Una delle potenzialità maggiori dell’IA – si sa – è l’analisi dati. Piattaforme e strumenti a questo scopo, se direzionati senza infrangere diritti, portano vantaggi in più campi. Le funzioni coinvolte infatti riguardano reportistica, organizzazione e gestione dei dati, analisi testuale e molto altro. Il tutto automatizzabile, interamente per alcuni processi o parzialmente per altri, in modo da risparmiare tempo e sforzi.
Quindi le professioni digitali interessate da questa lista sono tante, perché possono prendere spunto… vediamo se trovi qualcosa di utile. Noi intanto, per ogni piattaforma ti forniamo un esempio pratico.
Analisi dati per business intelligence e reportistica
- Microsoft Power BI: importazione dati da quasi qualsiasi fonte, creazione di visualizzazioni personalizzate e condivisione di report sicuri. Integra funzionalità AI avanzate, in particolare un copilot che assiste nella scrittura e nella spiegazione di query DAX, migliorando precisione e velocità. Con questa piattaforma un analista può creare report dettagliati con visualizzazioni complesse in pochi minuti, risparmiando ore di lavoro.
- Looker: analisi in tempo reale, data modeling avanzato, connessioni live a oltre 35 database SQL, analisi self-service per la creazione di visualizzazioni personalizzate ed embedded analytics per integrazioni con altre soluzioni software. Un team di marketing può rapidamente visualizzare e analizzare dati delle campagne in corso, apportando modifiche in tempo reale e ottimizzando le strategie basate su insight immediati, senza ritardi o necessità di estrarre dati manualmente.
- Tableau: visualizzazioni interattive avanzate, generazione di report e dashboard dinamici, integrazione con AI per insight predittivi e generativi, data modeling con supporto per relazioni multi-fact ed esplorazione e analisi dei dati in tempo reale. In particolare Einstein, il copilot AI a disposizione, aiuta nella creazione di visualizzazioni e calcoli usando linguaggio naturale, riducendo i tempi di analisi e migliorando la precisione dei risultati. Con questo strumenti un team di vendita può monitorare metriche chiave e ricevere insight proattivi via email o Slack, ottimizzando le decisioni senza dover costruire manualmente ogni report.
Gestione team e progetti
- Julius AI: con questa puoi interpretare, analizzare e visualizzare dati tramite comandi in linguaggio naturale. Le funzioni principali includono la creazione di grafici, report e modelli predittivi. Una particolarità di Julius AI è l’interfaccia chat intuitiva che permette agli utenti di ottenere insight direttamente dai dati. Un marketer può analizzare le performance di una campagna pubblicitaria e ottenere grafici e trend in pochi minuti, risparmiando ore di elaborazione manuale.
- DataLab: una piattaforma collaborativa che supporta l’analisi avanzata dei dati con un’interfaccia tipo notebook, integrando SQL, Python e R. Le sue funzioni principali includono la generazione di report live e aggiornamenti in tempo reale. Particolare è la capacità di creare e condividere rapporti aggiornati immediatamente con il team, eliminando la necessità di trasferire manualmente le informazioni. Ad esempio, un team di sviluppo può monitorare le metriche di performance di un’applicazione, aggiornando i report in tempo reale durante il ciclo di sviluppo.
- Databricks: gestione cluster di big data e supporto notebook collaborativi. Le sue funzioni principali includono l’elaborazione efficiente dei dati e la collaborazione sui progetti di ingegneria dei dati. Con questo, un e-commerce può analizzare grandi volumi di dati dei clienti, ottimizzando le strategie di marketing basate su analisi rapide e dettagliate dei trend di acquisto.
Analisi dati con IA e machine learning
- Google Cloud AutoML: piattaforma che consente la creazione di modelli di machine learning personalizzati senza bisogno di competenze avanzate. Le sue funzioni principali includono un’interfaccia drag-and-drop, il supporto per vari tipi di dati e l’integrazione con l’ecosistema Google Cloud. Un e-commerce può creare un modello di raccomandazione personalizzato in poche ore, migliorando l’esperienza d’acquisto dei clienti e aumentando le vendite.
- Microsoft Azure AI: offre una suite completa di servizi AI basati su cloud per la costruzione, l’addestramento e la distribuzione di modelli ML su larga scala. Le sue funzioni principali includono l’integrazione con strumenti Microsoft come Power BI e Dynamics 365, e il supporto per diversi linguaggi di programmazione. Un team IT può sviluppare un modello di previsione della domanda, ottimizzando gestione dell’inventario e riducendo i costi.
- OpenAI: principalmente offre GPT-4, accessibile tramite API per l’integrazione in applicazioni personalizzate. In questo caso, l’IA generativa tanto conosciuta solo per i testi, si trasforma in uno strumento che permette a un’attività di integrare GPT-4 nell’assistenza clienti, migliorando il servizio e riducendo i costi operativi grazie a risposte automatiche accurate e personalizzate.
Visualizzazione dati e dashboard
- Polymer: visualizzazione dati e una vasta gamma di strumenti per creare grafici interattivi e dashboard. Le sue funzioni principali includono la connessione a oltre 20 sorgenti dati, la generazione automatica di dashboard e l’integrazione con IA per fornire insight e spiegazioni sull’analisi dati. Un team di marketing può analizzare le performance delle campagne e ottenere grafici dettagliati, migliorando le decisioni strategiche senza necessità di competenze tecniche avanzate.
- Sisense: permette di combinare dati complessi in visualizzazioni unificate, incluse dashboard interattive. Integra numerose fonti dati e utilizza strumenti di analisi avanzata. Un’azienda manifatturiera può monitorare metriche di produzione in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa e riducendo i tempi di inattività grazie a dashboard aggiornati costantemente.
- Qlik: visualizzazione dati che facilita l’analisi visiva e la creazione di report dettagliati. È possibile integrare diverse fonti di dati, l’uso di analisi associativa e la creazione di dashboard interattive. Una società di servizi finanziari può analizzare le transazioni dei clienti e identificare trend e anomalie, migliorando la sicurezza e la conformità normativa.
Analisi testuale ed estrazione dati
- MonkeyLearn: utilizza l’intelligenza artificiale per estrarre dati da testi come email, sondaggi e post sui social media. Permette di usare modelli pre-costruiti o personalizzati per la classificazione dei testi, analisi del sentiment e estrazione di entità. Con questa si possono creare modelli di machine learning senza la necessità di competenze tecniche avanzate. Un’azienda può utilizzare MonkeyLearn per analizzare recensioni dei clienti sui social media, identificando tendenze di sentiment e feedback ricorrenti per migliorare i prodotti e le campagne di marketing.
- SAS Text Miner: uno strumento avanzato per l’analisi dei dati testuali. Le sue funzioni principali includono la classificazione automatica dei documenti, l’analisi del sentiment, l’estrazione di entità e la previsione delle tendenze. Una particolarità di SAS Text Miner è la capacità di gestire grandi volumi di dati testuali con elevata precisione. Una società di ricerca di mercato può analizzare migliaia di recensioni di prodotti, identificando le tendenze emergenti e le preferenze dei clienti per migliorare le strategie di prodotto.
- RapidMiner: anche questa offre strumenti potenti per l’analisi testuale e include classificazione documenti, estrazione di parole chiave e analisi del sentiment. Una qualsiasi attività può analizzare i commenti sui social media, identificando rapidamente le preoccupazioni dei clienti e migliorando i servizi offerti.