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Si tiene in questi giorni a Milano il Watson Summit Italia 2017, evento dedicato al cognitive business attraverso l’analisi delle novità in campo di analytics, intelligenza artificiale e digital transformation. Analisi e visualizzazione intelligente dei dati, rilevamento guidato e predictive analytics automatizzata sono strumenti indispensabili per competere oggi e rendere il proprio business davvero innovativo.

Source: //www-05.ibm.com

  • Nella sessione di ieri 17 maggio i temi affrontati hanno avuto come fulcro la tecnologia cognitiva, della quali sono state indagate l’infrastruttura IT per l’Intelligenza Aumentata e alcune soluzioni software. Dai vari talk è emerso senz’altro un paradigma fondamentale: la centralità del dato; il dato rimanse al centro di tutte le valutazioni in ottica di digitalizzazione del business, sia con riferimento alle tecnologie analitiche sia a quelle storage.
  • Tantissimi gli spunti emersi dalle sessioni tenute dagli esperti del settore: applicazioni concrete dell’Intelligenza Artificiale, Enterprise Machine Learning e Cognitive Analytics e Deep Learning. Sono stati presentati anche business case molto interessanti, come quello di un gruppo bancario che grazie all’introduzione di soluzioni di machine learning ha automatizzato il processo di approvazione di un prestito, o quello di una catena di supermercato che attraverso il monitoraggio del comportamento dei consumatori tramite riprese video e droni e analisi dei dati derivanti dalle registrazione è riuscita ad incrementare il fatturato, ottimizzando le proprie strategie di vendita.
  • Tutte queste tecnologie e innovazioni consentono di amplificare l’intelligenza e le competenze umane, ed offrono strumenti concreti per gestire e sfruttare enormi volumi di dati, strutturati e non, generati da molteplici fonti, mettendolo al servizio del proprio vantaggio competitivo. Le componenti hardware come server, sistemi di storage e workload management devono quindi essere progettati di conseguenza, per garantire un accesso globale e condiviso ai dati, consentire performance ottimali ai complessi algoritmi di analytics/machine learning e sfruttare le capacità di predictive analysis e manutenzione preventiva per ridurre al minimo le disfunzioni dei servizi.
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