Abbiamo fin ora visto diversi aspetti introduttivi dell’IBA, parlando nello scorso appuntamento degli agenti intelligenti attivi e passivi.
Diamo ora uno sguardo a come si può configurare una possibile architettura operativa a supporto dell’IBA.
L’Intelligent Business Agility Architecture (IBAA) rappresenta una proposta architetturale robusta per lo sviluppo di un assistente intelligente in linea con gli obiettivi della business agility, con particolare riferimento ai già citati passi di scelta strategica: analisi, revisione, pianificazione e monitoraggio.
L’IBAA si articola in cinque “motori” portanti: il motore di analisi (analytics engine), il motore di apprendimento (learning engine), il motore strategico (strategy engine), il motore di ottimizzazione (optimization engine) ed il motore di interazione (interaction engine).
IBAA
I diversi engine sono collegati ad un Date Lake che funge da storage per i Big Data, interni o esterni, utilizzabili dall’organizzazione per i propri processi decisionali.
Come primo modulo in esame, vediamo il Motore di Analisi (analytics engine) il cui scopo è quello di andare ad interrogare il data lake alla ricerca dei dati più significativi in relazione allo specifico obiettivo. Si avvale di tre componenti primari:
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- Filter, che ha lo scopo di filtrare l’enorme quantità di dati disponibili, identificando quelli più attinenti all’obiettivo ricercato da chi sta utilizzando il sistema.
- Cleaning,i dati selezionati vengono puliti e resi consistenti per un uso aggregato.
- Dataset Creation, vengono creati gli aggregati che verranno utilizzati dal motore di apprendimento.
In particolare, nella creazione dei dataset si tiene conto del tipo di utilizzo a cui saranno destinati, andando a strutturarli in funzione delle quattro tipologie di analisi più comuni:
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- Analisi Descrittiva, che permette di rispondere alla domanda “cosa è successo?”. In pratica viene creato un riepilogo dei dati storici in ragione di ulteriori analisi.
- Analisi Diagnostica, che permette di rispondere alla domanda “perché è successo?”. L’obiettivo è quello di tentare di comprendere le cause deli eventi e dei comportamenti.
- Analisi Predittiva, che permette di rispondere alla domanda “cosa potrebbe accadere in futuro?”. In questo caso si va alla ricerca di relazioni significative tra le variabili e la rappresentazione di esse nei modelli disponibili.
- Analisi Prescrittiva, che permette di rispondere alla domanda “come dovremmo rispondere a potenziali eventi futuri?”. L’obiettivo è quello di supportare il processo decisionale mettendo l’azienda nella migliore condizione operativa.
Nei prossimi incontri continueremo ad esplorare i diversi componenti dell’architettura.
Stay tuned
