Dati e intelligenza artificiale
Obiettivi di apprendimento
Al completamento di questa unità, sarai in grado di:
- Comprendere il concetto di dati e la loro importanza nel mondo moderno.
- Spiegare il ruolo dei processi decisionali basati sui dati nelle organizzazioni moderne e come si differenziano da quelli tradizionali.
- Definire l'IA e spiegarne il significato nel mondo di oggi.
Questo modulo è stato prodotto in collaborazione con OneNine AI. Scopri di più sui contenuti sviluppati in collaborazione con i partner su Trailhead (è necessario l'accesso).
L'importanza dei dati
I dati sono una raccolta di fatti, cifre e statistiche che forniscono informazioni dettagliate su vari aspetti del mondo. Oggi i dati sono una componente essenziale della vita moderna e dell'economia. Con l'avvento della tecnologia, le aziende possono raccogliere, archiviare e analizzare enormi quantità di dati per ottenere informazioni utili sulle loro attività e i loro clienti.
I dati possono essere considerati il bene più prezioso del mondo moderno e vengono raccolti in molte forme.
I dati forniscono informazioni e approfondimenti preziosi che possono aiutare persone e organizzazioni a prendere decisioni migliori. Oggi vengono generati a una velocità senza precedenti. Le aziende e i governi utilizzano i dati per comprendere il comportamento dei consumatori, le tendenze del mercato e altri fattori importanti.
Di seguito sono riportati esempi di come i dati possono influire sulla nostra vita in diversi settori.
| Settore | Esito |
|---|---|
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Affari e finanza |
Analizzando i dati, le aziende possono identificare nuove opportunità e sviluppare nuovi prodotti e servizi che soddisfano le esigenze dei clienti. |
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Sanità e medicina |
Analizzando i dati, i ricercatori possono identificare schemi e correlazioni che possono portare a scoperte rivoluzionarie. I dati svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo di nuovi trattamenti e cure per le malattie. |
|
Altro |
I dati possono essere utilizzati in quasi tutti i settori per migliorare le funzioni operative e stimolare il successo aziendale. |
Processi decisionali basati sui dati
Un processo decisionale basato sui dati è un processo in cui vengono prese decisioni in base all'analisi dei dati invece di utilizzare l'intuizione o l'esperienza personale. Nelle organizzazioni moderne, i processi decisionali basati sui dati sono sempre più importanti perché sono disponibili grandi quantità di dati. I processi decisionali basati sui dati possono fornire informazioni più accurate e affidabili sulle operazioni aziendali, sul comportamento dei clienti e sulle tendenze del mercato.
I processi decisionali tradizionali, invece, si basano sull'intuizione, sull'esperienza personale e su altri fattori soggettivi. Anche se possono essere efficaci in alcune situazioni, i processi decisionali tradizionali possono portare a decisioni basate su pregiudizi e a opportunità mancate.
Per implementare un processo decisionale basato sui dati, le organizzazioni devono raccogliere, archiviare e analizzare i dati in modo efficace. Ciò richiede l'uso di vari strumenti e tecniche, come la rappresentazione grafica dei dati, l'analisi statistica e il machine learning.
Di seguito sono riportati i principali benefici e risultati che caratterizzano il ruolo dei processi decisionali basati sui dati nelle organizzazioni moderne.
| Vantaggio principale | Esito |
|---|---|
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Forniscono informazioni utili |
Analizzando i dati, le organizzazioni possono identificare pattern e correlazioni che potrebbero non essere evidenti con altri mezzi, il che consente loro di prendere decisioni più informate. |
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Migliorano le prestazioni |
I processi decisionali basati sui dati possono portare a miglioramenti delle prestazioni, identificando le aree in cui le organizzazioni possono ridurre i costi, migliorare l'efficienza e ottimizzare le operazioni. |
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Aumentano la competitività |
Utilizzando i dati per ottenere informazioni utili sul comportamento dei clienti e le tendenze del mercato, le organizzazioni possono sviluppare prodotti e servizi in grado di soddisfare meglio le esigenze dei clienti. |
Il valore dell'IA
L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia che consente alle macchine di apprendere ed eseguire operazioni che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana. L'IA acquisito sempre più importanza nel mondo di oggi grazie alla sua capacità di automatizzare diverse attività, migliorare l'efficienza e ridurre i costi. L'IA viene utilizzata in vari settori, tra cui quello sanitario, finanziario, dei trasporti e della produzione industriale, per ottimizzare le funzioni operative e fornire servizi migliori ai clienti.
