{"id":594,"date":"2023-08-22T15:47:30","date_gmt":"2023-08-22T13:47:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/?p=594"},"modified":"2023-08-22T15:47:30","modified_gmt":"2023-08-22T13:47:30","slug":"la-gestione-dei-dati-aumenta-i-potenziali-usi-dellia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/blog\/news\/594\/la-gestione-dei-dati-aumenta-i-potenziali-usi-dellia","title":{"rendered":"La gestione dei dati aumenta i potenziali usi dell’IA"},"content":{"rendered":"

Nell’economia basata sui dati, l’intelligenza artificiale<\/a> e l’apprendimento automatico stanno guidando la trasformazione digitale in tutti i settori del mondo. Questo deve avvenire anche e soprattutto nell’ambito della gestione dei dati.<\/p>\n

Pertanto, l’intelligenza artificiale \u00e8 in cima all’agenda delle aziende come strategia per sfruttare la trasformazione digitale. Tuttavia, per molti di loro, la tecnologia pu\u00f2 anche sembrare un po’ magica. Perch\u00e9 mentre il potenziale impatto \u00e8 chiaro, potrebbero non comprendere appieno cosa fanno o come sfruttare al meglio queste potenti innovazioni. L’intelligenza artificiale e il linguaggio macchina devono essere intesi come la tecnologia di base per molte nuove soluzioni di business che garantiscono migliori esperienze dei clienti, processi efficienti o prodotti innovativi.<\/p>\n

Tuttavia, l’apprendimento automatico in generale richiede pi\u00f9 dati. Un’intelligenza artificiale efficace richiede l’accesso a una variet\u00e0 di dati all’interno e all’esterno dell’azienda. Pertanto, gli utenti devono rispondere alle seguenti domande per poter utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico:<\/strong><\/p>\n

1) I dati utilizzati per addestrare il modello provengono dai sistemi giusti?<\/p>\n

2) I dati personali sono stati rimossi e tutti i regolamenti sono stati rispettati?<\/p>\n

3) C’\u00e8 trasparenza e si pu\u00f2 verificare l’origine dei dati utilizzati nel modello?<\/p>\n

4) Tutto pu\u00f2 essere documentato ed esiste una disponibilit\u00e0 generale a dimostrare alle autorit\u00e0 di controllo o ai revisori che i dati non sono falsificati?<\/p>\n

Rispondere chiaramente a queste domande richiede una gestione intelligente dei dati come base. Senza di loro, l’intelligenza artificiale pu\u00f2 diventare una scatola nera con conseguenze negative indesiderate.<\/p>\n

L’intelligenza artificiale ha bisogno della gestione dei dati<\/h2>\n

Il successo dell’IA dipende dall’efficacia dei modelli sviluppati dai data scientist per addestrarli e ridimensionarli. Quando implementano iniziative di intelligenza artificiale, i clienti incontrano 03 problemi principali: disponibilit\u00e0 dei dati, qualit\u00e0 fondamentale dei dati e fiducia nei dati utilizzati, poich\u00e9 l’origine e la qualit\u00e0 non sono garantite. I dati mancanti, incompleti o imprecisi influiscono sul comportamento del modello durante l’addestramento e la distribuzione, il che pu\u00f2 portare a previsioni errate o distorte e ridurre il valore dell’impegno complessivo.<\/p>\n

Inoltre, la gestione intelligente dei dati per l’AI \u00e8 essenziale per identificare in modo efficiente tutte le funzioni richieste dal modello, trasformare e preparare i dati in base alle esigenze del modello AI (ad es. funzioni di ridimensionamento, standardizzazione), rimuovere i duplicati e fornire dati anagrafici affidabili sui clienti o pazienti, fornitori e partner e prodotti. \u00c8 inoltre importante garantire una catena ininterrotta di dati all’interno del modello e durante il suo funzionamento.<\/p>\n

La gestione dei dati ha bisogno di IADLa gestione dei dati ha bisogno di AI<\/h2>\n

L’intelligenza artificiale e il linguaggio macchina, d’altra parte, svolgono un ruolo fondamentale nel ridimensionamento delle pratiche di gestione dei dati. Date le enormi quantit\u00e0 di dati richiesti per la trasformazione digitale, le aziende devono identificare e catalogare i loro dati e metadati pi\u00f9 importanti per confermarne la pertinenza, il valore e la sicurezza e garantire la trasparenza. Inoltre, devono pulire e controllare questi dati. Se i dati non vengono elaborati e resi utilizzabili e affidabili secondo le linee guida della governance, l’intelligenza artificiale e i modelli di linguaggio macchina forniranno insight inaffidabili.<\/p>\n

