Interpretare i big data per sviluppare strategie vincenti

19.7.2018
Interpretare i big data per sviluppare strategie vincenti

Analizzare accuratamente i dati per ottimizzare i processi, comprendere le necessità dei clienti e individuare strategie di successo: ecco di cosa si occupa un data scientist, con il supporto dell’intelligenza artificiale.

La quantità di dati che si trova nell'universo digitale cresce in maniera esponenziale, ma per trarne dei vantaggi bisogna sapere come trattarli e gestirli. Attraverso essi si può accrescere la conoscenza di una determinata materia, per elaborare previsioni e ottimizzare i processi. Per riuscirci sono fondamentali due risorse: l'intelligenza artificiale e un esperto di dati che sappia utilizzare i giusti algoritmi.

I big data sono come un puzzle

Gabriele Compostella è un data scientist del Volkswagen Data:Lab di Monaco. Il suo lavoro si basa sulla composizione di nuove combinazioni di dati che possano essere analizzate scientificamente. Comporre i dati in modo che abbiano un significato non è un compito che può essere svolto da una singola persona: per questo Compostella lavora a stretto contatto con gli esperti di intelligenza artificiale. “Sarebbe come chiedere a una persona sola di mettere insieme un puzzle da centinaia di migliaia di pezzi” racconta Compostella. “Per questo sviluppiamo software appositi, in grado di auto-apprendere, che fanno la maggior parte del lavoro al posto nostro”. Il team alimenta gli algoritmi con i dati, dopodiché i sistemi li analizzano e li combinano: a quel punto i data scientist possono utilizzarli per trarre conclusioni, correggendo gli eventuali errori. Ecco come funziona il processo che si definisce Supervised Machine Learning.

Sfruttare al meglio le informazioni

L'obiettivo finale di questo lavoro non riguarda i dati personali, ma l'enorme mole di informazioni che il Gruppo Volkswagen produce quotidianamente attraverso le sue complesse procedure aziendali. Basti pensare alla logistica, alle previsioni finanziarie, fino ad arrivare ai requisiti d’uso e alle operazioni minori. “È necessario un approccio sistematico per completare il puzzle tenendo presente il quadro generale” spiega Compostella. L’analisi dei dati attraverso strumenti statistici avanzati, quindi, è solo il primo passo. Ma i dati possono essere utilizzati anche per rispondere a domande basandosi esclusivamente sui fatti - e ciò significa, in un certo senso, anticipare il futuro. Tecnicamente si chiama analisi predittiva e, con un esempio pratico, si può applicare per stimare quali equipaggiamenti saranno più o meno richiesti dai clienti, con un eventuale adeguamento anticipato della catena di approvvigionamento che porterebbe benefici su più fronti.

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Il Gruppo Volkswagen ha sempre avuto queste informazioni e questi dati, ma solo da pochi anni abbiamo le risorse tecnologiche per gestire le diverse fonti di big data” continua Compostella. Gli specialisti del Data:Lab stanno anche lavorando sulle analisi dei dati relativi ai flussi di traffico in collaborazione con alcune città, con lo scopo di ottimizzare il traffico urbano.

Fonte: TOGETHER.net – Volkswagen AG