In che modo l’IA sta trasformando la gestione dei dati?

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“Tra l’alba della civiltà e il 2003 sono stati creati 5 exabyte di informazioni, ma oggi la stessa quantità viene prodotta ogni due giorni.” Questa citazione di Eric Schmidt, Executive Chairman di Google, risale al 2011. Oggi, questo numero si aggira intorno a 0,33 zettabyte al giorno (328,77 milioni di terabyte). Nel mondo moderno tutto ruota attorno ai dati: ogni clic del mouse, swipe, tap e visualizzazione può influenzare le decisioni di business. Tuttavia, il vero problema è gestire il volume e la velocità con cui i dati vengono generati.

La gestione dei dati si è evoluta proporzionalmente all’aumento della velocità di generazione dei dati. Siamo partiti da semplici database relazionali ed ETL, poi sono arrivati big data e dati non strutturati, aprendo la strada a pipeline di dati automatizzate e data lake. Eppure, questa valanga di dati sembra non avere fine. I dati moderni sono complessi, altamente non strutturati, provengono da una varietà di fonti e sono quindi oltre la capacità della tecnologia tradizionale. Per fortuna, oggi abbiamo l’IA per risolvere i nostri problemi di data management.

L’IA è da tempo una parola chiave. Soprattutto dopo l’introduzione dell’IA generativa, la tecnologia sta penetrando rapidamente in ogni aspetto della nostra vita. Ha quindi perfettamente senso sfruttarla anche per la gestione dei dati.

Ma in che modo l’IA sta trasformando la gestione dei dati? In questo articolo, vediamo più da vicino come l’intelligenza artificiale influisce su estrazione, mappatura, qualità e analisi dei dati.

La fusione tra IA e gestione dei dati

Il 2023 ha catalizzato l’adozione dell’IA con l’arrivo dell’IA generativa. Secondo l’ultimo sondaggio di McKinsey, un terzo degli intervistati ha dichiarato che l’IA generativa è utilizzata in almeno una funzione aziendale. Il 40% delle organizzazioni ha affermato di aver adottato l’IA e che le proprie aziende prevedono di investire di più in questa tecnologia.

Per quanto riguarda l’adozione dell’IA nella gestione dei dati, è importante capire che anche le esigenze relative ai dati sono cambiate. La condivisione dei dati sta diventando rapidamente un fenomeno comune. Le organizzazioni puntano a decentralizzare i dati e a offrirli come prodotto ai clienti interni ed esterni. Inoltre, con la crescente domanda di data fabric, il mercato cerca soluzioni che consentano un’integrazione dei dati automatizzata e aumentata.

L’IA è più che attrezzata per stare al passo con questi cambiamenti nelle esigenze dei dati. Dall’ingestione dei dati fino all’analisi, l’IA è in grado di astrarre le complessità del processo di gestione dei dati e quindi accelerarlo.

Amazon è l’esempio per eccellenza di come l’adozione dell’IA nella gestione dei dati possa far decollare i ricavi. Il colosso della vendita al dettaglio considera punti dati come attività di acquisto pregresse, importi spesi sul sito, liste dei desideri e posizione geografica, e utilizza IA e analisi predittiva per anticipare ciò di cui i clienti avranno bisogno ancor prima che ne abbiano consapevolezza.

Cosa succede dietro le quinte? Come funziona l’IA? Tecnologie di IA, come gli algoritmi di machine learning, possono accelerare attività di routine come pulizia, classificazione, clustering e rilevamento delle anomalie. Oltre a ciò, l’elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning semplificano l’analisi del testo, l’analisi del sentiment e l’analisi delle immagini, e l’elenco potrebbe continuare.

Analizziamo ogni fase della gestione dei dati per vedere l’impatto dell’IA.

IA ed estrazione dei dati

Il primo passo in qualsiasi ciclo di gestione dei dati è l’estrazione. Considerate le fonti di dati non strutturate come testo, PDF, immagini, ecc., questo è diventato impegnativo per gli strumenti tradizionali. Inizialmente, gli strumenti erano basati su template: si potevano estrarre automaticamente dati da documenti che seguivano lo stesso modello. Tuttavia, l’IA ha eliminato la necessità di uniformità nei template. Gli strumenti di estrazione dati basati su IA usano l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere i campi che un’azienda deve estrarre. Per esempio, se un’azienda vuole estrarre informazioni sui clienti da fatture o ordini di acquisto, le basta specificare i campi e lo strumento li estrarrà indipendentemente dal formato.

IA e mappatura dei dati

Una volta estratti, i dati vengono mappati dalla fonte alla destinazione di arrivo. In passato, questo era un processo manuale che richiedeva agli specialisti IT di scrivere codice. Ben presto sono emersi strumenti di data mapping no-code che consentono ai professionisti dei dati di visualizzare ed effettuare la mappatura dei dati con il drag-and-drop. Oggi l’IA ha completamente trasformato la mappatura dei dati.

L’intelligenza artificiale ha reso possibile la scoperta automatica di fonti, attributi e relazioni dei dati. Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati esistenti per identificare pattern e connessioni, riducendo di conseguenza tempo e sforzo. Inoltre, l’IA semplifica la mappatura degli schemi poiché gli algoritmi utilizzano il riconoscimento di pattern e l’analisi semantica per identificare somiglianze tra schemi eterogenei.

IA e qualità dei dati

Sebbene le aziende siano diventate esperte nel generare grandi volumi di dati, continuano a scontrarsi con problemi di qualità. Secondo IBM, il costo annuo della scarsa qualità dei dati ammonta a 3,1 trilioni di dollari negli Stati Uniti soltanto, a dimostrazione che l’evoluzione dei software di data management non è ancora bastata. L’IA, però, può fare davvero la differenza.

Gli algoritmi di IA possono scandagliare i dataset alla ricerca di errori, incongruenze e anomalie e correggerle immediatamente. Il punto di forza è la gestione dei dati mancanti: gli algoritmi di IA possono rilevare i valori assenti nei dati e quindi colmarli con valori stimati senza compromettere l’accuratezza.

IA e analisi dei dati

Forse il contributo maggiore dell’IA è nell’analisi dei dati, l’ultima fase di qualsiasi processo di gestione. Con l’introduzione di GPT, sono proliferate integrazioni leggere di NLP nell’analisi dei dati. Le tecniche di NLP analizzano i dati testuali provenienti da fonti come social media, feedback dei clienti e documenti. L’IA può anche raggruppare dati simili utilizzando algoritmi di clustering.

Gli alberi decisionali e l’analisi di regressione sono tecniche fondamentali nell’analisi dei dati. I modelli di machine learning basati su IA possono creare con facilità alberi decisionali complessi, anche in dataset multidimensionali.

Conclusione

Il ruolo dell’IA nella gestione dei dati è innegabile. Non è solo un modo accattivante di fare analisi: è una necessità del momento. Le aziende oggi hanno bisogno di insight in tempo reale, e l’IA può fornirli. Il ruolo dell’IA diventerà solo più rilevante con il passare del tempo.

Si potrebbe avanzare verso l’Edge AI, ovvero l’analisi e l’elaborazione dei dati direttamente alla fonte di raccolta. Questa tecnologia eliminerà molte attività manuali e renderà la gestione dei dati più semplice.

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