Nessun approccio lineare a una sfida di crescita esponenziale<\/h2>\n

Gli approcci tradizionali alla gestione dei dati sono relativamente inefficienti perch\u00e9 i progetti vengono condotti con scarsa visibilit\u00e0 dei metadati end-to-end e automazione limitata. Di conseguenza, non esiste una curva di apprendimento, l’elaborazione \u00e8 costosa e le misure di protezione e governance dei dati non possono tenere il passo con le esigenze aziendali. Quindi la domanda \u00e8 come le aziende possono tenere il passo con il loro business, aumentare l’efficienza operativa e innovare rapidamente.<\/p>\n

\u00c8 proprio qui che entra in gioco l’IA. Perch\u00e9 pu\u00f2 automatizzare e semplificare le attivit\u00e0 relative alla gestione dei dati, dalla scoperta all’integrazione e pulizia fino alla gestione e al controllo dei dati. In questo contesto, l’IA migliora la comprensione dei dati e identifica le anomalie di privacy e qualit\u00e0. L’intelligenza artificiale \u00e8 pi\u00f9 efficace quando aiuta gli utenti ad accelerare i processi end-to-end nell’ambiente dei dati. Per questo motivo, la tecnologia \u00e8 una parte essenziale della gestione dei dati, poich\u00e9 tutti i metadati uniformi all’interno dell’azienda possono essere utilizzati per automatizzare e ridimensionare le attivit\u00e0 di routine.<\/p>\n

Un esempio fittizio ma pratico<\/h2>\n

Supponiamo che XYZ Bank abbia avuto difficolt\u00e0 a fornire i dati per l’analisi in modo tempestivo a causa di processi manuali lenti. Utilizzando una piattaforma di gestione dei dati cloud supportata dall’intelligenza artificiale, \u00e8 possibile eseguire la catalogazione automatizzata dei dati e aumentare la qualit\u00e0 dei dati. Utilizzando un glossario aziendale completo, la banca desiderava comprendere meglio i propri dati ed eseguire controlli automatizzati sulla qualit\u00e0 dei dati per convalidare i dati immessi in un data lake. Inoltre, l’integrazione delle applicazioni cloud con l’intelligenza artificiale ha automatizzato il processo di analisi del credito di Bank XYZ.<\/p>\n

Esiste un’interdipendenza tra l’IA e la gestione dei dati: le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale dipendono da una corretta gestione dei dati, mentre l’IA, a sua volta, pu\u00f2 ottimizzare la gestione dei dati. Inoltre, gli approcci tradizionali alla gestione dei dati, in molti casi, non sono pi\u00f9 sufficienti per affrontare sfide in crescita esponenziale. Tuttavia, integrando l’IA nei processi di gestione dei dati, le aziende possono aumentare l’efficienza operativa e innovare pi\u00f9 rapidamente. Nel complesso, \u00e8 chiaro che la gestione intelligente dei dati \u00e8 fondamentale per sbloccare il pieno potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale e aumentare le loro potenziali applicazioni nel panorama aziendale.<\/p>\n

Questi processi automatizzati hanno ridotto il tempo necessario per sviluppare e mantenere modelli predittivi e ne hanno migliorato l’accuratezza e gli insight generati con dati affidabili e convalidati. Inoltre, gli analisti sono stati in grado di creare modelli di previsione pi\u00f9 rapidi.<\/p>\n

 <\/p>\n

A cura di Lenildo Morais<\/a><\/strong><\/p>\n

Chi \u00e8 l\u2019autore: Lenildo Morais<\/strong><\/p>\n

Lenildo Morais ha un Master in Informatica ed \u00e8 Professore, Ricercatore e Project Manager<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Anche l’ambito della gestione dei dati deve aprirsi alle pi\u00f9 recenti innovazioni che derivano dall’applicazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":562,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[10],"tags":[],"class_list":{"0":"post-594","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-trend"},"yoast_head":"\nLa gestione dei dati aumenta i potenziali usi dell'IA - BitMAT | Speciale IoT e Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Anche l'ambito della gestione dei dati deve aprirsi alle pi\u00f9 recenti innovazioni che derivano dall'applicazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" 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