Gestione dei dati AI

Cos’è la gestione dei dati AI?

La gestione dei dati AI comporta l’amministrazione strategica e metodica degli asset di dati di un'organizzazione attraverso la tecnologia AI al fine di migliorarne la qualità e l'analisi e affinare il processo decisionale. Comprende tutte le procedure, le linee guida e le metodologie tecniche impiegate per raccogliere, organizzare, archiviare e utilizzare i dati in modo efficiente e richiede integrità, accessibilità, sicurezza e compliance. I dati vengono raccolti, archiviati, recuperati e trasformati per garantire precisione, omogeneità e attualità, una procedura essenziale per garantire il rispetto delle normative, adottare decisioni informate e ottenere un vantaggio competitivo.

L'AI migliora la gestione dei dati nei modi che seguono.

  • Pulizia: gli algoritmi di AI possono individuare e correggere problemi, incongruenze e duplicazioni nei set di dati, con la precisione e l’affidabilità necessarie per ridurre le possibilità di decisioni sbagliate.
  • Riduzione del rumore: l'AI è in grado di separare i dati importanti da quelli irrilevanti, eliminando così il rumore e consentendo alle aziende di concentrarsi sulle informazioni preziose, con un conseguente risparmio di tempo e denaro.
  • Gestione dei dati mancanti: sfruttando metodologie di intelligenza artificiale quali l'imputazione e la modellazione predittiva, è possibile stimare i valori mancanti, ottenendo dati più utili e precisi e riducendo l'impatto di quelli mancanti sugli studi e sulle conclusioni.
  • Individuazione delle tendenze: le analisi basate sull'AI consentono di individuare tendenze, correlazioni e modelli nascosti all'interno di enormi set di dati, al fine di prevedere i cambiamenti del mercato e prendere decisioni proattive.

L'automazione è un altro modo in cui l'AI può migliorare la gestione dei dati, alleggerendo il carico di lavoro degli specialisti e accelerando le procedure, oltre a garantire un uso etico e legale tramite attività di controllo. L’integrazione dell'AI nelle operazioni che coinvolgono i dati aziendali ne migliora la qualità e aiuta le imprese a compiere scelte data-driven con maggiore precisione ed efficacia.

L'AI può essere utilizzata per l'analisi dei dati?

Sì, l'AI può analizzare i dati in modo approfondito. L'AI è in grado di elaborare, comprendere ed estrarre informazioni da set di dati enormi e complessi. Ecco alcuni esempi dell’impiego dell'AI nell'analisi dei dati.

  • Interpretazione ottimizzata: i sistemi di AI classificano e catalogano automaticamente i dati per migliorarne la comprensione e l'utilizzo, una funzionalità particolarmente utile per quelli non strutturati come testi e fotografie, il cui esame manuale può risultare difficoltoso.
  • Riconoscimento avanzato dei modelli: l'AI individua correlazioni, tendenze, valori anormali e modelli nascosti nei set di dati, un’attività fondamentale per estrarre informazioni utili e compiere scelte data-driven, anche nei mercati finanziari.
  • Analisi predittiva futuristica: il machine learning, un sottoinsieme dell'AI, crea modelli per prevedere le tendenze o i risultati futuri utilizzando i dati esistenti a fini di valutazione del rischio e di previsione della domanda e del comportamento dei consumatori.
  • Utilizzo del Natural Language Processing (NLP): i modelli AI in ambito NLP sono in grado di studiare e comprendere il linguaggio umano, consentendo alle aziende di apprendere da dati testuali, soprattutto per l'analisi del sentiment, i chatbot e il riassunto dei documenti.
  • Rivoluzione dell'analisi di immagini e video: la visione artificiale basata sull'AI è in grado di elaborare e analizzare i dati visivi, rendendo possibile l'estrazione di informazioni da immagini e video, come nel caso dell’imaging biomedico in campo sanitario e il riconoscimento facciale a fini di sicurezza.
  • Automazione semplificata: l'AI può accelerare e rendere più efficienti le procedure di analisi dei dati, riducendo le operazioni manuali di pulizia, rilevamento delle anomalie e generazione di report per le aziende.
  • Personalizzazione su misura: l'AI analizza il comportamento e le preferenze degli utenti per sviluppare suggerimenti ed esperienze personalizzate che, con i motori di raccomandazione nell'e-commerce, possono stimolare le vendite proponendo prodotti personalizzati.

