ANALYTICS INSIGHTS
Trasforma i dati aziendali in decisioni di business. Le migliori.
Articoli e altre risorse sugli Analytics
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Ansia da AI: affrontare il cambiamento con calmaL'ansia da AI non è uno scherzo. Se temi che il tuo lavoro diventi obsoleto, che le informazioni vengano distorte o semplicemente che un'opportunità importante vada persa, comprendere l'ansia da AI è il primo passo per superarla.
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Sfruttare i dati sintetici per alimentare l'evoluzione dell'AIScopri perché i dati sintetici sono essenziali per le iniziative basate sull'AI che richiedono un elevato consumo di dati, in che modo le aziende li utilizzano per favorire la crescita e come possono contribuire a risolvere i problemi etici associati.
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Cosa sono i chatbot?Il chatbot è una forma di intelligenza artificiale conversazionale progettata per semplificare l'interazione tra uomo e computer. Scopri in che modo i chatbot sono utilizzati nelle aziende e come possono essere incorporati nelle applicazioni di analytics.
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Cosa sono le allucinazioni dell'AI?Può essere difficile distinguere la realtà dalla finzione generata dall'intelligenza artificiale. Scopri perché i modelli linguistici di grandi dimensioni possono sbagliare e provocare le allucinazioni dell'AI, e impara a utilizzare la GenAI in modo responsabile.
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4 strategies that will change your approach to fraud detectionAs fraudulent activity grows and fighting fraud becomes more costly, financial institutions are turning to anti-fraud technology to build better arsenals for fraud detection. Discover four ways to improve your organization's risk posture.
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Analytics leads to lifesaving cancer therapiesA long-shot treatment offers hope to 10-year-old Harrison after he learns the DNA profile of his cancer is resistant to chemo. Find out how data and analytics play a role in cancer research and cancer treatments that are saving lives.
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Key questions to kick off your data analytics projectsThere’s no single blueprint for starting a data analytics project. Technology expert Phil Simon suggests these 10 questions as a guide.
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Analytics tackles the scourge of human traffickingVictims of human trafficking are all around us. From forced labor to sex work, modern-day slavery thrives in the shadows. Learn why organizations are turning to AI and big data analytics to unveil these crimes and change future trajectories.
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Analytics: A must-have tool for leading the fight on prescription and illicit drug addictionStates and MFCUs now have the analytics tools they need to change the trajectory of the opioid crisis by analyzing data and predicting trouble spots – whether in patients, prescribers, distributors or manufacturers. The OIG Toolkit with free SAS® programming code makes that possible.
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Viking transforms its analytics strategy using SAS® Viya® on AzureViking is going all-in on cloud-based analytics to stay competitive and meet customer needs. The retailer's digital transformation are designed to optimize processes and boost customer loyalty and revenue across channels.
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Detect and prevent banking application fraudCredit fraud often starts with a falsified application. That’s why it’s important to use analytics starting at the entrance point. Learn how analytics and machine learning can detect fraud at the point of application by recognizing the biggest challenge – synthetic identities.
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Public health infrastructure desperately needs modernizationPublic health agencies must flex to longitudinal health crises and acute emergencies – from natural disasters like hurricanes to events like a pandemic. To be prepared, public health infrastructure must be modernized to support connectivity, real-time data exchanges, analytics and visualization.
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SAS CIO: Why leaders must cultivate curiosity in 2021With the change we’re all facing this year, CIOs should be counting on curiosity to play a crucial role in how we’re going to meet the challenges that lie ahead. From the moment COVID-19 hit, our IT organization has relied on curiosity – that strong desire to explore, learn, know - to fuel the urgent changes required. And it’s curiosity that will enable us to meet the needs of the future of work post-pandemic.
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Five ways your organization can enhance resilience for years to comeInnovation, agility and customer-centricity frequently top the list of companies’ strategic objectives, and now the most urgent priority is resilience. Given this new urgency, it’s worth taking a close look at the underpinnings of resilience and how they could be applied in any industry. This article explores how analytics can help boost resilience and includes key elements to keep your organization resilient.
