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title: Come ottenere insight dai dati con il Machine Learning e Big Data Analytics
description: Ecco tre modi attraverso i quali il machine learning consente di ottenere insight dai dati a disposizione dell’azienda.
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# [Come ottenere insight dai dati con il Machine Learning e Big Data Analytics](https://magazine.relatech.com/come-ottenere-insight-dai-dati-con-il-machine-learning-e-big-data-analytics)

 Scritto da [Relatech](https://magazine.relatech.com/author/relatech) | 8 maggio 2020

Il **machine learning o apprendimento automatico** è un sottoinsieme dell’**intelligenza artificiale **(**AI**) e permette ai computer di imparare senza una esplicita programmazione. Poiché si basa sull’utilizzo dei dati che vengono processati da algoritmi alla ricerca di **pattern** ricorrenti, a una maggiore quantità di dati corrisponde la possibilità di generare **insight più accurati**. Il machine learning, perciò, si colloca come tecnologia evoluta all’interno delle piattaforme di **Big Data e Analytics**, con lo scopo di estrarre valore da una grande mole di informazioni spesso non omogenee.

Le sue potenziali **applicazioni** oggi trovano un’efficace adozione in **svariate aree aziendali** quali marketing, vendite, finance, operations, servizi, risorse umane ecc. Dalla **segmentazione e clustering della clientela**, a cui offrire una **customer experience** unica, alla **determinazione del prezzo** in tempo reale, fino alla sua capacità di elaborare **modelli predittivi**. Ecco **tre modi** attraverso i quali il machine learning consente di ottenere insight dai dati a disposizione dell’azienda.

 

## **1. Personalizzare l’offerta per il cliente con il machine learning**

L’apprendimento automatico realizza il sogno di ogni marketer: **conoscere in profondità la propria clientela** così da personalizzare “chirurgicamente” l’offerta. Il machine learning, infatti, è in grado di suddividere gli utenti in base a svariati criteri di selezione (anagrafe, zona di appartenenza, comportamento di navigazione, percentuale di acquisti ecc.).

In questo modo, può identificare sia quali sono i clienti a maggior valore su cui concentrare specifiche campagne di marketing, sia i motivi che causano l’abbandono o la disaffezione di alcuni (**churn analysis**). Nel primo caso, i modelli che l’algoritmo crea si trasformano in azioni di **engagement** correlate alle best practice della base clienti, nel secondo individuano le cause principali all’origine dell’abbandono in maniera tale da predisporre politiche di **retention** conseguenti.

Complessivamente il machine learning garantisce una customer experience che si serve di strategie quali **cross selling**, **upselling** ed **engine recommendation **che derivano dall’insieme di insight ricavati dai tanti canali che i clienti adoperano nell’interazione con il brand.

 

## **2. Il dynamic pricing possibile con l’apprendimento automatico**

Se nell’esempio citato prima gli algoritmi di machine learning realizzano il desiderio dei **CMO **(**Chief Marketing Officer**), la determinazione flessibile del prezzo in funzione della domanda è un vantaggio che viene incontro ai **CFO **(**Chief Financial Officer**). Una figura che oggi, proprio grazie al ricorso alla tecnologia, viene indicata sempre più spesso con l’espressione **Augmented CFO** a rimarcare un ruolo che non si limita a meri compiti di natura amministrativa e contabile.

I sistemi di **dynamic pricing**, infatti, sono una risorsa a supporto dell’area finanziaria delle aziende poiché sottraggono i responsabili della funzione dall’onere di dover definire politiche di prezzo a monte dell’offerta. Compagnie aeree e aziende di trasporto sono ambiti classici nei quali ormai gli algoritmi vengono impiegati per ottimizzare i prezzi dei loro servizi. In questo caso, la gestione dei dati provenienti dal **customer journey** per acquisire insight si traduce contestualmente nella proposizione del prezzo migliore al momento giusto.