Rilevamento efficace delle anomalie: l'AI è in grado di individuare valori aberranti o anomali nei dati, una capacità importante per il rilevamento delle frodi, la quality assurance e il monitoraggio dei sistemi.

In che modo viene utilizzata l'AI per la gestione dei dati?

L'AI migliora l'acquisizione, l'organizzazione e l'utilizzo dei dati. Ecco alcune delle sue applicazioni principali in quest’ambito.

  • Integrazione: l'AI automatizza l'integrazione dei dati aventi origini, strutture e formati diversi; la capacità dei modelli di ML di mapparli e trasformarli, rendendoli più omogenei e analizzabili, è un aspetto particolarmente utile nelle organizzazioni di grandi dimensioni con una grande varietà di origini.
  • Pulizia: gli algoritmi basati sull’AI possono individuare e correggere difetti, incongruenze e duplicazioni, migliorandone la qualità e riducendo sia i tempi sia il rischio di prendere decisioni data-driven errate.
  • Classificazione e tagging: l'AI è in grado di classificare e contrassegnare i dati in base al contenuto, facilitandone l’individuazione e il recupero e migliorando di conseguenza la gestione di contenuti e documenti.
  • Sicurezza: l'AI rileva e previene i cyberattacchi grazie alla capacità dei modelli di machine learning di esaminare il traffico di rete e l'attività degli utenti per individuare anomalie che potrebbero indicare una violazione della sicurezza.
  • Ottimizzazione dello storage: l'AI sposta i dati a cui si accede di rado verso livelli di archiviazione meno onerosi economicamente, riducendo i costi e migliorando l’accessibilità.
  • Ricerca e recupero: i motori di ricerca basati su NLP e AI possono cogliere il contesto della query per migliorare il recupero dei dati, una funzionalità utile sia per gli archivi di documenti sia per i sistemi di gestione dei contenuti.
  • Backup e ripristino: l'AI consente di automatizzare i backup per aumentarne la frequenza e la sicurezza e contribuire a recuperare i dati persi in modo più rapido e preciso.
  • Governance e compliance: l'AI rileva e gestisce i dati sensibili per rispettare il GDPR e l’HIPAA, con vantaggi evidenti nelle policy di conservazione dei dati e negli audit trail.
  • Analisi dati: i tool di analisi scalabili basati sull'AI possono scoprire informazioni e tendenze nei set di dati, una funzionalità fondamentale per le scelte data-driven e per il vantaggio competitivo.
  • Gestione del ciclo di vita: l'AI può automatizzare la produzione, lo storage, l'archiviazione e la distruzione dei dati, tramite un’elaborazione efficiente e conforme alle normative.
  • Gestione della privacy e dei consensi: l'AI gestisce i moduli di consenso, tiene monitorato l’utilizzo dei dati e offre ai consumatori maggiore controllo sulle loro informazioni.

L'AI migliora le operazioni di gestione dei dati, rendendole più efficienti, precise e reattive all’aumento dei volumi. Questo miglioramento della qualità, della sicurezza e dell'accessibilità si traduce in un processo decisionale migliore e in un impiego più efficiente degli asset.

L'AI è in grado di elaborare i dati?

Sì, l'intelligenza artificiale (AI) è in grado di analizzare i dati in numerosi formati, ed è quindi uno strumento utile per valutare informazioni complesse. L'AI impiega diversi metodi per elaborare i dati.

  • Pre-elaborazione: l'AI può pulire, normalizzare e convertire i dati, preparando quelli non elaborati all'analisi tramite una valutazione dei valori mancanti, aberranti o incongruenti.
  • Trasformazione: l'AI può convertire i formati dei dati in modo che funzionino con determinati tool e modelli di analisi, inclusa la strutturazione per gli algoritmi di machine learning e l'analisi statistica.
  • Analisi: l'AI effettua il riconoscimento dei modelli, il raggruppamento e la modellazione predittiva e consente di prendere decisioni data-driven portando alla luce informazioni, modelli e collegamenti nascosti nei set di dati.
  • Natural Language Processing (NLP): l'AI è in grado di riconoscere, interpretare e sintetizzare il linguaggio umano tramite l'NLP per l'analisi del sentiment, la traduzione, il riassunto e le applicazioni di elaborazione dei dati testuali.
  • Elaborazione di video e immagini: la visione artificiale basata sull'AI è in grado di identificare oggetti, riconoscere foto e analizzare informazioni video, con vantaggi evidenti nel settore sanitario, nella sicurezza e nella produzione.
  • Riconoscimento vocale: l'AI è in grado di comprendere e tradurre il parlato umano per gli assistenti virtuali, i gadget a controllo vocale e la trascrizione da voce a testo, nonché di capire e rispondere attraverso il riconoscimento vocale.
  • Analisi delle serie temporali: l'AI è in grado di elaborare i dati delle serie temporali, consentendo alle organizzazioni di prevedere i modelli futuri e di formulare ipotesi sulla base di quanto acquisito in passato, un’abilità essenziale in campo finanziario, meteorologico e di previsione della domanda.
  • Visualizzazione dei dati: l'AI può generare grafici, diagrammi e dashboard che semplificano le informazioni complesse per il processo decisionale data-driven.

