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Inteligencia Artificial e Análisis Predictivo: El nuevo enfoque dell’analisi dei dati

Nel dinamico mondo digitale di oggi, l’uso dei dati è in continua evoluzione, così come le esigenze delle aziende. Con quantità sempre maggiori di dati, nel tempo stanno emergendo nuove tecniche per aiutare le aziende a comprendere meglio la realtà delle loro informazioni.

Metodologie come i Big Data hanno aiutato le aziende ad analizzare grandi quantità di dati per spiegare gli eventi già accaduti. E così, per poter capire il perché degli eventi passati.

Tuttavia, questo approccio non è più utile come una volta. In un mondo digitale molto più dinamico in cui i cambiamenti e i progressi si verificano con una velocità crescente, le aziende hanno la necessità non solo di adattarsi ai cambiamenti dell’ambiente, ma anche di anticiparli.

Fornire alle analisi un nuovo approccio predittivo, che consente, sulla base dell’analisi di informazioni e database di grandi dimensioni, di stabilire modelli che consentono di prevedere e stimare eventi futuri.

È qui che l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale può aiutare e dove le esigenze dei Big Data per l’IA divergono.

Dati ampi

Applicazioni di intelligenza artificiale

Per il funzionamento efficiente degli algoritmi, al di sopra di altri fattori, è necessaria l’esistenza di varietà nel set di dati.

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Varietà

Affinché l’IA analizzi efficacemente i dati e quindi stabilisca l’analisi predittiva, è necessario che i dati siano varietà.

Ed è che, con la crescente adozione dell’IA in tutti i settori, cresce anche la necessità di accedere a set di dati diversi.

Big Data

Nel caso dei Big Data, possiamo definirlo in base a tre fattori: il volume, la velocità e la varietà dei dati.

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Il volume

Si riferisce alla dimensione dei dati disponibili.

=

Velocità

La velocità, d’altra parte, si riferisce alla velocità con cui arrivano i dati.

=

Varietà

Si riferisce alla diversità del set di dati.

 

L’importanza dei “Big Data”

 

Che i dati siano diversi, significa che oggi c’è bisogno di dati non troppo semplici. Questi dati sono anche detti “wide data” e possono provenire da dati interni all’azienda, esterni, strutturati e non strutturati.

Il fatto che l’esistenza di dati estesi sia essenziale per la corretta implementazione delle applicazioni di IA nelle aziende e nelle organizzazioni non significa che il volume dei dati non sia importante. Avere molti dati è importante anche per le applicazioni di Intelligenza Artificiale.

Tuttavia, la varietà di dati che utilizziamo è considerata un parametro più importante per l’efficienza degli algoritmi e per stabilire previsioni più precise e accurate sul comportamento futuro.

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