Come accelerare il processo dalla sperimentazione alla messa in produzione

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I business leader delle aziende di tutto il mondo ne sono consapevoli: i dati sono l’unità di misura dell’innovazione e catalizzatori di competitività. Per questo, adottare rapidamente nuove tecnologie e sviluppare competenze digitali per ampliare il proprio ecosistema non è più solo un’opportunità, ma un imperativo aziendale.

Nonostante la crescente introduzione di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science in azienda, le sperimentazioni in questi ambiti faticano a fornire un vero valore al business e integrarsi nei processi aziendali. Gran parte degli algoritmi non arriva in produzione, generando un impatto diretto sulla redditività.
Il percorso che dalla modellazione arriva alla messa in produzione è infatti frammentato e dipende dalla tempestività con cui è possibile valutare il successo dei modelli di Machine Learning, che verranno poi integrati e resi fruibili alle aree strategiche.
Inoltre, i continui e improvvisi cambiamenti del mercato possono stravolgere le priorità e rendere ancora più complesso apportare modifiche significative quando la messa in produzione è già in corso.
É dunque essenziale comprendere rapidamente la reale efficacia dei modelli realizzati in fase di sperimentazione e l’effettivo valore degli insight prodotti: sia per accorciare i tempi che per evitare pericolosi disallineamenti con gli obiettivi di business.

Webinar | Algoritmi e business: puntare all’efficacia per centrare nuovi obiettivi

28 Aprile 2021 – h. 10.00
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Che cosa vedremo?

Durante il Webinar osserveremo come aumentare il valore portato al business dai modelli di Machine Learning grazie a un framework metodologico e architetturale che accelera il passaggio tra sviluppo e messa in produzione degli algoritmi e ne facilita il governo sia da parte dell’IT che da parte del Business.
Osservando l’approccio innovativo che ha permesso di accompagnare importanti aziende e organizzazioni nella valorizzazione dei dati per il business, ci soffermeremo inoltre sulla sua applicazione in Regione Emilia Romagna per contrastare il fenomeno delle Fake News.
Insieme ad Andrea D’Onofrio, Analytics Champion Lead di Microsoft, illustreremo inoltre come Microsoft Azure, affermata piattaforma di cloud pubblico e ibrido, sia la soluzione ideale per implementare una strategia data-driven. Obiettivo è democratizzare l’accesso e l’uso dei dati sfruttando strumenti e competenze già in essere, per una semplice e veloce adozione e, molto importante, in un ambiente governato.

Agenda

ORE 10.00 – Inizio Webinar

Come accelerare la messa in produzione dei modelli di Machine Learning?
Ambra Montecchia – Manager – Iconsulting

Machine Learning e Fake News: la metodologia in azione
Giorgio Gabbani – Senior Manager – Iconsulting

Democratizzare e governare l’accesso ai dati con una piattaforma ibrida
Andrea D’Onofrio, Analytics Champion Lead – Microsoft

ORE 11.00 – Conclusione

Hot Topics
  • Come può il Machine Learning portare valore al Business?
  • Come rendere rapidamente decisivi gli algoritmi
  • L’approccio metodologico applicato a un caso reale
  • Vantaggi e opportunità di Microsoft Azure
Destinatari

Il Webinar è pensato per data scientist, specialisti e decisori IT e dipartimenti Innovazione, e tutte le figure aziendali coinvolte nel processo di valorizzazione dei dati per la propria area di business.

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