L’azienda intelligente, nell’era dell’apprendimento automatico, dell’intelligenza artificiale e delle analisi predittive, è quella in grado di sfruttare il massimo valore dai dati al fine di ottimizzare i processi decisionali in vista di un obiettivo essenziale: la soddisfazione del cliente. La maggior parte delle aziende oggi sperimenta una crescente domanda di modelli di apprendimento automatico, crede che il connubio tra predictive analytics e machine learning sia parte integrante del successo del business e ritiene che la prossima generazione di applicazioni aziendali non potrà fare a meno di funzionalità come apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
In questo scenario, però, l’aumento vertiginoso della domanda di modelli di apprendimento automatico ha messo sotto sforzo i team di data science: le sfide da superare sono principalmente quelle relative alla complessità di distribuzione e gestione dei modelli utilizzati nelle applicazioni di produzione, alla carenza di personale qualificato e di supporto della domanda.
Questo white paper, fornito da SAP, illustra i risultati di uno studio condotto da Forrester su oltre trecento decision maker globali coinvolti nell’applicazione di machine Learning e intelligenza artificiale sul fronte aziendale. Leggendolo scoprirete:
- quali sono i casi d’uso che determinano la domanda di predictive analytics e machine learning
- quali sono le sfide principali che devono affrontare le aziende intelligenti
- come ottimizzare i flussi di lavoro con analisi predittive e apprendimento automatico
- quali sono le aree in cui predictive analytics e machine learning risultano fondamentali
- perché le aziende devono potenziare i citizen data scientist
