Big data e intelligenza artificiale: guida completa a tecniche, applicazioni e futuro

Nell’epoca attuale i dati rappresentano una risorsa tanto preziosa quanto di difficile gestione. Qualcosa che vale ancora di più quando si parla dei cosiddetti big data, ovvero dei set informativi complessi, articolati e voluminosi, che richiedono strumenti ad hoc di analisi dei big data ed elaborazione.

In questo contesto, il connubio tra big data e intelligenza artificiale si rivela una delle leve tecnologiche più innovative e potenti. 

Cosa sono i big data e come si integrano con l’intelligenza artificiale

Ma cosa sono, esattamente, i big data? Si tratta di insiemi di dati estremamente ampi, complessi e variabili, i quali necessitano, per essere gestiti, analizzati ed elaborati, di strumenti differenti da quelli tradizionali. Questi dati possono provenire da una molteplicità di fonti: social media, dispositivi IoT, sistemi informativi aziendali, transazioni online, sensori, immagini diagnostiche e molto altro.

I big data vengono classificati secondo varie categorie, tre per la precisione, ovvero:

• dati di stampo tradizionale, ovvero strutturati: risultano conformi rispetto alla struttura formale. Si trovano in database concepiti in maniera standard, come nel caso, ad esempio, degli estratti di un conto bancario;
• dati semi-strutturati: meno precisi e completi dei precedenti, presentano una struttura differente e soltanto parzialmente definita. È questo il caso ad esempio dei file LOG o di registro, adoperati per tenere traccia all’interno di programmi/sistemi operativi;
• dati non strutturati: non risultano organizzati in maniera tale da poter essere inseriti all’interno dei database tradizionali. Ciò avviene, ad esempio, per le informazioni che si trovano all’interno di e-mail e foto.

Occorre inoltre distinguere i big data in base alle fonti in cui sono ubicati, ovvero in relazione al fatto che si parli di archivi pubblici, social oppure vengano trasmessi in modalità streaming.

Architettura e strumenti per gestire big data

La gestione dei big data richiede un’infrastruttura specifica per raccogliere, archiviare, elaborare e analizzare le informazioni in maniera scalabile e mirata. Alla base c’è la cosiddetta Data Architecture o architettura dei dati, definita dall’Osservatorio del Politecnico di Milano nel modo seguente:

“la struttura organizzativa che definisce come i dati vengono raccolti, archiviati, gestiti e utilizzati all’interno di un’organizzazione. Si tratta di un insieme di principi, modelli e standard che guidano il modo in cui questi vengono trattati per garantire efficienza, sicurezza e scalabilità.”

L’architettura dei dati va impostata a seconda delle specificità che contraddistinguono il progetto, utilizzando degli strumenti ad hoc. Si articola in linea generale nelle fasi che seguono:

• Raccolta dei dati: per questa fase occorre impostare un sistema scalabile e che risulti in grado di processare i big data anche in realtime, così da massimizzare le possibili perdite di informazioni;
• Conservazione dei dati: l’archiviazione dei dati contempla soluzioni tecnologiche pensate per superare i limiti dei database tradizionali e gestire più fonti informative;
• Integrazione dei dati: alla base in questo caso c’è la capacità di integrare vari sistemi di gestione dei dati, come CRM, gestionali, dispositivi IoT, ecc. con le azioni conseguite dalle persone sulle piattaforme social e sui siti web.

Le parole chiave per ogni Data Architecture sono quindi quelle che seguono: progettare, personalizzare e ottimizzare. Le caratteristiche più analizzate dei dati, e oggetto di classificazione, sono le cosiddette 3V: volume, varietà e velocità a cui vengono generati.

Ruolo dell’intelligenza artificiale sui big data: Machine Learning & Deep Learning

L’intelligenza artificiale (IA) o artificial intelligence (AI), come è altresì conosciuta con la denominazione anglosassone, grazie ad alcuni suoi sottocampi all’avanguardia come il machine learning e il deep learning, consente di rendere queste informazioni molto più di semplici statistiche. Lo fa individuando pattern e offrendo informazioni preziose per fare delle previsioni e automatizzare il processo di decision making.

L’integrazione tra big data e intelligenza artificiale si configura dunque come una sinergia di stampo strategico, che si influenza vicendevolmente: i big data alimentano l’IA, fornendo la materia prima per l’apprendimento dei modelli; l’intelligenza artificiale, a sua volta, consente di dare un senso ai dati, offrendo insight in tempo reale, ottimizzazioni operative e scenari predittivi. Questa combinazione sta diventando sempre più centrale in diversi ambiti aziendalie scientifici, determinando un vantaggio competitivo per chi è in grado di adottarla efficacemente. Pertanto, il Machine Learning (ML) consente di costruire dei modelli capaci di apprendere dai dati e di compiere previsioni o classificazioni. Al centro troviamo algoritmi e modelli di stampo statistico in grado di identificare i pattern presenti nei dati, offrire previsioni e aiutare nel prendere decisioni strategiche e consapevoli.

