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Modelli di Machine Learning

Modellare i dati ad hoc per nuove frontiere di business

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Data Modeling

L’importanza della Modellizzazione dei dati

La costruzione di un Modello di Machine Learning è il processo basato su AI di organizzazione dei dati (anche estratti da testi, immagini, video) e di ricerca delle entità e delle relazioni che li uniscono, applicato a specifici settori aziendali per finalità precise.
Possiamo immaginare la Modellazione dei Dati come il passo, successivo alla Data Governance, per creare valore tangibile attraverso la costruzione data-driven di prodotti e servizi, la previsione di futuri trend, consumi, acquisti, rischi, necessità di manutenzione e approvvigionamento, l’automazione dei processi. Essere guidati dai dati permette alle organizzazioni di tagliare i costi, aumentare la produttività e i ricavi, grazie alla possibilità di basare le strategie aziendali su informazioni precise, affidabili e facilmente attivabili.

In ogni caso per rendere un’azienda Data Driven, è necessario prima modellare i dati affinché questi siano allineati agli obiettivi di business.

Utilizza i dati per incrementare il tuo business e migliorare le tue operations

A cosa servono i Modelli di Machine Learning

Il Data Modeling attraverso il Machine Learning è un’attività molto importante, perché crea le le condizioni giuste per procedere all’attivazione dei dati, previa naturalmente loro corretta visualizzazione.
Creare un modello ad hoc di machine learning implica stabilire quali tipi di dati raccogliere, come organizzarli e come azionarli per ottenere le risposte alle più diversificate domande di business.

Combinare e organizzare dati di diversa natura (strutturati e non strutturati, interni ed esterni, tradizionali e alternativi), provenienti da fonti diverse in un data lake appositamente costruito ed estrarne valore tangibile è sicuramente una delle attività e capacità distintive del team di Data Science di 3rdPlace. Con modelli di analisi smart, trasparenti e scalabili basati sul nostro framework di Intelligenza Artificiale siamo in grado di supportare le organizzazioni ad aprire nuove frontiere di business ed ottenere velocemente vantaggi competitivi, dopo soli tre mesi dall’avvio dei progetti.

I vantaggi dei Modelli di Machine Learning

Ottenere informazioni strategiche

Chiarezza delle informazioni

Ottimizzazione più efficace dei processi aziendali

Tempi per accedere alle informazioni notevolmente ridotti

Possibilità di effettuare scelte aziendali basate su dati precisi

Case studies

AI per manutenzione predittiva

AI per manutenzione predittiva

AI per manutenzione predittiva 1024 538 3rdPlace

Come utilizzare i first-party data: il caso Italo.

Come utilizzare i first-party data: il caso Italo. 1024 706 3rdPlace

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