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agosto 13, 2019

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Dare un senso ai dati

Dare un senso ai dati

Entro il 2020, i ricercatori stimano che ogni persona sul pianeta genererà 1,7 megabyte di dati al secondo. Questa vasta quantità di dati può aiutare le aziende a raccogliere informazioni, analizzare prestazioni e prendere importanti decisioni aziendali, ma solo se i dati sono in un formato che possono comprendere.

Le aziende di ogni settore stanno prendendo in considerazione i vantaggi della digitalizzazione. Introducendo piattaforme e processi digitali in aziendali, i dirigenti possono migliorare l'efficienza e ridurre i costi per restare competitivi nei rispettivi settori.

La digitalizzazione può influenzare varie aree aziendali, quali l'archiviazione di documenti, la gestione del flusso di lavoro e la possibilità di consentire ai dipendenti di accedere ai dati da remoto. Le aziende possono inoltre raccogliere enormi quantità di dati da un numero crescente di fonti per monitorare le prestazioni aziendali, la produttività e il comportamento dei consumatori. Ad esempio, i produttori possono ora installare sensori sui macchinari delle strutture per monitorare l'ambiente e le condizioni delle attrezzature in modo da garantire che tutto funzioni alla piena capacità.

Parlate la lingua dei dati?

I team di leadership devono approfondire ciò che i loro dati significano in modo da poterli utilizzare per prendere decisioni strategiche. A tale fine, possono affidarsi a data scientist per raccogliere e analizzare i dati, interpretare i risultati e creare report che la dirigenza possa leggere facilmente. Tuttavia, può trattarsi di un processo lungo e la dirigenza potrebbe riuscire a ottenere dati significativi troppo tardi per impedire che si verifichi un problema.

Ad esempio, le aziende di produzione possono collegare i sensori a un robot per monitorare le condizioni dei macchinari. Il team dirigente deve poter leggere il report per comprendere quando un macchinario non sta funzionando a piena capacità. A questo punto può contattare un fornitore di parti industriali e rifornirsi di una parte per sistemare il macchinario e impedire tempi di inattività del sito.

Eliminare gli intermediari

Investendo nella giusta tecnologia, i leader aziendali possono ridurre i tempi necessari per interpretare dati importanti. Ad esempio, le aziende possono investire in una piattaforma di analisi dei dati e gestione con elaborazione del linguaggio naturale.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) che aiuta i computer a comprendere il linguaggio umano. La NLP non è una disciplina recente poiché è in uso fin dagli anni '60 per aiutare le persone a effettuare ricerche nei database nel proprio linguaggio naturale. Ad esempio, è il motivo per il quale i motori di ricerca comprendono le query e generano risultati pertinenti.

La NLP contribuisce ad abbattere le barriere tra esseri umani e tecnologia, migliorando la comunicazione e la produttività. Il sistema AI può quindi produrre report in tempo reale dai dati raccolti nel linguaggio naturale. Invece di affidarsi a un data analyst, i responsabili possono vedere i report non appena i dati sono generati, individuare schemi e tendenze, e prendere importanti decisioni aziendali quasi in tempo reale.

Watson di IBM, ad esempio, unisce intelligenza artificiale e software analitico per aiutare le aziende ad analizzare enormi volumi di dati non strutturati. La piattaforma utilizza anche l'elaborazione del linguaggio naturale, algoritmi di apprendimento approfondito e analisi del tono per consigliare come presentare i dati.

L'utilizzo di piattaforme come Watson consente alle aziende, in particolare ai produttori, di migliorare la produttività. Gli ingegneri possono utilizzare Watson per catalogare, preparare e analizzare i dati condivisi in azienda. La sua conoscenza del linguaggio naturale aiuta Watson a comprendere dati non strutturati, estrarre parole chiave, tendenze e semantica e interpretarli in tredici diverse lingue.

Eliminare la carta

I leader aziendali possono utilizzare la NLP anche per migliorare l'efficienza e la precisione quando si completano attività amministrative. Ad esempio, le aziende che si affidano a moduli scritti a mano o contenuti di produzione umana potrebbero scoprire che i moduli sono illeggibili o soggetti a smarrimento nel passaggio da un dipendente all'altro. Le aziende devono inoltre immettere manualmente questa grande quantità di dati in un computer, un'operazione ripetitiva e che richiede tempo ai dipendenti, aumentando il rischio di errore.

La tecnologia di riconoscimento della grafia elimina l'esigenza di inserimento manuale dei dati. I dipendenti possono scansionare un documento e il software utilizza il riconoscimento dei caratteri per convertire il testo in formato digitale, risparmiando tempo.

Le aziende devono considerare come utilizzare al meglio la copiosa quantità di dati che generiamo ogni giorno. Investendo in piattaforme di analisi dei dati con capacità di elaborazione del linguaggio naturale, i leader aziendali possono accedere a informazioni in tempo reale e prendere decisioni che migliorano la produttività e aumentano la competitività man mano che un maggior numero di aziende passa alla digitalizzazione.

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