Data AI Love You – Perché Big Data e AI sono fatti l’uno per l’altro

Intervista a Duccio Schiavon, Data Scientist @Quantitas srl

Duccio Schiavon
Data Scientist @Quantitas srl

Bisogna fare business con i Big Data. Sì, diamola per assertiva. Ma come si fa?

Ci troviamo in presenza di enormi quantità di informazioni strutturate e non e grazie al supporto dell’Intelligenza Artificiale dobbiamo elaborarle con grande velocità di esecuzione e senza limitazioni in modo che siano utili per le aziende.

Il vero KPI è riuscire a renderle accessibili a molti più utenti, anche privi di competenze tecniche: un manager, infatti, per poter guidare i processi decisionali, ha bisogno di intravedere tra le righe di questi dati, per la maggior parte di natura destrutturata, una rappresentazione della realtà.

Questa rappresentazione data-driven è comune a Quantitas, una tech start-up nata nel cuore di VEGA, il Parco Scientifico Tecnologico di Venezia, che si occupa di Big Data Analytics: essa, infatti, acquisisce, tratta e modella i dati producendo indicazioni immediatamente interpretabili e sfruttabili dal management aziendale, che se le trova organizzate logicamente in formato visuale.

Ma che ruolo può avere l’AI nel processare queste grandi moli di dati? Noi l’abbiamo chiesto a Duccio Schiavon, Data Scientist di Quantitas, intervistato in occasione del DigitalMeet18.

 

D: In che modo gli algoritmi AI permettono di estrarre conoscenza dai Big Data e perché al giorno d’oggi è fondamentare adottare una strategia data-driven?

R: In realtà l’Intelligenza Artificiale sfrutta dei meccanismi che sono per così dire consolidati nel mondo della statistica: l’informazione viene raccolta in modo automatizzato in base a modelli consigliati. Per cui il mondo dell’Intelligenza Artificiale si è evoluto non tanto nei metodi quanto negli strumenti tecnologici dato che ora riesce a raccogliere, analizzare ed estrapolare informazioni, trend, associazioni logiche da grandissime moli di dati. Per questo si ritiene che l’AI sia allo stato attuale lo strumento migliore per dar vita a modelli informativi così vasti.

Sostanzialmente nell’odierno mondo digitale, caratterizzato dai Big Data e da quel modello che Doug Laney, analista di Gartner, ha sintetizzato nelle 3V (Velocità, Varietà, Volume), le aziende hanno bisogno di tecnologie basate su AI che siano il più possibile automatizzate per far leva sul valore aggiunto che queste informazioni possono dare al business.

 

D: In ambito Marketing che rapporto intercorre tra l'analisi dei dati e il coinvolgimento dell'utente? Perché è importante per il business?

R: Secondo me è un rapporto sempre più importante perché sta emergendo la necessità di sfruttare tutti quei dati strutturati e non disponibili in azienda, tra cui numeri di fatturato, di indotto, documenti etc. in modo da ricavarne valore da impiegare a fini di Marketing. Ovviamente prima di poter diventare azionabili devono essere “raffinati” dai tanti strumenti offerti dalla Data Science.

 

AI&Marketing, quali i vantaggi?

 

D: Visto il sovraffollamento di contenuti in Rete, ritieni che l’AI permetta di uscire da quest’impasse con la sua capacità di personalizzare l'offerta dei contenuti per ciascun utente? 

R: Ma sicuramente! Nella diffusione di strumenti tecnologici si sta andando verso questa direzione sia con i chatbot ovvero quelle soluzioni che automatizzano le forme di comunicazione per poter essere sempre a disposizione ogni volta che l’utilizzatore richiede di interagire con il marchio sia con la proposta di contenuti progettati in modo da essere sempre più mirati in base ai gusti, alle tendenze e a quello che presume che si stiano cercando i consumatori.

Ma senza l’Intelligenza Artificiale tutto questo sarebbe davvero difficile: essa, infatti, permette di restituire in tempo reale sui vari canali con cui comunica il brand un’informazione personalizzata che è tarata sulle esigenze dell’utilizzatore.