Tutte le aziende del mondo operano in uno scenario che cambia in modo frenetico, sotto la guida di una mole sempre più consistente di dati, dove la capacità di prendere decisioni informate e tempestive è un fattore fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo.
I Decision Support System (DSS) sono sistemi informativi progettati per assistere i decision maker nell’analisi di problemi complessi e rendere più semplici le scelte operative e di business.
Forniscono preziose informazioni e strumenti analitici, svolgendo un ruolo fondamentale nell’aiutare le aziende a superare sfide complesse e cogliere nuove opportunità di crescita.
Questi sistemi includono la gestione dei dati, i modelli analitici e le interfacce utente, per facilitare il processo decisionale.
I DSS possono essere classificati come
- model-driven: modelli matematici e analitici per valutare diversi scenari e prevedere i risultati
- data-driven, analisi dei dati storici e in tempo reale per identificare modelli e tendenze
- knowledge-driven, sfruttando le conoscenze e le regole degli esperti per fornire a chi è responsabile del processo decisionale raccomandazioni sempre più rilevanti
Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale e i progressi nella gestione dei dati, i DSS hanno subito miglioramenti significativi, rivoluzionando il modo in cui le aziende riescono ad affrontare il processo decisionale.
L’AI si sta di fatto imponendo come un punto di svolta nei sistemi di supporto decisionale, consentendo alle imprese di ogni dimensione di sfruttare la potenza dell’analisi avanzata, dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale.
Questo perché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare enormi quantità di dati, scoprire pattern nascosti e generare insight preziosi che aiutano i responsabili delle decisioni a guidare l’azienda verso strategie più efficienti.
Di conseguenza, un DSS basato sull’intelligenza artificiale sarà in grado di fornire raccomandazioni in tempo reale, identificare le tendenze e simulare vari scenari per valutare i potenziali risultati, consentendo alle aziende di prendere decisioni proattive e realmente informate.
AI e Data Management per potenziare i DSS
Abbiamo visto come il successo di un DSS risieda fondamentalmente nella sua capacità di gestire enormi volumi di dati.
In altre parole, un sistema che gestisce i dati in modo efficiente fa sì che i decision maker dell’azienda abbiano accesso a informazioni accurate, pertinenti e aggiornate per le loro analisi.
La gestione dei dati comporta attività diverse e complementari, quali la raccolta, la pulizia, l’integrazione, l’archiviazione e il recupero dei dati.
Con la proliferazione dei big data, per sopravvivere le aziende devono imparare a gestire grandi volumi di dati, strutturati e non strutturati, provenienti da varie fonti.
Implementando solide strategie di gestione dei dati – come data warehousing, data lake e framework di data governance – ogni impresa diventa in grado di garantire coerenza, integrità e sicurezza dei dati, consentendo ai responsabili di prendere decisioni più affidabili basandosi sulle informazioni fornite dai DSS.
Inoltre, le pratiche di gestione dei dati facilitano anche un’efficace condivisione dei dati e promuovono la collaborazione tra le parti interessate, migliorando il processo decisionale complessivo.
In questo senso, l’intelligenza artificiale può migliorare la gestione dei dati automatizzando le attività di pulizia, classificazione e integrazione dei dati, riducendo lo sforzo umano e migliorando la qualità dei dati.
Inoltre, gli strumenti di analisi dei dati basati sull’AI forniscono un monitoraggio dei dati in tempo reale, attraverso la rilevazione di anomalie, trend e pattern specifici, per rispondere rapidamente alle circostanze in rapida evoluzione.
Le funzionalità di personalizzazione AI implementate nei DSS riescono ad adattare consigli e insight a seconda dei singoli decision maker, considerando le loro preferenze e i dati storici. Questo approccio personalizzato aumenta il coinvolgimento degli utenti e favorisce un processo decisionale ancora più efficace.
Rendere i DSS ancora più efficienti
Our DSSs encode all the processes that lead from the acquisition of the knowledge, information and data available – the so called KID methodology – up to the suggestion and implementation of decisions on business processes.
Il punto di forza dei DSS di Aramix risiede nella capacità di integrare Machine Learning, Intelligenza Artificiale e metodi statistici con le più avanzate tecniche di analisi decisionale e un solido background di ingegneria industriale, per risolvere i problemi aziendali e operativi anche molto complessi.
Questi modelli si basano sulla previsione delle condizioni future di utilizzo e funzionamento dell’asset, sia endogene che esogene.
I nostri DSS codificano tutti i processi che trasformano l’acquisizione delle conoscenze, delle informazioni e dei dati disponibili – la cosiddetta metodologia KID – nell’implementazione delle decisioni sui processi aziendali.
Un passo ulteriore: i recommendation system
We also build recommendation engines and systems: advanced algorithms that analyze the user’s previous behavior to suggest those specific items they are likely to prefer, using data analysis techniques.
Recommendation systems allow you to drive much higher conversions and enhance average order value, funneling multiple data sets – such as historical data, real-time visitor behavior, and alternative data – into a recommendation algorithm.
This is well beyond Business Intelligence: while BI collects data, makes it usable and useful, our DSSs makes it valuable for companies.
In Aramix, sviluppiamo anche motori e sistemi di raccomandazione (recommendation system): algoritmi avanzati che analizzano il comportamento passato di ogni utente per suggerire quegli elementi specifici che probabilmente preferirà in futuro.
I sistemi di raccomandazione consentono alle aziende di generare conversioni molto più elevate e migliorare il valore medio dell’ordine, incanalando in un unico algoritmo più set di dati: dati storici, il comportamento dei visitatori in tempo reale e dati alternativi.
Questo va ben oltre la Business Intelligence: infatti se quest’ultima si limita a rendere i dati raccolti utilizzabili per le aziende, i nostri DSS li rendono asset preziosi.
