[VIDEO] Data Dominance, l’importanza strategica dei dati proprietari

Michael Saruggia - AI & Data Strategy Advisor - in questo video ci spiega l’importanza strategica dei dati proprietari e che cosa si intende per Data Dominance.

Che cosa si intende per “Data Dominance“? Vediamolo insieme, andando per gradi.

L’intelligenza artificiale funziona con due elementi: i dati e l’algoritmo che li analizza. Ad oggi la tecnologia è “democratizzata”, nel senso che praticamente tutti possono avere accesso al mondo digitale. In altre parole, chiunque ha la possibilità di usare “l’algoritmo”. Tuttavia, alcuni algoritmi richiedono una potenza di calcolo piuttosto elevata, che molte aziende potrebbero non possedere.

Fortunatamente questo problema è stato arginato con piattaforme come Amazon AWS o Google Cloud, ovvero servizi di cloud computing che forniscono elevate potenze di calcolo a prezzi abbordabili.

Per quanto riguarda i dati, invece, la questione è ben diversa: non tutti hanno accesso alle stesse informazioni. Pensate, ad esempio, alle grandi aziende tecnologiche (ma non solo) come Facebook, Google o Amazon.

Queste compagnie possono vantare miliardi di utenti, ciascuno dei quali genera ogni giorno una grande quantità di dati. Queste informazioni vengono definite “dati proprietari” perché nessun altro, oltre all’azienda stessa, può averne accesso.

Dal momento in cui in pochi possono vantare un numero così grande di utenti, non tutti possiedono le stesse cruciali informazioni. Per questo motivo i dati proprietari costituiscono una vera e propria barriera di entrata, e possederli vuol dire avere un grande vantaggio strategico.

Senza di essi sarebbe impossibile creare determinate applicazioni che potrebbero migliorare enormemente l’efficienza del proprio business. Da questo concetto nasce l’idea di “Data Dominance“, ovvero di un ciclo di auto-ottimizzazione degli algoritmi di intelligenza artificiale che lavorano su dati proprietari.

Prendiamo in considerazione il product recommendation di Amazon. L’algoritmo funziona in modo semplice: in base agli acquisti di un utente, il sistema capisce le sue preferenze e gli consiglia i prodotti che più potrebbero interessargli. Più dati si hanno a disposizione (più acquisti vengono fatti), più l’algoritmo aumenta la sua accuratezza. 

Un product recommendation efficace comporta un aumento di vendite per Amazon. Le vendite generano ancora più dati che vengono usati per migliorare ulteriormente l’algoritmo. Di conseguenza, con un algoritmo migliore le vendite aumentano sempre di più, ed ecco che parte il “circolo vizioso” della Data Dominance.

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Tech4Future
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