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Resilience in the face of unpredictabilityUnpredictability can “shatter and reshape” a society. And in these unpredictable times, it is important to remain resilient and be prepared to bounce back. This article explores what it truly means to be resilient, how to build it, and how analytics can help you act when your resilience is tested.
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Homelessness data holds insights to a hidden problemSAS partnered with The Carying Place, an organization that supports working homeless families, to find new ways to measure indicators of participant success and provide families the help they deserve.
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How health care leaders deployed analytics when crisis hitDuring the COVID-19 pandemic, some health care providers were well-positioned to respond to rapid changes in demand. The factor that most distinguished them was that they already had a strong capacity in place for using data to inform decisions. Read about three key takeaways from their experiences.
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Situational awareness guides our responses – routine to crisisMany circumstances call for situational awareness – that is, being mindful of what’s present and happening around you. The COVID-19 pandemic heightened this need, as leaders across industries used analytics and visualization to gain real-time situational awareness and respond with fast, critical decisions.
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A data scientist’s views on data literacyData literacy is a social imperative – and understanding data and data analysis is critical for being a responsible citizen. Get a data scientist and teacher's perspective on the value of having foundational knowledge so you can more easily tell data facts from data fiction.
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Respond, recover and reimagineDisruptions to our lives happen regularly, though most are not as far-reaching as the COVID-19 pandemic. Whatever their nature, it’s helpful to have a plan for how to exit disruption still on your feet and in the game. Learn about the three-phase approach SAS recommends for mitigating widespread disturbances.
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Contact tracing e indagine epidemiologicaLe indagini di contact tracing, o tracciamento dei contatti, sono uno strumento fondamentale delle istituzioni sanitarie per identificare le persone che possono essere state esposte a minacce per la salute, come il Covid-19 o Coronavirus. Un processo che una volta era macchinoso e si basava sulla memoria spesso incompleta o imprecisa di un individuo entra ora nell'era digitale e grazie agli advanced analytics e alla data visualization, offre analisi di traccimaneto dei contatti più precise ed efficaci.
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From living on the streets to owning a profitable businessZoe Empowers, a ministry for vulnerable children living in life-threatening poverty in Africa and India, finally found a way to measure and reveal its incredible impact. Using SAS, they developed an "empowerment index" that measures improvements in housing, health, education and more for program participants.
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Saving lives during a global pandemic through medical resource optimizationCleveland Clinic is operationalizing analytics to combat COVID-19, creating innovative models that help forecast patient volume, bed capacity, medical equipment availability and more.
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Will health care be fundamentally changed post-COVID-19?Many market forces are supporting the transformation to virtual digital health programs -- the COVID-19 pandemic is just the latest compelling event.
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Optimizing well placement to eliminate water poverty How data visualization is helping Water for Good bring fresh water to the Central African Republic.
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Break stuff . . . servers, rules and the glass ceilingCarla Gentry knows what it’s like to be the only woman on the team and is happy to share her hard-won knowledge with an ever-growing number of female data scientists. She recently shared with us some sage advice for women entering or interested in advancing in the field.
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How to work like a disrupterFind out what companies like Netflix, Airbnb, Spotify and Lyft know about analytics that you don't know. Learn how to become technologically and analytically mature just like them.
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Three steps for conquering the last mile of analyticsPutting your analytical models into production can be the most difficult part of the analytics journey. It’s no surprise that this last mile of analytics – bringing models into deployment – is the hardest part of digital transformation initiatives for organizations to master, yet it’s the most crucial.
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The transformational power of evidence-based decision making in health policyState health agencies are under pressure to deliver better health outcomes while minimizing costs. Read how data and analytics are being used to confront our biggest health care challenges head on.
