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Un effetto immediato della democratizzazione del Machine Learning è la moltiplicazione esponenziale degli use case in cui gli insights diventano la base per il decision making, per l’automazione intelligente, per la resilienza digitale e per l’innovazione di prodotto e servizio. La proliferazione di IoT, Edge Tech e Open Data sta creando ambienti ad alta intensità di informazione, dall’ufficio alla casa, dall’automobile ai trasporti pubblici, dagli spazi urbani alla pubblica amministrazione. Ciascuno di questi ambienti è una miniera di informazioni accessibili e disponibili che le imprese stanno raccogliendo per creare valore, per aumentare l’efficienza dei processi di front-end e di back-end, per anticipare gli shock esterni che incidono sulla supply chain e adattarsi rapidamente alle trasformazioni del mercato.

Le imprese che sapranno svilupparsi nel Next Normal dovranno competere anche nella capacità di impiegare il dato come fattore produttivo che richiede un proprio autonomo processo di lavorazione per elaborare nuovi vantaggi competitivi e per sopravvivere in un ambiente dove si attenuano i confini tradizionali fra i mercati, mentre si erigono nuove barriere legate alla gestione dell’emergenza sanitaria. Entro il 2023, secondo IDC, metà delle Global 2000 avrà attivato team dedicati alla valorizzazione dei dati per guidare i processi di innovazione e trasformare la value proposition aziendale, ma soltanto il 10% riuscirà a industrializzare un processo di data analytics stabile, scalabile e resiliente. Entro il 2025, la rivoluzione degli algoritmi e dell’automazione flessibile raggiungerà il 30% del segmento SMB, che attraverso l’adozione di applicazioni intelligenti nativamente concepite sul cloud potrà adattare dinamicamente processi, funzioni e servizi.

Industrializzare i workflow analitici richiede una cultura aziendale che sia centrata sul dato, la capacità di impiegare nuovi strumenti come le Big Data Platforms, la capacità di integrare fonti eterogenee e interpretare relazioni implicite scalando su volumi di dati incomparabili, sia per ordine di grandezza che per varietà e complessità, rispetto al passato. Le infrastrutture cloud svolgono un ruolo strategico in questo flusso di attività, consentendo di accedere a risorse computazionali scalabili per ridurre il time-to-insight e il time-to-value dei workflow analitici e consentendo di sviluppare servizi analitici in real-time attraverso una gestione efficace degli stream di dati a elevata frequenza. Entro il 2023, un’impresa su quattro userà gli analytics in real-time per guidare le decisioni a livello operativo, affidandosi agli insight prodotti direttamente da applicazioni funzionali aumentate con il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale.

Durante il webinar, organizzato da Google Cloud in collaborazione con IDC, condivideremo le nostre esperienze su:

• Data-driven decision making: come sta cambiando la cultura di gestione e interpretazione del dato in azienda con i Predictive Analytics, il Machine Learning e i Big Data;
• Il paradigma dell’Intelligent Enterprise: dall’adozione delle nuove piattaforme tecnologiche all’organizzazione della data science in azienda; modelli, casi studio ed esperienze;
• Nuove tendenze della trasformazione digitale data-driven: applicazioni e soluzioni emergenti dall'osservatorio nazionale e internazionale di IDC.