,allowExpansion)
AI-Powered Data Stories: un nuovo approccio ai dati
L’approccio innovativo basato sulla Natural Language Generation che consente di generare automaticamente data stories.
La nascita del data storytelling
Le storie raccontate a partire dai dati possono consolidare la comprensione delle statistiche in un modo non ottenibile mediante elenchi o numeri. In questo modo, i dati assumono un valore aggiuntivo: sono coinvolgenti e permettono di evitare discorsi complessi. I dati diventano così più facili da ricordare, utili e avvincenti, e promuovono un ambiente di lavoro più data-literate.
Le soluzioni di data storytelling mirano non soltanto a descrivere e comunicare informazioni a partire dai dati, ma anche a trasformare le informazioni in azioni; informazioni che, a loro volta, devono potenziare i processi decisionali delle aziende basate sui dati. Una data story deve suggerire agli utenti finali cosa sta accadendo, perché sta accadendo e cosa fare per gestirla, minimizzando al contempo le tempistiche e lo sforzo umano.
L’unione tra data story e intelligenza artificiale
L’AI-Powered Data Story è l’unione di Data Story e intelligenza artificiale. Le tre parole fondamentali al centro di tale approccio sono NLP, NLU e NLG (rispettivamente Natural Language Processing, Understanding e Generation): ciascuna svolge un ruolo differente in diverse situazioni. La relazione tra esse può essere descritta mediante l’equazione seguente: NLP = NLU + NLG.
NLU si riferisce all’insieme di tecniche di AI e applicazioni volte a comprendere il linguaggio umano e convertirlo in dati. NLG, invece, rappresenta l’insieme di tecniche che utilizzano dati strutturati per generare una narrativa significativa. NLP è la somma di NLU e NLG. Le aziende investiranno maggiormente in tecniche di NLP per realizzare sistemi non supervisionati e agevoli e per poter interagire efficacemente in modo simile agli umani.
Il business value
Le AI-Powered Data Stories rappresentano una svolta per la Business Intelligence e influenzano le decisioni aziendali operative quasi in tempo reale, generando automaticamente insight di business utili mediante l’interazione più efficace con gli umani: la conversazione. Il business value così generato può essere categorizzato in tre ambiti.
Data Democratization
Grazie a un approccio conversazionale, data & analytics diventano accessibili a chiunque. L’applicazione del NLU consente di interagire con un computer senza digitare nessuna parola: questo prende il nome di “query less search”. Grazie alla NLG è quindi possibile ricevere le informazioni provenienti dai dati in modo conversazionale sotto forma di testo, coinvolgendo maggiormente l’utente finale del business.
Data Engagement
Unendo la narrativa alla visualizzazione, le informazioni e le azioni vengono suggerite in modo diretto e automatico agli utenti business, che a loro volta si interessano di più ai dati e incrementano i processi decisionali basati sui dati.
Accelerazione del time-to-market
Grazie alle AI-Powered Data Stories, le difficoltà in ambito IT si riducono. Gli utenti business possono accedere facilmente ai dati e interagire tramite la conversazione, minimizzando così il tempo necessario a trasformare i dati in informazioni e decisioni.
Il supporto di Reply
Crediamo profondamente in questo nuovo approccio e siamo quindi pronti a considerare e analizzare le nuove tecnologie che emergeranno sul mercato, progettando casi d’uso per POC e creando progetti per casi d’uso di business reali, con l’obiettivo di offrire soluzioni affidabili e all’avanguardia.
Possiamo supportarti in diversi modi:
con workshop, per esplorare le principali esperienze e i casi d’uso su cui abbiamo lavorato;
analizzando il tuo contesto di business, per definire in quale misura è preferibile adottare il nuovo approccio di AI-Powered Data Automation;
aiutandoti a scegliere la migliore soluzione di AI-Powered Data Story in base alle tue necessità, grazie a indagini e sessioni di valutazione.
,allowExpansion;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
)
,allowExpansion;Resize,width=660)
;Resize,width=660)
,allowExpansion;Resize,width=660)