13 modi creativi e produttivi per le Aziende di combinare Business Intelligence e Machine Learning

13 modi creativi e produttivi per le Aziende di combinare Business Intelligence e Machine Learning

La Business Intelligence ed il Machine Learning – chiamato anche Apprendimento Automatico – possono essere potenti strumenti per le Aziende ed ancora di più se combinati assieme.

Rappresentano, difatti, un abbinamento ideale.

L’analisi dei dati, che è alla base della Business Intelligence, può essere semplificata ed accelerata attraverso i processi in costante miglioramento del Machine Learning, fornendo alle Aziende preziose informazioni ed insights più velocemente che mai.

Insieme, questa combinazione di processi e tecnologia può aiutare le Aziende a migliorare in una vasta gamma di aree, dal servizio clienti alla sicurezza informatica.

Vediamo di seguito 13 esempi utili di come Business Intelligence e Machine Learning possano portare, assieme, innovazione in Azienda.

Potrebbe anche interessarti: Come diventare un’Azienda Data Driven

1. Rispondere a domande stabilite

Per sfruttare la combinazione di BI ed ML, dobbiamo prima concentrarci sulla domanda a cui rispondere, quindi andare a prendere i dati e costruire le dashboard.

Troppo spesso ci si concentra sulla raccolta di enormi quantità di dati, ma farlo invece sulla domanda a cui rispondere può aiutarci ad avere informazioni su tutto il resto.

La domanda può essere ad esempio la frequenza con cui raccogliere i dati, il loro formato o tipologia necessari per fornire risposte ed approfondimenti.

Una buona risposta che scaturisce dalla combinazione di BI e Machine Learning può essere legata al personale medico di un ospedale che si potrebbe chiedere: “dovremmo ammettere questo paziente?”

Potrebbe anche interessarti: Analisi Dati: cos’è e come si applica in Azienda

2. Rilevare e dare priorità agli alert di Cybersecurity

Nella sicurezza informatica, un modello, un output ed un’interfaccia ben progettati possono fare la differenza tra il rilevare o non rilevare una minaccia.

I moderni centri operativi di sicurezza elaborano terabyte di dati ogni giorno.

La combinazione di Machine Learning e Business Intelligence può dunque fornire insights in grado di rivelare modelli nascosti in enormi set di dati, consentendo una categorizzazione in tempo reale e dando priorità agli avvisi per i Security Analysts.

Potrebbe anche interessarti: Advanced Analytics: la nuova frontiera della Business Intelligence

3. Migliorare i processi esistenti

La chiave per un’adozione proficua del Machine Learning in Azienda è integrarlo nei flussi di lavoro, sistemi e processi che sono già nelle mani degli utenti al suo interno.

Ad esempio, l’integrazione dell’apprendimento automatico nei processi di planning e forecasting esistenti e l’utilizzo di strumenti di BI e di gestione delle prestazioni aziendali per analizzare i risultati dei modelli di Machine Learning possono portare ad un processo decisionale più efficace.

Potrebbe anche interessarti: 5 Best Practice di Business Intelligence Integrata

4. Analizzare rapidamente grandi data sets

Il Machine Learning può aiutare i professionisti della Business Intelligence ad elaborare una grande quantità di dati dei clienti – in particolar modo dati non strutturati – che sarebbe quasi impossibile elaborare manualmente.

La combinazione tra ML e BI in questo caso può permetterci di orchestrare informazioni più rapide ed accurate sulle aspettative e le intenzioni dei clienti, consentendo così decisioni migliori in grado di elevare l’esperienza del cliente.

Potrebbe anche interessarti: Dati, Analytics ed Insights: differenza e loro significato

5. Automatizzare attività gravose e noiose

BI e ML sono una potente combinazione quando si cerca di trovare soluzioni ottimali a problemi noti.

Si considera spesso il Machine Learning come un “metodo magico” per trovare potenzialità nascoste nei propri processi, ma in realtà la sua vera potenza sta nel permetterci di automatizzare quelle attività nelle quali gli esseri umani non sono molto bravi – come setacciare e comprendere le relazioni tra i data set – o che si annoiano a fare.

Potrebbe anche interessarti: 5 modi in cui la Business Intelligence può migliorare il tuo Customer Service

6. Monitorare il morale dei dipendenti

In ogni azienda, ogni giorno, scorre un’enorme quantità di “parole”.

I dipartimenti di marketing hanno utilizzato per anni la cosiddetta sentiment analysis per scovare i problemi legati al brand, ma i leader più lungimiranti stanno dirottando questa analisi verso l’interno, identificando l’umore dei propri dipendenti ed utilizzando il loro software per la produttività per identificare in modo anonimo i punti deboli.

