Alessandro Rezzani
Cos’è il Data Mining
Comprendere e sfruttare il data mining per le decisioni aziendali Data mining e Data warehouse Se esaminiamo come le modalità di analisi dei dati si sono evolute negli anni, notiamo come da indagini effettuate direttamente sulle fonti operazionali, si è passati, a partire dagli anni ’90, all’utilizzo di una base dati creata appositamente: il data warehouse.Con il data warehouse e i
NAXA
Naxa si caratterizza da sempre nel proprio mercato di riferimento per l’attenzione dedicata all’ascolto delle necessità del cliente e alla stretta collaborazione nella creazione delle strategie digitali più indicate per ciascuna realtà.
Come cambiano i modelli di analisi di dati in conseguenza al COVID-19?
Ci appare chiaro che gli eventi delle ultime settimane hanno portato a un cambiamento imponente nei comportamenti e abitudini di tutti noi e quindi, automaticamente, a un diverso rapporto nei confronti di negozi, banche, ed altre istituzioni. Questo significa che i modelli di analisi dati che hanno fino ad oggi studiato il comportamento passato dei nostri clienti, collaboratori e fornitori,
Halicin, il nuovo antibiotico scoperto dall’Intelligenza Artificiale contro i superbatteri
Può l’Intelligenza Artificiale scoprire un antibiotico efficace contro batteri super-resistenti alle formule attualmente in commercio? La risposta è sì, e ha anche un nome: Halicin. È di pochi giorni fa la pubblicazione, nella rivista Cell, relativa all’individuazione di una formula farmacologica particolarmente potente contro una serie di superbatteri. La ricerca è stata condotta dagli specialisti del celebre MIT, Massachusetts Institute
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella previsione e nel controllo dell’influenza
Che i Big Data rappresentino una risorsa cruciale in ambito sanitario è un argomento che abbiamo affrontato in passato, spiegando quanto l’estrazione, la comprensione, l’analisi e la definizione del valore della miniera di dati ospedalieri e clinici finiranno col rivoluzionare, nel prossimo futuro, l’intero settore. Per quanto riguarda invece l’Intelligenza Artificiale, quale ruolo può occupare nella previsione e nel controllo
Il problema dei dati duplicati
La ridondanza dei dati causata dalla presenza di istanze duplicate nello stesso database causa problemi di inefficienza in termini di memoria, e possibili errori nella creazione di report e conteggi. In questo articolo forniamo esempi delle più comuni soluzioni presenti sul mercato, e condivideremo la nostra personale prospettiva rispetto alla problematica che ci ha portati alla creazione di un prodotto scalabile, efficiente ed estremamente semplice.
Identificazione automatica dei difetti di produzione
Introduzione I difetti di produzione incidono notevolmente sui costi e sull’immagine dell’azienda verso i propri clienti. Per minimizzare il rischio di difettosità dei prodotti, la maggior parte delle aziende fa appello a controlli di tipo visivo, effettuati da operatori che il più delle volte compiono lo stesso controllo in maniera ripetitiva durante l’intera giornata lavorativa. Appare ovvio che queste tipologie
Apprendimento automatico e intelligenza artificiale
Apprendimento automatico e intelligenza artificiale sono termini sempre più diffusi in una cultura attuale tecnologicamente avanzata, ma allo stesso tempo molto diversi tra loro – seppure complementari. Utilizzarli come sinonimi sarebbe dunque un errore. Quali sono dunque le differenze che intercorrono tra queste tecnologie? Cos’è l’intelligenza artificiale? Cominciamo dall’intelligenza artificiale, conosciuta anche con l’acronimo AI o con il termine
L’intelligenza artificiale nella vita quotidiana
In che modo l’intelligenza artificiale opera nella gestione della vita quotidiana? Qual è la sua diffusione? Quali sono le sue principali applicazioni? È ormai assodato che l’AI sia una delle tecnologie più osservate e promettenti, tanto da essere entrata a far parte degli investimenti digitali di aziende di pressoché qualunque settore. Nel momento in cui gli investimenti si traducono in
L’intelligenza artificiale nelle Assicurazioni
L’intelligenza artificiale nel settore delle Assicurazioni, così come l’analisi predittiva, è ormai utilizzata con una certa regolarità. In termini più generali, le strategie digitali sono da tempo entrate a far parte di pressoché qualunque settore, e nel business assicurativo hanno lo scopo non soltanto di ridisegnare obiettivi, ma anche di progettare nuovi prodotti e servizi e gestire le relazioni con
Analisi predittiva e machine learning: come sono utilizzate nelle diverse App
In un momento storico in cui i dati digitali rappresentano una delle ricchezze intangibili più importanti e in cui la mole di informazioni disponibili è sempre più estesa, l’utilizzo di strumenti di analisi e di sistemi di apprendimento automatico sempre più sofisticati ed evoluti permette ad aziende di ogni settore e livello non soltanto di migliorare i propri processi decisionali,
Competitoor
Questo case study illustra l’esperienza di collaborazione tra Competitoor e Dataskills nella creazione di un tool basato su una soluzione proprietaria ideata da Dataskills, di analisi delle serie storiche.
