Le aziende stanno affrontando un grande sforzo per rimanere competitive nel complesso mercato attuale. Tutte le organizzazioni devono dotarsi di strumenti intelligenti per migliorare le proprie performance e raggiungere gli obiettivi di business più velocemente.
Per Intelligent Data Processing (IDP) si intendono tutte le soluzioni che sfruttano algoritmi di Artificial Intelligence su dati strutturati e non, con lo scopo di estrarre informazioni utili e avviare azioni strategiche.
È interessante notare che si tratta di un importante settore, basti pensare che solo in Italia nel 2022 ha raggiunto il valore di 500 milioni di Euro, +32% rispetto al 2021.
Ma come funziona l’IDP?
Generalmente questa procedura è suddivisa in varie fasi:
- Pattern Discovery
- Predictive Analysis
- Fraud/Anomaly Detection
- Monitoring&Control
- Optimization System
Pattern Discovery
L’attività di Pattern Discovery consiste nell’analisi e nell’identificazione di regole all’interno di dati destrutturati con l’obiettivo di rintracciarne la classificazione.
È possibile applicare questa operazione in diversi ambiti, dal marketing alla gestione del magazzino, dall’ingegneria del software all’analisi del testo.
Inoltre, è importante sottolineare l’importanza di individuare le regolarità e le correlazioni nei dataset essendo la base per tutti i task di Data Mining e Clustering.
Predictive Analysis
La Predictive Analysis riguarda l’analisi dei dati con l’obiettivo di fornire previsioni sull’andamento futuro del fenomeno studiato.
Questo tipo di attività è direttamente collegata all’espansione dei Big Data e alla Data Science, infatti si utilizzano tecniche di modellazione dei dati, Machine Learning e Deep Leaning.
Impostare le varie fasi in maniera ottimale è fondamentale per il successo dell’operazione; è necessario procedere nel seguente modo:
- evidenziare il problema da risolvere;
- acquisire, organizzare e elaborare i dati in modo strategico ed efficace;
- selezionare tecniche e strumenti per sviluppare modelli predittivi correttivi.
Fraud/Anomaly Detection
Fraud/Anomaly Detection è il riconoscimento di elementi, eventi o osservazioni che non sono conformi a un modello previsto.
Questa operazione si sta rivelando sempre più importante, soprattutto in contesti di sicurezza informatica, analisi del comportamento del cliente e nel controllo dei processi aziendali. Essere in grado di rilevare le anomalie riveste un ruolo strategico per evitare crisi e/o problemi all’interno delle organizzazioni.
Indipendentemente dalla tecnica utilizzata, gli algoritmi di Anomaly Detection individuano le deviazioni in due modalità:
- Assegnazione di uno score: viene assegnato un punteggio a ogni dato rispetto al suo grado di anormalità.
- Classificazione binaria: a ogni dato si attribuisce un’etichetta binaria che lo classifica come normale oppure anomalo.
Monitoring&Control
Monitoring&Control riguarda l‘analisi dei dati con l’obiettivo di monitorare lo stato del sistema e apportare eventuali modifiche in tempo reale.
Questa attività può essere descritta in termini di strategie e procedure aziendali interne che devono essere scelte e approvate da tutto il team di lavoro.
Grazie ad un piano aggiornato di verifica di tutti gli aspetti significativi del procedimento è possibile intervenire in anticipo, risolvendo le criticità prima che queste diventino bloccanti. Inoltre, un sistema in salute è fondamentale per garantire la sicurezza e l’integrità dei dati.
Optimization System
Strettamente collegato con l’attività descritta poco sopra, l’Optimization System analizza i dati per determinare i possibili scenari futuri e per supportare nelle decisioni e azioni da intraprendere.
Per ottimizzare i processi è necessario utilizzare strumenti dell’Intelligenza Artificiale che permettono di realizzare ipotetiche situazioni riducendo l’indeterminatezza e l’incertezza.
I vantaggi dell’Optimization sono connessi alla rapidità di reazione, alla flessibilità e alla diminuzione dei margini di errore e di inefficienza.
Noi del team di Pragma Etimos abbiamo più volte sottolineato l’importanza del prendere decisioni basate sui dati reali impostando strategie corrette ed efficaci.Avere un database funzionale è diventato una necessità e non un’opzione in un mercato dinamico che richiede sempre più velocità, flessibilità e competitività.
ARTICOLO DI GAETANO LO PRESTI – DIGITAL PHILOSOPHER
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