Che cos'è la data intelligence?

Come funziona la data intelligence?

La data intelligence utilizza sia modelli di AI generativa che modelli di AI tradizionale per sviluppare un'approfondita comprensione dei dati aziendali e del loro utilizzo. L'apprendimento avviene attraverso l'acquisizione di segnali da tutto il patrimonio di dati dell'organizzazione, inclusi cataloghi di dati, query SQL, dashboard di BI, notebook, pipeline di dati e documentazione. Questo approccio rende possibile una comprensione sfumata dei concetti, della semantica e dell'ambiente di dati unico dell'azienda. Di conseguenza, l'AI può fornire risposte significativamente più accurate rispetto a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) addestrato soltanto su dati pubblicamente disponibili su Internet.

Quali sono i vantaggi della data intelligence?

Alle organizzazioni, la data intelligence offre i seguenti vantaggi:

• Rende più produttivo l'utilizzo di dati e AI permettendo di accedervi con il linguaggio naturale: sfruttando modelli di AI, la data intelligence consente di lavorare con i dati utilizzando il linguaggio naturale, personalizzato per includere il gergo e gli acronimi di ogni organizzazione. La data intelligence osserva come i dati sono usati nei carichi di lavoro esistenti per apprendere i termini dell'organizzazione e offre un'interfaccia personalizzata in lingua naturale alla portata di tutti: da utenti non specializzati a data scientist e data engineer.
• Migliora la catalogazione semantica e l'individuazione di dati e risorse di AI: l'AI generativa è in grado di comprendere il modello di dati, le metriche e i KPI di ogni organizzazione per offrire funzionalità di scoperta senza precedenti e identificare automaticamente le discrepanze nel modo in cui i dati vengono utilizzati.
• Automatizza gestione e ottimizzazione dei dati: i modelli di data intelligence possono ottimizzare il layout, il partizionamento e l'indicizzazione dei dati in base al loro utilizzo, riducendo la necessità di regolare e configurare manualmente i parametri.
• Migliora governance e privacy: la data intelligence consente alle organizzazioni di rilevare, classificare e prevenire l'uso improprio dei dati sensibili automaticamente, semplificando al contempo la gestione dei dati tramite l'uso del linguaggio naturale.
• Offre un supporto di prima classe per carichi di lavoro di AI: la data intelligence migliora le applicazioni di AI aziendali consentendo loro di connettersi ai dati aziendali attinenti e di sfruttare la semantica appresa (ad esempio, metriche e KPI) per fornire risultati pertinenti e accurati. Utilizzando la data intelligence, gli sviluppatori di applicazioni di AI non devono più estrarre faticosamente le informazioni affidandosi alla fragile ingegneria dei prompt.

Casi d'uso per la data intelligence

La data intelligence è utilizzata in vari settori industriali, dalla finanza alla sanità e all'energia, e sta trasformando il modo in cui le aziende operano. Ecco alcuni esempi che dimostrano come la data intelligence aiuti le aziende a comprendere i propri clienti, a migliorare i processi, a rilevare le frodi e altro ancora:

• Finanza: questo settore utilizza la data intelligence per gestire i rischi finanziari, anticipare le tendenze economiche e garantire la conformità normativa. Banche e istituti finanziari analizzano i dati per valutare l'affidabilità creditizia, identificare le frodi e classificare i clienti.
• Commercio al dettaglio e largo consumo: questi settori sfruttano la data intelligence per comprendere le preferenze dei clienti, gestire meglio l'inventario, ottimizzare le supply chain e personalizzare le strategie di marketing per adattarle ai singoli clienti.
• Settore pubblico: nel settore pubblico, la data intelligence è fondamentale per migliorare i servizi e prendere decisioni politiche informate. Le agenzie governative utilizzano i dati per monitorare i cambiamenti economici e migliorare l'erogazione dei servizi.
• Assicurazione: le aziende di questo settore utilizzano la data intelligence per valutare i rischi, determinare i premi assicurativi e rilevare le richieste di indennizzo fraudolente. Analizzare grandi set di dati consente loro di comprendere con maggiore chiarezza i rischi e semplifica il processo di liquidazione dei sinistri.
• Sanità: le organizzazioni di questo settore utilizzano la data intelligence per migliorare l'assistenza ai pazienti, tenere sotto controllo i costi e condurre ricerche. L'analisi dei dati supporta il processo decisionale medico e aiuta a identificare trattamenti efficaci.
• Energia: nel settore energetico, le aziende utilizzano l'analisi dei dati per monitorare e prevedere il consumo di energia e migliorare l'efficienza della rete elettrica.

Sebbene le applicazioni di data intelligence possano variare da un settore all'altro, l'obiettivo comune rimane lo stesso: estrarre informazioni preziose dai dati e sfruttarle per guidare la crescita aziendale e migliorare l'esperienza dei clienti.

Tecnologia chiave che abilita le piattaforme di data intelligence

Una piattaforma di data intelligence è un'architettura costruita su un data lakehouse (che combina le migliori funzionalità di data lake e data warehouse) per fornire una base aperta e unificata per tutti i dati e la governance ed è alimentata da un motore di data intelligence in grado di comprendere l'unicità dei dati di un'organizzazione. Le tecnologie chiave che abilitano la Data Intelligence Platform includono:

1. Archiviazione dei dati aperta e unificata
   • Servizi di cloud storage: come Amazon S3, Google Cloud Storage e Azure Data Lake Storage, per fornire uno storage scalabile ed economicamente vantaggioso
   • Formati di dati aperti: inclusi Delta Lake UniForm e Apache Iceberg, che sono livelli di archiviazione open source che portano le transazioni ACID a formati come Parquet, consentendo di operare sui dati e di gestirli in modo affidabile
2. Servizi di governance e di gestione dei metadati aperti
   • Unity Catalog: fornisce strumenti aperti per la governance e per la gestione dei metadati nei data lakehouse
   • Hive metastore: un repository centrale che memorizza i metadati per le tabelle e i database Hive, facilitando l'individuazione e la gestione dei dati
3. Elaborazione distribuita dei dati
   • Apache Spark™ e Spark Structured Streaming: un motore di unified analytics per l'elaborazione di dati su larga scala che supporta l'elaborazione in batch e in streaming
4. Motori di query
   • Databricks Photon: un motore di nuova generazione che offre prestazioni di query estremamente rapide a costi contenuti per acquisizione di dati, ETL, streaming, data warehousing, data science e query interattive, direttamente sul data lake
5. Machine learning e MLOps
   • MLflow: una piattaforma open source per gestire il ciclo di vita del ML, incluse sperimentazione, riproducibilità e implementazione
   • Mosaic AI: strumenti che accelerano lo sviluppo e l'implementazione di modelli di AI tradizionali e generativi ottimizzando e automatizzando i flussi di lavoro di machine learning
6. Sistemi di AI composti
   • I sistemi di AI composti utilizzano i segnali provenienti dalla piattaforma dati di un'organizzazione, inclusi cataloghi di dati, dashboard, notebook, pipeline di dati e documentazione, per creare modelli di AI generativa altamente specializzati e accurati in grado di comprendere i dati dell'organizzazione, i modelli di utilizzo e i concetti aziendali.