Guida all’estrazione dati con l'AI: tecniche e strumenti per l’analisi dei dati

Oggi i dati sono ovunque e alla portata di tutti, ma possederli non basta: bisogna saperli estrarre, leggere e interpretare, ed è proprio in questo che l’intelligenza artificiale si sta rivelando un alleato invisibile ma potentissimo.

Questa celebre frase di Edward Deming colpisce dritto al punto e piacerà molto a tutti coloro che hanno sempre preferito la logica alla creatività e le certezze dei numeri all’ambiguità delle sensazioni.

Ed è proprio nell’estrazione dei dati che l’AI è diventata un alleato invisibile: scova, analizza, interpreta e collega le informazioni per noi, trasformando informazioni grezze in conoscenza utile.

1. L’intelligenza artificiale per l’analisi dati 

Un tempo, lavorare con i dati richiedeva competenze tecniche specializzate: saper programmare in Python, scrivere script, interrogare database, pulire dataset, usare tool complessi. Insomma, serviva essere esperti.

Oggi invece, l'intelligenza artificiale ha cambiato le modalità con cui i dati vengono estratti e analizzati.

Con strumenti basati sull’intelligenza artificiale, chiunque può estrarre e analizzare dati anche senza sapere nulla di codice. Basta un’interfaccia intuitiva, o perfino una richiesta in linguaggio naturale, e il sistema fa il resto: raccoglie, ordina, interpreta.

Se la creatività generata dall’AI può ancora sollevare dubbi o critiche, sul fronte dell’analisi e comprensione dei dati l’intelligenza artificiale non ha rivali.

2. Tecniche di estrazione dei dati con l'intelligenza artificiale

L’estrazione dati con l'intelligenza artificiale offre diversi strumenti avanzati per raccogliere e analizzare informazioni da fonti diverse:

• Natural language processing (NLP): attraverso tecniche di NLP è possibile estrarre informazioni utili da testi scritti in linguaggio naturale. Questo processo include la comprensione del significato, il riconoscimento di entità e la classificazione del testo;
  
  
• Machine learning: i modelli di machine learning possono essere addestrati per identificare pattern e tendenze in dati numerici e testuali, consentendo di estrarre informazioni predittive e di valore. Algoritmi come clustering, classificazione e regressione sono tra i più utilizzati per supportare l’estrazione dati con l'intelligenza artificiale.
  
  
• Computer vision: nell'ambito dell'estrazione dati da immagini e video, l'AI utilizza tecniche di computer vision per analizzare e interpretare contenuti visivi, estrarre caratteristiche e identificare oggetti;
  
  
• Sentiment analysis: utilizzando l'AI, è possibile analizzare il sentiment espresso nei dati testuali (come recensioni o post sui social media) per capire le opinioni e le emozioni degli utenti.
  
  
• Data mining: l'AI può migliorare le tecniche di data mining tradizionali, permettendo di estrarre conoscenze utili e identificare relazioni nascoste tra i dati. Questo è particolarmente utile per le analisi previsionali e per il supporto decisionale.
  
  
• Big data analytics: l'AI è essenziale per gestire e analizzare i big data, rendendo possibile l'estrazione di informazioni significative da dataset estremamente grandi e complessi.

3. Qual è la miglior AI per estrazione e analisi dei dati?

Non esiste una soluzione universale, ma la scelta della migliore intelligenza artificiale per l'analisi dei dati dipende da vari elementi, come il tipo di dati da elaborare, gli obiettivi da raggiungere e la complessità dell'analisi.

Ecco alcune delle piattaforme più diffuse per l’estrazione dati e l’analisi dati con intelligenza artificiale:

• ChatGPT e AI generative: sono molto efficaci nell'analisi di dati testuali. Consentono di generare report, riassumere informazioni complesse e supportare l’esplorazione dei dati attraverso il linguaggio naturale.

Se desideri approfondire come applicare concretamente queste tecniche, ti consiglio di leggere la nostra Guida su come svolgere Data Analysis con ChatGPT e AI generative.

• Google Vertex AI: offre un’infrastruttura scalabile per addestrare e distribuire modelli di machine learning, facilitando l’estrazione dati anche su grandi volumi.
  
  
• Microsoft Azure Machine Learning: ideale per contesti enterprise e per progetti avanzati di predictive analytics, grazie a strumenti potenti per l’analisi dati con intelligenza artificiale.
  
  
• IBM Watson: particolarmente indicato per applicazioni di NLP avanzato, sentiment analysis e arricchimento dei dati.
  
  
• DataRobot, H2O.ai, SAS Viya: soluzioni no-code e low-code che permettono anche a utenti non tecnici di sviluppare modelli predittivi in modo semplice e rapido.

Se desideri esplorare meglio il mondo dell'innovazione digitale, scarica qui sotto il nostro glossario con tutti i termini essenziali!