Questi aspetti vengono implementati nel Deep Learning o DL, che è una branca del machine learning – e dunque un suo sottoinsieme – che si basa su reti neurali multilevel e profonde. La sua adozione si rivela l’ideale per analizzare immagini, audio e dati non strutturati, per i quali offre una maggiore precisione e capacità migliori di automatizzazione. L’efficacia dell’IA dipende dalla quantità e qualità dei dati disponibili. Più un modello dispone di dati eterogenei, storici e aggiornati in tempo reale, maggiore sarà la sua capacità predittiva e di supporto nel processo di decision making.

Una precisazione: questo modus operandi può migliorare progressivamente le proprie performance nel tempo, anzi, dovrebbe essere così se si predispone una logica di aggiornamento costante e di apprendimento continuo.

Principali casi d’uso: dove big data e IA fanno la differenza

Vediamo insieme quali sono i campi dove l’uso sinergico e con un approccio tailor made di big data e intelligenza artificiale riesce a fare la differenza. Ecco i casi d’uso principali, alla luce dell’esperienza e della compliance maturate da D/Vision Lab.

Sanità: diagnostica predittiva e imaging medico

Nell’ambito sanitario, l’integrazione tra big data e intelligenza artificiale risulta al centro dello sviluppo di sistemi di diagnostica predittiva basati sull’analisi di dati clinici, anamnesi e immagini mediche. L’IA è in grado di identificare pattern di per sé non visibili con l’occhio umano e tecnologie standard, aiutando ad anticipare l’insorgenza di condizioni patologiche poi più complesse da trattare.

Le moderne tecnologie trovano dunque impiego nella lettura delle immagini DICOM, mentre gli algoritmi predittivi si rivelano di supporto nelle decisioni cliniche.

Retail: ottimizzazione magazzino, analisi cliente, raccomandazioni

Un altro ambito dove big data e IA sono utilizzati in maniera soddisfacente è il retail, dove il loro impiego consente di monitorare in tempo reale e con più efficacia le scorte di magazzino, prevedendo la domanda e personalizzando ulteriormente l’esperienza d’acquisto. Gli algoritmi analizzano i comportamenti d’acquisto, i feedback e i trend di mercato, generando suggerimenti personalizzati e promozioni mirate.

Inoltre, attraverso degli strumenti di business intelligence si ha modo di adattare le strategie commerciali alle evoluzioni della nicchia, con rapidità ed efficacia.

Industria: manutenzione predittiva e controllo qualità

Nel comparto industriale, i sensori di IoT integrati con i big data permettono di rilevare dati operativi direttamente dai macchinari. L’intelligenza artificiale li elabora per individuare segnali di guasto imminente e prevenire eventuali malfunzionamenti, supportando attivamente nelle operazioni di manutenzione predittiva.

Allo stesso tempo, i sistemi di visualizzazione artificiale possono eseguirecontrolli qualità automatizzati, aumentando gli standard di precisione e riducendo gli scarti di produzione.

Sfide tecniche e organizzative nell’integrazione di big data e IA

L’utilizzo congiunto di big data e intelligenza artificiale pone diverse sfide, sia tecniche che organizzative.

A livello tecnico la difficoltà maggiore risiede nel gestire l’eterogeneità e il volume dei dati, garantendo sicurezza, scalabilità e interoperabilità tra i vari sistemi coinvolti. Inoltre, l’addestramento dei modelli IA richiede una potenza computazionale elevata e set di dati accurati, per potersi dire affidabile e performante.
Dal punto di vista organizzativo, è fondamentale sviluppare delle competenze specialistiche atte a ridefinire i processi interni e promuovere una cultura data-driven.

Gli esperti sono infatti concordi nell’affermare che la capacità di interpretare correttamente i dati è importante quanto quella di raccoglierli, se non di più. A oggi risultano quindi centrali aspetti quali quelli relativi alla governance, la qualità delle fonti e l’etica nell’uso dell’IA.

Trend futuri ed il ruolo di D/Vision Lab

Qual è il futuro del connubio big data e intelligenza artificiale? In D/Vision Lab ci poniamo questa domanda quotidianamente, attenzionando le principali innovazioni tecnologiche e in particolare quelle che vedono al centro 5G, cloud ibrido ed edge computing, oltre naturalmente ai modelli generativi. Ad oggi si prevede un incremento della capacità predittiva delle soluzioni basate sull’IA, con applicazioni sempre più autonome e intelligenti.

D/Vision Lab, in quanto realtà specializzata nella visualizzazione e analisi dei dati complessi, sta già sviluppando soluzioni personalizzate che vedono al centro IA e big data, così da supportare in maniera ottimale diversi ambiti: dalla diagnostica per immagini all’industria manifatturiera, fino al retail e alla formazione.

L’obiettivo è tradurre grandi volumi di dati in insight strategici, migliorando la comprensione e la comunicazione delle informazioni tramite strumenti visivi, simulazioni e modelli 3D interattivi.