 

## 3. **Modelli predittivi per le decisioni e la manutenzione degli impianti**

La capacità di elaborare **modelli predittivi** è forse una delle caratteristiche più rivoluzionarie del machine learning, con un impatto sull’accuratezza e l’attendibilità delle decisioni aziendali mai osservato in precedenza. Se in passato le strategie del top management si fondavano sullo storico e su sistemi tradizionali di Business Intelligence, la potenza degli algoritmi conferisce **valore di previsione** in virtù dell’incrocio e dell’**aggregazione di una vastissima quantità di dati**. Dagli orientamenti dei clienti agli scenari macroeconomici che possono avere ricadute sulle scelte della propria organizzazione, i sistemi predittivi sono alleati preziosi contro gli imprevisti del mercato.

In più, oltre a favorire decisioni che anticipano i trend del futuro, oggi vengono adottati nella **predictive maintenance** per ottimizzare la manutenzione degli impianti e diminuire i costi relativi. Gli insight che arrivano dalla sensoristica **IoT **(**Internet of Things**) diventano così un **patrimonio subito disponibile per minimizzare i fermi macchina e aumentare l’efficienza produttiva**. Un’ennesima applicazione che sta decretando la rapida diffusione del machine learning tra le imprese.

 

## **Come Relatech può essere d’aiuto**

Relatech è in grado di indirizzare tutte le tematiche precedentemente indicate grazie alla propria piattaforma digitale RePlatform.

**RePlatform** è il framework Cloud based sviluppato da Relatech, declinabile in svariati ambiti d’impresa che permette di sviluppare soluzioni personalizzate in base alle esigenze specifiche dei clienti.

La piattaforma è composta da cinque moduli che riflettono i pilastri fondamentali dell’innovazione digitale:

**ReData**, **COGNITIVE ANALYTICS: **gestisce grandi quantità di dati e permette di analizzarli rapidamente e profondamente tramite algoritmi di AI, scelti opportunamente caso per caso, per prendere decisioni corrette e tempestive. Utilizzando tecnologie di Big Data e Machine Learning, ReData estrapola information insight rilevanti dai dati, individua pattern ricorrenti e anomali, e produce analisi predittive utili al business.

**ReYou**, **DIGITAL CUSTOMER EXPERIENCE**: permette di conoscere al meglio i propri clienti attraverso ogni canale per migliorare le leve di marketing dell’azienda. Per fare ciò ReYou si avvale delle più moderne tecnologie web e mobile, di strumenti moderni di gestione contenuti, di dispositivi digitali quali AR/VR e wearable e in generale e di ogni altro tipo di dispositivo per stabilire punti di contatto con gli utenti, migliorare la loro esperienza d’uso e di acquisto sia digitale che fisico.

**ReThing, PHYSICAL/DIGITAL INTERACTION: **permette di interagire con il mondo fisico acquisendo dati da strumentazione e macchinari per prevenire possibili disservizi e ottimizzare i processi di business. ReThing raccoglie dati da dispositivi intelligenti quali, hub server, edge gateway, sensori e altre fonti connesse. I dati raccolti attraverso tali dispositivi grazie all’interazione con i moduli ReYou e ReData possono essere analizzati e presentati agli utenti in modalità innovative, ad esempio come Digital Twin, per diverse applicazioni nel contesto Industria 4.0.

**ReSec, PROTECTION OF VALUE: **Assicura privacy, affidabilità, tracciabilità e non ripudiabilità delle informazioni. Per questo ReSec adotta tecniche evolute di Cyber Security per l’Intrusion Detection e Prevention, e l’utilizzo di infrastrutture Blockchain con Distributed Ledger per la certificazione di informazioni rilevanti all’interno di processi aziendali distribuiti.

**ReHub, CLOUD READINESS: **grazie all’impiego di tecnologie best of breed e all’utilizzo della metodologia DevOps, garantisce l’alta disponibilità e scalabilità della piattaforma, l’interoperabilità con altri sistemi e la compatibilità con ogni tipo di Cloud, pubblico, privato o ibrido.

Grazie alla tecnologia di RePlatform e alle competenze ed esperienze maturate nella realizzazione di progetti in diversi settori di mercato che vanno dal Retail alle Utilities, alle Telecomunicazioni e Industria per finire al Finance, Relatech è in grado di proporre Soluzioni innovative di Big data Analytics basate su AI e Machine Learning per mettere a frutto l’enorme potenziale rappresentato dai dati disponibili ma ancora non pienamente utilizzati.

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