La cultura data-driven è un approccio aziendale ed organizzativo in cui le decisioni vengono prese sulla base di dati empirici e analisi quantitative, piuttosto che su intuizioni o opinioni personali. Il dato è al centro delle strategie e delle operazioni in tutti i settori dell’organizzazione, ma a condizione che sia di qualità, cioè univoco e certo.

L’approccio data-driven richiede un investimento in termini di risorse umane, tecnologie e processi necessari per raccogliere, analizzare e interpretare i dati in modo efficace. Un cambiamento culturale in cui i dati sono valorizzati in tutta l’organizzazione, incoraggiando la collaborazione tra i dipartimenti e la condivisione delle conoscenze.

I dati, strutturati e non, crescono in maniera esponenziale ma, spesso, risiedono in isole tecnologiche e in diverse applicazioni, alcune on premise e altre in cloud. Alcuni dati sono solo parzialmente aggregati mentre altri risultano esclusi. Molti provengono da fonti innovative, quali i sistemi Iot e i canali social, che però espongono l’azienda a maggior rischio di sicurezza.

Non esiste un’infrastruttura migliore in assoluto, sia questa on prem, ibrida o in cloud, ma è importante per le aziende poter contare su una piattaforma moderna, che permetta di accedere a tutti i dati attraverso un unico punto di ingresso, che consenta a più applicazioni di interfacciarsi e scambiarsi dati in tempo reale sfruttando l’intelligenza artificiale e, in particolare, quella generativa.

In sintesi:

Nell’ambito della cultura data-driven, l’intelligenza artificiale è spesso utilizzata per sviluppare modelli predittivi più complessi e sofisticati per l’automazione dei processi decisionali, l’analisi dei testi e molte altre applicazioni. I modelli predittivi e l’A.I. generativa, insieme, consentono alle aziende di estrarre valore dai dati in maniera avanzata, per prendere decisioni più intelligenti, identificare opportunità di business e mitigare i rischi. Oltre agli algoritmi di machine learning predittivi, infatti, trovano sempre più applicazione approcci di A.I. generativa che, partendo dai dati storici, sviluppano nuove interpretazioni dei dati e nuovi contenuti.

L’utilità di questi strumenti dipende dalla qualità dei dati utilizzati e dalla corretta interpretazione dei risultati. In questo contesto, il fattore umano è un elemento rilevante per la progettazione e lo sviluppo dei sistemi A.I. efficaci ed etici, nella definizione degli obiettivi, nella scelta di quali dati raccogliere e nella creazione delle architetture dei modelli da addestrare.

Mauden è a supporto delle aziende per raggiungere gli obiettivi di raccolta, creazione di lakehouse, governance unificata alla sicurezza, automazione dei processi con la possibilità di interfaccia con altre applicazioni.