Scopri come comprendere i dati ed estrarre informazioni utili per migliorare i processi decisionali
Data Science, Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning sono termini ormai entrati nell’uso quotidiano, tutti ne parlano e spesso sono utilizzati in maniera intercambiabile, ma siamo proprio così sicuri di sapere esattamente di cosa si tratta, quali opportunità offrono e quali differenze ci sono?
Data Science: cos’è?
La Data Science è una disciplina complessa che combina principi e tecniche di vari campi, che vanno dalla matematica alla statistica e all’informatica per estrarre dai dati informazioni utili alle organizzazioni.
La Data Science è un processo che si articola in diverse fasi ognuna delle quali ricopre un ruolo fondamentale nella catena di estrazione del valore dai dati:
- raccolta dei dati: i dati grezzi sono raccolti da svariate fonti, quali ad esempio database, file di testo, API, sensori, social media, e molto altro. I dati così raccolti vanno a formare il cosiddetto Data Lake
- preparazione dei dati: i dati grezzi devono essere trattati per gestire valori mancanti, correggere eventuali errori, devono spesso essere normalizzati e trasformati
- analisi esplorativa dei dati o EDA: attraverso l’impiego di metodi statistici e tecniche di Data Visualization i dati sono esaminati per comprendere meglio la loro struttura, scoprire pattern ed individuare eventuali anomalie
- modellazione dei dati: in questa fase vengono creati dei modelli per descrivere i dati o per predirne il comportamento, è in questa fase che solitamente di fa uso di tecniche e strumenti propri dell’IA e del Machine Learning
- interpretazione e presentazione agli stakeholder: i risultati devono essere interpretati e trasformati in azioni concrete. E’ necessario spiegare le analisi e le previsioni a stakeholder non tecnici, in genere con visualizzazioni chiare e comprensibili
- rilascio in ambiente di produzione e monitoraggio: il modello deve essere reso disponibile in modo da poterlo utilizzare in applicazioni reali, pertanto dovrà essere integrato con i sistemi esistenti ed inoltre sarà necessario verificare ed aggiornare il modello nel tempo in modo che possa mantenere la sua utilità
Data Science, AI e Machine Learning: come sono collegate e quali sono le differenze?
Oggigiorno i termini AI e Machine Learning sono entrati nell’uso (o abuso?) quotidiano, spesso sono utilizzati in modo intercambiabile ma in realtà non sono propriamente la stessa cosa. Cerchiamo quindi di capire cosa in realtà significano e quale relazione hanno con la Data Science.
AI (Artificial Intelligence) è un termine composto da due distinte parole, artificiale ovvero creato dall’uomo e quindi non naturale e intelligenza ovvero la capacità di capire, pensare e imparare. L’obiettivo dell'AI è creare macchine e sistemi artificiali in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana. L’AI può manifestarsi in differenti modi, alcuni ben noti a molti: d’estate se fa molto caldo vi sarà sicuramente capitato di accendere un condizionatore, ebbene anche i condizionatori fanno uso di una forma di AI, detta Fuzzy Logic, che permette alla macchina di regolare in modo automatico il flusso d’aria in funzione della temperatura impostata e di quella rilevata nell’ambiente. Un esempio più moderno? Avete mai chiesto ad Alexa di ordinare del cibo o di proporre un film su Netflix? Ebbene in tutti questi casi state interagendo con l'IA senza nemmeno rendertene conto!
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'AI che sviluppa algoritmi e modelli che permettono ai sistemi di apprendere dai dati ed effettuare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmati per quello specifico compito, in sostanza permette alle macchine di "imparare" dai dati. Si tratta di un sottoinsieme differente e decisamente più evoluto della logica Fuzzy ed è uno degli strumenti principali utilizzati in Data Science per creare modelli, interpretare dati e fare previsioni.
Abbiamo compreso che il Machine Learning è solo una parte (ancorché importante) dell’Intelligenza Artificiale e che l’AI comprende anche altri ambiti quali la Fuzzy Logic, i Sistemi Esperti, algoritmi di ricerca (A* ad esempio) e reti Bayesiane solo per citarne alcuni tutti tesi ad emulare il comportamento umano. Dovrebbe ora essere chiara la relazione tra Data Science ed AI: si tratta di due ambiti distinti che si intersecano nel momento in cui la Data Science fa uso dell’AI (ed in particolare del Machine Learning) per estrarre valore e informazioni dai dati.
Data Science: ambiti di applicazione
La Data Science è presente in una ampia gamma di settori, solo per citarne alcuni:
- Marketing: analisi dei comportamenti dei clienti, segmentazione di mercato, ottimizzazione delle campagne pubblicitarie
- Finanza: sistemi di rilevazione delle frodi, tecniche di gestione del rischio, previsioni sui mercati finanziari
- Manifattura: manutenzione predittiva degli impianti e delle macchine, ottimizzazione della supply chain, identificazione di difetti e miglioramento della qualità dei prodotti in genere
- Sanitario: analisi delle immagini, diagnosi delle malattie, trattamenti personalizzati
- Social: raccomandazioni, miglioramento esperienza utente
Data Science: le sfide da vincere per un progetto di successo
Ci sono diversi aspetti che devo essere affrontati e che rappresentano delle vere e proprie sfide nei progetti di Data Science, vediamo quali sono i principali:
- Qualità dei dati: dati incompleti, sbagliati o strutturati in modo errato possono facilmente compromettere la qualità dei modelli
- Scalabilità: analizzare grandi volumi di dati richiede infrastrutture adeguate e modelli efficienti, le piattaforme di Cloud Computing come Microsoft Azure nascono anche per dare una risposta a queste esigenze
- Interpretazione: alcuni modelli molto complessi (ad esempio come quelli di Deep Learning) possono essere complicati da interpretare e soprattutto da spiegare
- Etica e Privacy: l’accesso ad una enorme quantità di dati anche personali pone il rispetto di rigorosi standard non solo normativi ma anche etici, i dati vanno assolutamente trattati con massima cura e devono essere evitate rappresentazioni parziali che possono generare o ampliare discriminazioni di certi gruppi rispetto ad altri
La Data Science è una disciplina complessa ed in costante e rapida evoluzione che gioca un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale, permettendo alle organizzazioni di trarre vantaggi competitivi rispetto alla concorrenza.