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Operationalizing analytics: 4 ways banks are conquering the infamous ‘last mile’Here are four examples across the banking industry that show how these leading organizations followed a clearly defined path to conquer the infamous 'last mile' of analytics.
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ModelOps: How to operationalize the model life cycleModelOps is where analytical models are cycled from the data science team to the IT production team in a regular cadence of deployment and updates. In the race to realizing value from AI models, it’s a winning ingredient that only a few companies are using.
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From Apollo to AI: A new era of American explorationAs we celebrate the 50th anniversary of the Apollo 11 mission, what’s the next frontier for American Innovation? It’s available now, from our desks and waits for us to unlock its potential.
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The Humanity in Artificial IntelligenceCould artificial intelligence be the change agent we need to solve many problems around the globe? Read how AI could accelerate our ability to have a a positive, lasting impact.
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How to drill a better hole with analyticsFrom drilling holes to preventing health care fraud, learn about some of the new technologies SAS has patented with IoT and machine learning technologies.
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Le 5 tecnologie alla base dell’IAConosci la differenza tra intelligenza artificiale (IA) e machine learning? E sapresti spiegare perché la computer vision è una tecnologia IA? Scoprilo in questa breve panoramica.
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Applying technology to ensure voter integrity in electionsVoter integrity is becoming a serious concern for many elections. Recent disclosures of foreign influence campaigns using social media highlight the potential impact on the integrity of the democratic process. In monitoring your systems, technology can identify both legitimate and fraudulent activity; the balancing act is to minimize the impact on legitimate activity while preventing acts of cyber-criminals and fraudsters.
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Bringing data to the streamHow much do we know about fresh water systems and the dynamic nature of streams and rivers? Find out how one data scientist turned his fascination with streams and rivers into a career.
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IoT in health care: Unlocking true, value-based careGiven the potential of IoT – and the challenges of already overburdened health care systems around the world – we can’t afford not to integrate IoT in health care.
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Shut the front door on insurance application fraud!Fraudsters love the ease of plying their trade over digital channels. Smart insurance companies are using data from those channels (device fingerprint, IP address, geolocation, etc.) coupled with analytics and machine learning to detect insurance application fraud perpetrated by agents, customers and fraud rings.
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A guide to machine learning algorithms and their applicationsDo you know the difference between supervised and unsupervised learning? How about the difference between decision trees and forests? Or when to use a support vector algorithm? Get all the answers here.
Gli Analytics
- Introduzione
- Algoritmi
- Analisi Predittiva
- Analisi Statistica
- Big Data Analytics
- Blockchain
- Data Mining
- Data Science
- Generative AI
- Reti Neurali
Analytics
Se stai leggendo questo articolo, probabilmente ne sai almeno un po', forse anche molto, sugli analytics. Secondo Wikipedia, gli analytics vengono "utilizzati per la scoperta, l'interpretazione e la comunicazione di modelli significativi presenti nei dati". Tutto chiaro? Il vero significato degli analytics risiede in ciò che puoi farci. In termini di possibilità. Opportunità. Scoperte. Rese possibili dai progressi tecnologici nell'analisi dei dati, ritenuti quasi fantascienza fino a non molto tempo fa. Quindi esploriamo insieme il tema degli analytics. Condivideremo le intuizioni delle menti più brillanti in questo campo: intuizioni che puoi trasformare in... beh, a te la scelta.
Algoritmi
Un algoritmo è un elenco di istruzioni passo passo progettate per eseguire un compito specifico o risolvere un problema specifico. Intesi in questa maniera, gli algoritmi sono pervasivi. La ricetta della zuppa di cipolle alla francese, ad esempio, è descrivibile come un algoritmo. Combina degli input per generare un output. Gli algoritmi funzionano sostanzialmente allo stesso modo con i computer. Che si tratti di convertire numeri binari in lettere, in modo da poter leggere cosa c'è sullo schermo del tablet o di consigliare azioni in base alla tua tolleranza al rischio, scopri perché gli algoritmi sono fondamentali nell'informatica moderna.