I dati sono essenziali per consentire all'IA di apprendere ed eseguire attività che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana e per fornire approfondimenti che ottimizzano le funzioni operative e i servizi in tutti i settori. Nel settore sanitario, l'IA richiede grandi set di dati di diagnostica per immagini e dati dei pazienti per analizzare e identificare i rischi per la salute. In campo finanziario, l'IA analizza grandi quantità di dati finanziari per prendere decisioni relative a investimenti e rilevare attività fraudolente. Nella produzione industriale, l'IA utilizza i dati dei sensori e relativi alla produzione per monitorare le prestazioni delle apparecchiature, identificare problemi di manutenzione e ottimizzare i processi produttivi.
Ecco alcune delle principali applicazioni dell'IA nei vari settori.
- Sanità: nel settore sanitario, l'IA viene utilizzata per la diagnostica per immagini, la ricerca farmaceutica e il monitoraggio dei pazienti. La diagnostica per immagini basata sull'IA può aiutare i medici a individuare con maggiore precisione patologie e lesioni, mentre la ricerca farmaceutica supportata dall'IA può aiutare i ricercatori a sviluppare più rapidamente nuovi farmaci. L'IA può anche essere utilizzata per monitorare le condizioni dei pazienti in tempo reale, consentendo agli operatori sanitari di fornire un'assistenza personalizzata e più efficace.
- Finanza: nel settore finanziario, l'IA viene utilizzata per il rilevamento delle frodi, l'assegnazione di punteggi creditizi e la gestione degli investimenti. Il rilevamento delle frodi basato sull'IA può aiutare le banche e altri istituti finanziari a identificare le transazioni fraudolente in modo più rapido e accurato, mentre il l'assegnazione di punteggi creditizi basata sull'IA può fornire valutazioni più precise della capacità di credito. L'IA può essere utilizzata anche per gestire gli investimenti, consentendo ai consulenti finanziari di prendere decisioni più informate.
- Produzione industriale: nel settore manifatturiero, l'IA viene utilizzata per il controllo qualità, la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione della supply chain. Il controllo qualità basato sull'IA può aiutare i produttori a identificare i difetti e a migliorare la qualità dei prodotti, mentre la manutenzione predittiva basata sull'IA può ridurre i tempi di inattività e migliorare l'efficienza. L'IA può essere utilizzata anche per ottimizzare le supply chain, consentendo ai produttori di consegnare i prodotti con maggiore efficienza.
l'IA è diventata una tecnologia imprescindibile in vari settori, grazie alla sua capacità di automatizzare le attività, migliorare l'efficienza e ridurre i costi. Utilizzando l'IA, le aziende possono migliorare le funzioni operative e fornire servizi migliori ai clienti, aumentando in questo modo la propria competitività e assicurando risultati migliori per tutti.
In questa unità hai appreso l'importanza dei dati e il ruolo che svolgono nei processi decisionali basati sui dati. Hai anche scoperto le caratteristiche di base dell'IA e le sue diverse applicazioni in diversi settori. Nella prossima unità approfondiremo i concetti relativi ai dati, tra cui i tipi di dati, la pulizia dei dati e le loro fonti.
Risorse
- GitHub: Introduction to Data Literacy (Introduzione alla data literacy)
- GitHub: Keys Steps of Data Analysis (Fasi principali dell'analisi dei dati)
- Sito di Tableau: Cycle of Visual Analysis (Il ciclo dell'analisi visiva)
- GitHub: Understanding Data Visualizations (Comprendere le rappresentazioni grafiche dei dati)
- Sito esterno: Data literacy for leaders (Data literacy per i manager)
- Sito di Tableau: Grow your data skills today (Accrescere le proprie competenze relative ai dati)
- Trailhead: Itinerario Creare la data literacy
- Salesforce Blog: This New Data Glossary Will Demystify Data for You and Your Teams (Questo nuovo glossario dei dati sfaterà i miti sui dati per te e i tuoi team)