Potrebbe anche interessarti: Utilizzare la BI per massimizzare le performance del tuo team di vendita

7. Migliorare l’esperienza del cliente

I clienti sono diventati più esigenti e le loro aspettative su interazioni tempestive e di qualità sono aumentate.

Sfruttare la potenza di BI e ML può fornire un enorme vantaggio quando si tratta di migliorare l’esperienza del cliente.

Ogni azienda genera dati con un enorme potenziale, e la tecnologia può analizzare quei dati ed applicare i risultati ottenuti per aiutare a prevedere le esigenze dei clienti e supportarli in tempo reale.

Potrebbe anche interessarti: 5 motivi per incorporare la Business Intelligence nelle tue applicazioni aziendali

8. Anticipare i metodi degli Hacker

Invertiamo questo aspetto ed osserviamolo dal punto di vista di un cyber-attaccante.

Si vedono sempre più hacker utilizzare l’IA per racimolare i dettagli dell’azienda e portare avanti in campagne di spear-phishing personalizzate.

Con l’aumento del ransomware e degli attacchi informatici sempre più sofisticati, le aziende possono imparare dai modi in cui i malintenzionati stanno aggiornando i propri metodi truffaldini e copiare quel pensiero fuori dagli schemi, utilizzando BI e ML mentre costruiscono le proprie difese informatiche.

Potrebbe anche interessarti: Le migliori tecniche di Business Intelligence per semplificare l’Elaborazione Dati

9. Prevedere il comportamento del cliente

Esistono aziende intelligenti che analizzano i dati relativi all’utilizzo dei propri prodotti per identificare sia i clienti altamente coinvolti – e dunque maturi per l’upsell – sia quelli scarsamente coinvolti e che presentano rischi di abbandono.

Il passaggio successivo consisterebbe nell’utilizzare il Machine Learning per abbinare i modelli ai segnali rivelatori di clienti in bilico tra il diventare power users o essere perduti, affrontando immediatamente le loro esigenze ed identificando allo stesso tempo strategie ripetibili per aumentarne il coinvolgimento futuro.

Potrebbe anche interessarti: 5 fattori da considerare prima di acquistare un Software di Business Intelligence

10. Individuare anomalie in tempo reale

Il Machine Learning offre alle aziende la possibilità di individuare le anomalie in tempo reale.

Queste anomalie possono riguardare qualsiasi cosa, dalla mitigazione della spesa eccessiva per il cloud all’arresto delle violazioni della sicurezza prima che si diffondano.

La Business Intelligence può invece fornire un record storico che può illuminare un contesto importante e pertinente.

In definitiva, la combinazione delle due aiuta le aziende a prendere decisioni rapide ed informate che supportano stabilità e longevità.

Potrebbe anche interessarti: 10 vantaggi principali nell’utilizzo della Business Intelligence in Azienda

11. Dare priorità alle nuove funzionalità del prodotto

La combinazione di BI e ML per rivedere il backlog dei propri prodotti può aiutare un’azienda a determinare la priorità delle migliori funzionalità di quelli futuri.

Ciò aiuterà il proprio team a concentrarsi ed a fornire un prodotto che i nostri clienti desiderano, riducendo gli sprechi ed aumentando le opportunità di guadagno.

Inoltre, questa strategia allinea un’organizzazione attorno ad un’unica visione condivisa.

Potrebbe anche interessarti: Big Data: perché sono importanti per le Vendite B2B

12. Semplificazione dei processi ad alto volume

Se implementati correttamente, gli strumenti di Business Intelligence, Machine Learning ed Intelligenza Artificiale possono aiutare un’azienda a semplificare il processo di contrattazione, aumentare l’efficienza e fornire insights di business indispensabili per i propri obiettivi.

Riducendo il tempo e le risorse spesi per la revisione e la redazione dei contratti, questi strumenti forniscono un valore significativo, sia alle aziende con un volume elevato di contratti che alle aziende con transazioni più di routine.

Potrebbe anche interessarti: 5 errori comuni negli Analytics e come evitarli

13. Implementare i “gemelli digitali”

Nell’ultimo anno, la carenza di chip ha avuto un impatto su tutti i settori con vari gradi di gravità.

Questa sfida offre l’opportunità di sfruttare un modo creativo di combinare BI e ML: l’implementazione dei cosiddetti “gemelli digitali”.

Il concetto di “gemelli digitali” utilizza BI e ML per eseguire simulazioni e previsioni per aiutare le aziende a migliorare il processo decisionale mentre affrontano la carenza di qualcosa.

Cerchi una consulenza su BI e Machine Learning? Contattaci!

Leave a Reply

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato.

You may use these HTML tags and attributes:

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>