Con l'aiuto di questi numerosi tool di elaborazione dei dati, l'AI è in grado di gestire e analizzare in modo efficace enormi quantità di dati, portando alla luce informazioni utili e supportando processi decisionali ponderati in vari campi e settori.

In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare la gestione dei dati?

  • Pulizia dei dati: la pulizia dei dati è spesso un processo laborioso e soggetto a errori, ma l'AI lo può migliorare in modo sostanziale. Le aziende se ne possono avvalere per elaborare parametri e algoritmi che individuano e correggono automaticamente le discrepanze e gli errori. Ad esempio, le soluzioni basate sull'AI nel settore sanitario puliscono le cartelle cliniche dei pazienti per garantire la correttezza dei dati terapeutici, ridurre gli errori di fatturazione e migliorare l'assistenza.
  • Rumore: nello sviluppo delle visualizzazioni, le anomalie potrebbero nascondere alcune informazioni, ma l’AI è in grado di individuare e ridurre al minimo questi errori nei modelli. Nel settore bancario, gli algoritmi di rilevamento delle anomalie basati sull'AI sono in grado di distinguere le transazioni reali da quelle fraudolente, con la conseguente riduzione delle perdite monetarie e una migliore protezione di aziende e clienti.
  • Dati mancanti: lavorare con grandi volumi di dati può risultare difficile nel caso di set incompleti, ma l’AI può rilevare quelli mancanti e aggiornare i modelli di conseguenza, per valutazioni più approfondite e accurate. Gli algoritmi dell'AI possono individuare e gestire le informazioni mancanti sui prodotti nell'e-commerce, assicurando suggerimenti corretti e migliorando la customer experience.
  • Modelli: l'individuazione di modelli distintivi e nuovi in grandi set di dati è un processo lungo, che viene semplificato dall'AI tramite l'inserimento di determinate caratteristiche. Nel settore del retail, l'intelligenza artificiale (AI) è in grado di analizzare i dati di vendita per individuare i modelli di consumo, consentendo alle aziende di modificare in tempo reale le offerte di prodotti e le tattiche di marketing e di rimanere competitive in un mercato volatile.

In che modo HPE può aiutarti con la gestione dei dati AI.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) offre una serie di prodotti e soluzioni per aiutare le organizzazioni nella gestione dei dati AI. Queste soluzioni ottimizzano l'AI e il machine learning, come pure l'integrazione, l'elaborazione, l'analisi e lo storage dei dati. Ecco alcuni di questi prodotti.

HPE Data Solutions: un insieme di prodotti e servizi che supportano le organizzazioni nella gestione efficace dei dati. HPE offre protezione con array di storage e soluzioni di backup a elevate prestazioni. Le tecnologie di analisi di HPE aiutano le aziende a ricavare informazioni dai loro dati, migliorando il processo decisionale.

HPE AI Solutions: soluzioni che consentono di utilizzare con efficacia l'intelligenza artificiale per le analisi avanzate, i modelli predittivi e il machine learning nella gestione dei dati. Le soluzioni AI di HPE si espandono di pari passo con lo sviluppo dei progetti AI aziendali, in modo da gestire e analizzare informazioni più vaste.

HPE GreenLake per l’AI, il ML e l’analisi: il modello di consumo flessibile e paragonabile al cloud di HPE GreenLake può essere utilizzato per AI, ML e analisi, sfruttando le competenze di HPE in materia di infrastrutture per applicare l’AI e l’analisi on demand. GreenLake permette di implementare i carichi di lavoro di AI e ML in modo rapido ed efficace, gestendo i dati senza spese di capitale.

Le competenze di HPE in materia di gestione dei dati, AI e analisi aiutano le aziende a ottimizzare i loro asset di dati con tecnologie che accelerano l'elaborazione, garantiscono protezione e forniscono informazioni basate sull’AI.