Analisi Predittiva (Predictive Analytics)
E così hai scelto il potere di raccogliere e analizzare i dati. Davvero un ottimo primo passo, ma così rischi di scalfire solo la superficie. Per ottenere il massimo dai tuoi dati, devi anticipare il futuro, non limitarti ad analizzare il passato. Se i tuoi obiettivi sono attrarre nuovi clienti, valutare il rischio di pagamento, identificare frodi o prevedere la domanda di energia, l'analisi predittiva è la risposta alle tue domande più complesse.
Analisi Statistica
L’analisi statistica non è solo per i fanatici dello sport e i sondaggisti politici. Ogni giorno, le statistiche svolgono un ruolo fondamentale nell’informare delle politiche pubbliche e nel migliorare il benessere umano. Il campo della statistica si è evoluto dal campionamento delle popolazioni fino all’analisi anche delle più grandi fonti di big data. Gli statistici monitorano le specie in via di estinzione, migliorano i processi agricoli e prefigurano i giusti trattamenti per malattie complesse. Ma c'è ancora ampio spazio per la crescita in questo campo, così come nelle tecniche di programmazione statistica utilizzate oggi.
Big Data Analytics
Visto e considerato che oramai i dati inondano quotidianamente anche la tua organizzazione, la domanda non è più "Cosa sono i big data?" ma diventa "Cosa possiamo fare con i big data di cui disponiamo?" La risposta, ovviamente, è parte integrante del futuro della tua attività. Sì perché l'analisi dei big data apre il mondo del realmente possibile. Con l'analisi dei big data puoi implementare data mining, analisi predittiva, text mining, previsione e ottimizzazione, esplorare le possibilità a tua disposizione e prendere le migliori decisioni aziendali possibili.
Blockchain
Cosa puoi archiviare nella blockchain oltre alle transazioni effettuate in Bitcoin? Richieste di indennizzo, cartelle cliniche e persino i registri delle votazioni possono essere archiviati nella blockchain. In poche parole, la blockchain è un’architettura dati distribuita che archivia dati e transazioni e convalida l’accuratezza di tali transazioni tramite consenso. Scopri di più sulla blockchain e su come analizzare i dati blockchain.
Data Mining
Hai mai sentito parlare di quell'ipermercato che ha scoperto che pannolini e birra sono spesso acquistati insieme? E che dire di quell'azienda telefonica che può prevedere la tua probabilità di passare ad altri operatori in base a quanti dei tuoi amici lo hanno già fatto? Queste aziende hanno utilizzato il data mining per scoprire informazioni completamente inattese nei loro dati. Quali segreti si nascondono anche nei tuoi dati aziendali? Scoprilo con il data mining.
Data Science
La Data Science (scienza dei dati) è un campo multidisciplinare che descrive come utilizzare i dati grezzi per generare insight, informazioni di valore per il business. A differenza di campi più specializzati, come data mining o data engineering, la data science include l'intero ciclo di vita del dato, della trasformazione dei dati grezzi in informazioni utili fino alla loro applicazione a fini produttivi e in un'ampia varietà di applicazioni.
Generative AI
La Generative AI ha avuto un impatto dirompente, paragonabile a quello di scoperte come l'elettricità e la stampa a caratteri mobili. I modelli di IA conversazionale come ChatGPT si dimostrano capaci di aumentare incredibilmente la produttività e sono diventati molto popolari sia nel mondo business che privato. Vediamo la sua applicazione in alcuni settori.
Reti Neurali
Le reti neurali sono programmi realizzati con lo scopo di imitare il modo in cui il cervello umano impara e cerca modelli. Spesso indicate come reti neurali artificiali (ANNs, artificial neural networks), sono progettate per risolvere problemi reali in diversi campi. Proprio come un cervello umano, possono essere addestrati nel tempo per migliorare le loro capacità di interpretazione dei dati.
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