IBM i + Machine Learning = intuizioni strategiche in tempo reale
Come partner tecnologico di tante aziende che basano il loro successo sulla solidità dei sistemi IBM Power i, sappiamo una cosa con certezza: dentro i vostri sistemi risiede un tesoro di valore inestimabile.
Parliamo di decenni di dati operativi, transazioni, logiche di business. Ma siamo sicuri di sfruttarli al massimo?
Per anni, l'analisi si è fermata alla Business Intelligence (BI): guardare al passato per creare report su ciò che è successo.
Oggi, grazie al Machine Learning (ML), possiamo fare un salto quantico: usare gli stessi dati per prevedere ciò che succederà.
Cos'è il Machine Learning, in parole semplici?
Questo è il Machine Learning: un motore che impara dai dati e li usa per fare previsioni, classificare informazioni e individuare anomalie che a occhio nudo sarebbero invisibili.
L'esempio pratico: una "semplice" fattura
Un'analisi tradizionale ci dice chi ha comprato cosa, quando e a quale prezzo.
Un modello di Machine Learning, applicato allo storico delle fatture, può rivelarci molto di più:
- Analisi Predittiva
Analizzando lo storico dei pagamenti di un cliente, il sistema può prevedere con alta probabilità se la prossima fattura verrà pagata in ritardo, permettendoci di agire preventivamente. - Analisi Comportamentale
Quali prodotti vengono acquistati quasi sempre insieme? Il ML può individuare queste associazioni (es. chi compra il prodotto A, nel 78% dei casi acquista anche il prodotto C entro 30 giorni), aprendo la porta a strategie di cross-selling mirate. - Rilevamento Anomalie
Il sistema può segnalare in tempo reale una fattura con uno sconto o una composizione di articoli completamente anomala rispetto allo standard per quel cliente o per quella linea di prodotto, prevenendo errori o potenziali frodi.
Questo è il potere del Machine Learning: trasformare un dato transazionale in un'intuizione strategica.
Perché farlo proprio su IBM Power i?
La risposta sta nella "Data Gravity": i vostri dati più preziosi nascono e vivono su IBM i.
Eseguire l'analisi di Machine Learning direttamente sulla piattaforma, sfruttando la sua leggendaria affidabilità e integrazione con DB2 e linguaggi moderni come Python o SQL, significa:
- MASSIMA SICUREZZA
I dati non lasciano il perimetro sicuro della piattaforma. - PERFORMANCE
Si elimina la latenza e i costi di spostamento di enormi moli di dati verso sistemi esterni. - COERENZA
Si lavora in tempo reale sui dati "veri", non su copie datate.
Il prossimo passo: l'amplificazione con l'Intelligenza Artificiale
Se il Machine Learning è la capacità di analizzare e prevedere, l'Intelligenza Artificiale (AI) ne è la naturale evoluzione.
L'AI non solo analizza, ma è in grado di interagire, creare e automatizzare processi ancora più complessi.
In Horsa Power stiamo già esplorando come piattaforme leader come IBM watsonx possano integrarsi con i sistemi Power per portare queste capacità a un livello superiore.
Ma di questo, e di come l'AI generativa stia cambiando le regole del gioco, vi parleremo nel dettaglio in un prossimo articolo.