificare automaticamente valori anomali e anomalie nei dati, aiutando le organizzazioni a rilevare frodi, errori e violazioni della sicurezza più velocemente che mai. Rilevando e segnalando rapidamente le anomalie, il machine learning migliora l’efficienza della gestione del rischio, consentendo l’adozione di misure proattive per la protezione da potenziali minacce.
- Automazione – Il ML può automatizzare attività ripetitive, riducendo lo sforzo manuale richiesto per l’analisi dei dati. Apprendendo da dati e modelli storici, gli algoritmi ML possono assumere compiti banali e dispendiosi in termini di tempo, liberando il personale per affrontare attività più strategiche e creative.
I confini sfumati tra BI e ML
La distinzione tra analisi dei dati tradizionale e analisi basata sul machine learning è diventata sempre meno chiara man mano che sempre più aziende adottano il machine learning per scopi analitici.
Molte attività tradizionalmente associate alla BI, come il reporting e la creazione di dashboard, ora si affidano ad algoritmi basati sul machine learning per ottenere informazioni più accurate e utilizzabili, che si adattano in tempo reale. Ad esempio, invece di creare manualmente report, le aziende possono utilizzare algoritmi ML per generare report automaticamente, evidenziando le informazioni più rilevanti e le tendenze passate e prevedendo contemporaneamente come tali tendenze potrebbero cambiare in futuro.
Questo cambiamento rende confuso il confine tra BI e ML, evidenziando come la pratica dell’analisi sia più ampia di qualsiasi strumento o approccio specifico. Si sta invece evolvendo in un campo dinamico e predittivo. C'è una ragione per cui alcuni hanno iniziato a riferirsi al ML come "Analisi avanzata".
BI rinasce
Man mano che il machine learning diventa uno strumento sempre più comune e diffuso, la business intelligence non sarà più limitata all’analisi dei dati storici. Invece, il machine learning trasformerà l’analisi dei dati in modo tale da riconfigurare radicalmente il panorama aziendale.
Per rimanere competitive e prendere decisioni basate sui dati, le organizzazioni devono adattarsi al paradigma in evoluzione e abbracciare l’integrazione dell’apprendimento automatico nei loro processi di analisi dei dati. Sebbene il ritmo di questo processo di adozione varierà tra le diverse aziende, tutte le organizzazioni dipendenti dai dati investirebbero nella tecnologia ML appropriata, migliorerebbero le competenze dei propri dipendenti e promuoverebbero una cultura basata sui dati che valorizza le informazioni derivate dal ML.
Se la BI viene percepita come un processo o un approccio al business, piuttosto che come uno strumento, l’ascesa del ML non significherà la “morte” della BI. Significa invece una rinascita, una trasformazione verso l’inizio di un futuro più intelligente, avanzato e automatizzato.
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