Soluzioni proprietarie di Augmented Analytics e Modelli di Machine Learning

Senza richiedere data scientist, le soluzioni di Datrix basate su AI raccolgono dati da fonti interne ed esterne, li integrano, cercano correlazioni, scoprono informazioni operative preziose e suggeriscono azioni. Sono amplificatori di efficienza e velocità. Sono generatori di ricavi e risparmi misurabili per le aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni e risorse.

AI per il Business

  • L’AI non sostituisce l’intelligenza umana ma ne è un acceleratore sinergico e deve essere sostenibile.
  • L’AI ha lo scopo di ottimizzare il lavoro (svolgendo ad esempio compiti ripetitivi), rendendolo più efficace e veloce, sfruttando i punti di forza esistenti e la capacità di processare dati differenti.
  • La grande mole di dati e la continua integrazione di fonti di informazione non standard, spinge le aziende a richiedere soluzioni interpretative e applicative.
  • L’adozione dell’AI nelle attività di business è strettamente collegato al crescente diffondersi delle piattaforme digitali.
  • Il focus è spostato dagli investimenti in complessi stack tecnologici (con lunghi tempi di implementazione) alla richiesta di soluzioni smart con un impatto diretto e sostanziale sui ritorni (Return on Artificial Intelligence).
  • Le aziende stanno abbandonando l’idea del laboratorio di innovazione per l’AI, per entrare in una fase di utilizzo pratico a supporto di differenti funzioni aziendali.
  • Grazie all’AI assisteremo sempre di più a un processo di contaminazione delle discipline, delle attitudini, delle metodologie e dei settori industriali.

Quali dati usiamo

Spesso e volentieri il valore differenziante nasce dalla combinazione nel nostro data lake e dall’azionamento con algoritmi proprietari di dati di diversa natura e struttura.

L’ambiente tecnologico di ultima generazione su cui si basano le soluzioni del gruppo Datrix si articola in 3 pilastri:

  1. Processo ETL (Extract, Transform, Load) automatizzato attraverso il quale vengono raccolti dati da fonti diverse
  2. Stoccaggio in un unico Data Lake scalabile per standardizzare tutti i dati raccolti
  3. Esecuzione di vari tipi di analisi aumentata attraverso AI (machine learning, deep learning, NLP, …) e indicatori / metodologie proprietarie

Le nostre soluzioni di Augmented Analytics