La crescente quantità di dati che un’azienda può raccogliere, flussi di dati relativi al monitoraggio delle abitudini degli utenti, ai sistemi informatici e alla distribuzione ed erogazione dei servizi, gioca un ruolo centrale nel guidare processi decisionali, strategie e gestione del business nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi.
L’importanza di questi dati risiede nella conoscenza alla quale può accedere l’azienda che sia in grado di analizzarli ed interpretarli.
In uno scenario in cui volume e complessità dei Big Data cresce esponenzialmente, emerge la necessità di mettere in atto sistemi di raccolta, organizzazione ed integrazione di dati, provenienti da fonti diverse, ed individuarne tutte le possibili connessioni, per poter mettere in relazione le giuste informazioni ed esplorare ogni possibile combinazione tra variabili.
Oltre alla capacità di raccogliere, classificare ed analizzare una quantità di dati sempre maggiore, nasce l’esigenza di rendere le analisi accessibili, in termini di gestione e comprensione, a più utenti aziendali che non abbiano necessariamente competenze specifiche.
Gli strumenti di augmented analytics, avvalendosi di tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, sono in grado di esaminare miliardi di combinazioni di dati trovandone le correlazioni, esplorando un numero sempre maggiore di ipotesi e individuando i risultati più rilevanti.
Possono accrescere continuamente le proprie capacità, sulla base dell’esperienza maturata e delle informazioni costantemente immagazzinate, grazie a processi automatici di raccolta e profilazione dei dati.
Le potenzialità di elaborazione dei dati offerta dall’augmented analytics possono inoltre rendere semplice l’accesso alle informazioni, anche a chi non ha una formazione specifica in data science, non solo perché in grado di fornire raccomandazioni su quale sia la migliore visualizzazione per dati specifici, su come filtrare e selezionare i dati per rendere l’analisi più approfondita, ma anche per la capacità di comprendere ed utilizzare il linguaggio naturale.
Gli utenti possono esplorare tutte le possibili combinazioni di dati interagendo con interfacce che comprendono il linguaggio naturale, ponendo domande e ottenendo risposte pertinenti e circostanziate.
Ciò consentirà agli strumenti di analisi di risultare semplici quanto un'interfaccia di ricerca o una conversazione con un assistente virtuale.
Questo paradigma d’analisi avanzata apre quindi nuovi scenari nella gestione dei dati da parte delle aziende e promette sempre maggiore accesso alla conoscenza che ne deriva.