Internet of Things: cos’è e come si lega all’Industria 4.0?
Internet of Things, IOT, Internet delle Cose… se ne parla ormai quotidianamente, eppure non tutti sono al corrente di cosa si tratti per l’esattezza. In questo pratico articolo, ci proponiamo di offrirvi alcune nozioni di base che vi permetteranno di comprendere i concetti essenziali e, soprattutto, le applicazioni concrete di queste evoluzioni tecnologiche. Cos’è l’IOT? Cominciamo dall’Internet of Things che,
Industria 4.0 e manutenzione predittiva [Scarica il PDF]
La manutenzione predittiva rappresenta uno dei concetti più interessanti tra i tanti legati all’Industria 4.0, ossia a quella che viene ormai unanimemente definita la quarta rivoluzione industriale. In particolare, la possibilità di prevedere con sempre maggiore precisione eventuali guasti o malfunzionamenti a carico di macchine e attrezzature si rivela di grande interesse per tutte le imprese che subirebbero un importante
Industria 4.0 e fabbriche intelligenti [Scarica il PDF]
La rivoluzione rappresentata dall’Industria 4.0 equivale anche al passaggio da strutture produttive tradizionali alla cosiddetta smart automation di intere fabbriche, ed è proprio in questo contesto che emerge il termine “fabbrica intelligente”. Le caratteristiche intrinseche della smart factory sono fortemente connesse ai benefici che queste possono garantire alla produttività aziendale: a partire dalla flessibilità, intesa come capacità di reazione immediata
I Big Data in Italia: qual è la situazione attuale?
Qual è l’attuale situazione dei Big Data in Italia? Secondo i risultati della ricerca “Big Data: Fast & Smart” condotta dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, il mercato dei Big Data Analytics vale attualmente 1,4 miliardi di euro e registra un sonoro +26% rispetto al 2017. Sebbene i Big Data siano un
I Big Data nella Sanità
Quanto sono importanti i Big Data nella Sanità? Estremamente, e lo diventeranno ancora di più nel prossimo futuro, al punto da trasformare e rivoluzionare l’intero settore. L’estrazione, la reale comprensione, l’analisi accurata e definizione del valore della miniera di dati legati ai pazienti permetterà di creare un vero e proprio “nuovo valore” nelle strutture ospedaliere, garantendo servizi più accurati al
Esempi di Data Mining
Con il termine Data Mining, conosciuto negli ultimi anni come Analisi Predittiva, si intende l’applicazione di algoritmi di Machine Learning a basi di dati, con il fine di estrarne informazioni di valore per il business. Differentemente dalle analisi statistiche tradizionali, che si limitano a riorganizzare lo storico di dati raccolti nel tempo, l’analisi di dati tramite Data Mining sfrutta i
Dati come patrimonio essenziale delle aziende: da dove provengono?
Ad oggi, e a ragione, si legge che il patrimonio più importante in possesso delle aziende – a prescindere dal settore in cui esse operano, dal loro livello e addirittura dalla loro dimensione
Come sfruttare il Data Mining
L’applicazione del Data Mining a scopo predittivo consente di determinare, in modo probabilistico, l’accadimento di eventi futuri, come per esempio il comportamento d’acquisto di un cliente, il grado di fedeltà della clientela, l’evoluzione della domanda di prodotti e servizi. Nel settore bancario, ad esempio, si può sfruttare il Data Mining per ricavare dei modelli predittivi sull’utilizzo delle carte di credito:
