La generazione di alberi decisionali

Scenari complessi e conoscenza

Le aziende basano le proprie attività su una preziosa raccolta di dati. Dal momento che la tecnologia moderna ha consentito la creazione e l’archiviazione di quantità crescenti di informazioni, i volumi di dati sono aumentati rapidamente.

I moltissimi dati raccolti e archiviati mediante queste tecnologie possono offrire vantaggi in termini di trasformazione ad aziende in tutto il mondo, ma solo se siamo in grado di interpretarli.

È qui che entra in gioco la data science.

La data science mostra i trend e produce insight che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi.

Scenari complessi e conoscenza
INNOVATION

La soluzione: Evidenziare la conoscenza

Coinvolgere i propri data scientist per realizzare soluzioni tecnologiche che hanno lo scopo di trasformare contesti complessi in scenari di successo.

Il contesto

Le aziende si trovano a disposizione molti dati di tipologia nuova e poco o per nulla conosciuta, provenienti da nuove e disparate fonti (big data, dispositivi mobili, social, ecc.).

I manager che prendono decisioni o propongono azioni in azienda (attuariato, marketing, IT, risk management, strategia di business, finanza, ecc. ) possono sfruttare tali dati a patto che vengano messi a loro disposizione strumenti di analytics “self service” oppure report e grafici prodotti dall’IT.

In entrambi i casi, essendo i dati dinamici, l’affidabilità dello strumento che li supporta è fondamentale.

Kwnoledge Discovery

Semantika – Kwnoledge Discovery

“Nel Data Lake aziendale emergono delle Business Islands.
Semantika permette di avvistarle e raggiungerle in modo efficiente e sicuro.”

Il prodotto Semantika è un pacchetto di supervisione di grandi volumi di dati, che si colloca idealmente fra il patrimonio informativo aziendale ed i processi decisionali di business.

- Obiettivi e Decisioni -

Individuare possibili correlazioni semantiche tra dati non strutturati.
Individuare informazioni non direttamente ricavabili con strumenti tradizionali.

Nella teoria delle decisioni , un albero di decisione è un «cammino» di decisioni e delle loro possibili conseguenze utilizzato per creare un piano di azioni mirato ad uno scopo (Obiettivo).

Un albero di decisione è costruito al fine di supportare l’azione decisionale (decision making).

Applicazioni e opportunità

  • Marketing per segmentazione e targeting dei clienti
  • Area Finanza: Investment Support Portfolio Management
  • Area Banche e Assicurazioni: Credit e Policy Approval
  • Area Manufacturing: Process Modelling e Controllo di Qualità

Elementi distintivi

L’utilizzatore di Semantika esplora rapidamente una base di dati – anche sconosciuta – al fine di:
– Fissare fra gli attributi un potenziale obiettivo su cui desidera indagare.
– Avere immediata evidenza di quali altri attributi esercitano una potenziale influenza sull’obiettivo, ed in quale misura.
– Generare ramificazioni di un albero decisionale, ed utilizzare le proprie conoscenze, esperienza e professionalità per valutarne le implicazioni.

- Semantika è un servizio gestito in SaaS - 

– Nessuna Infrastruttura.
– Nessuna Installazione.
– Un costo di funzionamento piuttosto che un investimento vero proprio.

Semantika non è un software ma un servizio.