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Data science: esempi di vita quotidiana

By Greta Munerotto 3 mesi faNo Comments

Alzi la mano chi non ha mai visto una serie tv su Netflix, acquistato un regalo su Amazon o ascoltato un brano su Spotify!

Chiunque abbia fatto una tra queste cose sa che Netflix, Amazon e Spotify (ma come loro quasi tutti i servizi che usiamo) utilizzano dei motori di raccomandazione per costruire un modello predittivo e proporre contenuti interessanti, sulla base del comportamento di altri utenti considerati simili. 

L’implementazione dei motori di raccomandazione è possibile grazie all’analisi delle informazioni disponibili e maggiore è il numero dei dati, maggiore la precisione del risultato. Da qui è facile capire come le advanced analytics siano oggetto di crescente attenzione e utilizzo da parte delle aziende.

I big data infatti permettono di identificare, esaminare e segmentare una vastissima (infinita?) gamma di casi d’uso: processi, comportamento dei clienti, problemi logistici, … che, in abbinamento a strumenti quali analytics e machine learning, permettono alle aziende di prendere decisioni basate sui dati, innalzando gli obiettivi e accelerandone il raggiungimento.

La quantità dei dati generati è enorme e cresce in modo esponenziale con l’IoT, con le informazioni registrate dai telefoni, le carte di credito, le applicazioni, i sensori che rendono intelligenti le macchine, … diventa sempre più facile usare tutti questi dati per elaborare, analizzare e trovare riscontri oggettivi. Il ricorso alle advanced analytics è utile nei mercati più disparati: dall’automotive alla medicina, dal commercio all’astronomia, dalla biologia alla chimica farmaceutica, dalla finanza al gaming.

Come la Data Science ci semplifica (e, in qualche caso, ci salva) la vita

Nel settore bancario, le analitiche avanzate sono preziose per minimizzare le frodi. Infatti, l’analisi delle informazioni relative a transazioni, metriche e pagamenti fornisce dettagli sul comportamento degli utenti. Il machine learning permette di identificare dei pattern e delle costanti, evidenziando le anomalie e intercettando comportamenti fraudolenti appena di verificano.

Nell’industria manifatturiera, i big data aiutano a identificare le criticità lungo tutto il processo di produzione, dall’approvvigionamento al controllo qualità. Ogni fase presenta numerose variabili che vengono tracciate digitalmente e analizzate, per rilevare eventuali colli di bottiglia. È possibile identificare un ritardo nelle consegne di un fornitore, trovare l’origine di una non conformità o migliorare gli ordini e la produzione per ridurre gli scarti e i fermi produzione.

Per quanto riguarda le applicazioni della data science nel settore pubblico, queste possono portare allo sviluppo di processi automatizzati che ottimizzano le risorse, anche umane. Le advanced analytics, infatti, sono in grado di fornire informazioni su aspetti quali i pattern del traffico e l’utilizzo dei servizi, l’identificazione dei problemi e la creazione di un percorso per il miglioramento dell’offerta. In ambito sanitario, ad esempio, le analisi delle informazioni possono rivelare molte variabili critiche che influenzano il personale e la logistica, come il dimensionamento dell’organico, le prenotazioni, gli approvvigionamenti di un certo farmaco.

Ma l’analisi può essere estesa anche a dati raccolti dagli smartwatch, che permettono la raccolta in tempo reale dei parametri di salute, diventando di fatto dei salvavita.
Può fornire informazioni anche sul numero di funzionari di polizia da impiegare in una certa area, in base al numero e al tipo di reati.
Può dare indicazione tra la correlazione della qualità dell’aria e la salute dei cittadini.

La data science è il futuro di tutto. E gli esempi, che provengono da aziende e settori industriali molto diversi, hanno tutti una cosa in comune: mostrano come i dati possono identificare i problemi in tutte le circostanze.

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