Trusted Knowledge: la chiave di volta per dati affidabili, accurati e accessibili

Il volume globale dei dati sta crescendo a un ritmo senza precedenti.
 

Nel 2020 ha raggiunto i 64,2 zettabyte e si prevede che supererà i 180 zettabyte entro il 2025.

Per darvi un’idea, uno zettabyte equivale a 1 sestilione di byte, ovvero 1.000 exabyte, 1.000.000 di petabyte o 1.000.000.000 di terabyte.

Un’enormità di dati, ma tutto questo ha valore solo se i dati stessi sono affidabili, accurati e facilmente accessibili a chi li utilizza.

Questo implica la necessità di una struttura che assicuri l’organizzazione, l’accessibilità e la qualità dei dati, così da permettere alle organizzazioni di prendere decisioni informate e sicure.

Ed è qui che entra in gioco il concetto di trusted knowledge: un sistema o un modello che garantisce dati affidabili, accurati, ben organizzati, interconnessi e verificati.

Grazie a strumenti e tecnologie avanzate, trusted knowledge favorisce la condivisione continua delle informazioni, riduce i rischi legati alla gestione dei dati e migliora l’efficienza operativa, aiutando le aziende a sfruttare al massimo il valore dei propri dati.

In questo articolo parleremo di:

• Cos’è la trusted knowledge (e perché è essenziale oggi)
• I vantaggi del trusted knowledge
• Casi pratici di utilizzo del trusted knowledge
• Le soluzioni di trusted knowledge firmate Almawave

Trusted Knowledge è un sistema o una struttura che garantisce che i dati all’interno di un’organizzazione siano accurati, affidabili, coerenti e facilmente accessibili.

Si basa sull’organizzazione dei dati attraverso le ontologie, ovvero strutture standardizzate che definiscono e classificano le informazioni.

Grazie alla creazione di un vocabolario comune, il Trusted Knowledge consente ai diversi sistemi di un’organizzazione di scambiare e interpretare i dati in modo fluido.

Questo approccio assicura che i dati possano essere recuperati, condivisi e analizzati in modo efficiente, favorendo decisioni più consapevoli e riducendo il rischio di errori.

Perché il Trusted Knowledge è oggi più importante che mai?

Dati di scarsa qualità sono costosi. Secondo Gartner, ogni anno le organizzazioni perdono in media 12,9 milioni di dollari a causa di dati di bassa qualità. Questo problema non solo impatta i ricavi nel breve termine, ma crea sfide a lungo termine complicando gli ecosistemi di dati e ostacolando la capacità decisionale.

In un mondo sommerso dai dati, avere accesso a informazioni affidabili e accurate non è più un lusso, ma una necessità. Senza un sistema solido, i dati rischiano di diventare rapidamente caotici, incoerenti e difficili da utilizzare.

Inoltre, le aziende si trovano sempre più spesso a dover affrontare pressioni normative che richiedono una rigorosa accuratezza e tracciabilità dei dati. Senza un sistema affidabile, rispettare questi standard diventa difficile, con il rischio di pesanti sanzioni economiche.

Con l’adozione sempre più diffusa dell’intelligenza artificiale, Trusted Knowledge è diventato ancora più cruciale. Migliora infatti la qualità dei dati utilizzati per alimentare i modelli di IA, potenziandone le performance e garantendo risultati più affidabili e utili.

Al contrario, fornire dati inaccurati ai modelli di IA crea un pericoloso effetto domino: analisi sbagliate che alimentano decisioni errate e perpetuano un ciclo di scarsa qualità decisionale.

In sostanza, il motivo centrale per cui le aziende necessitano di Trusted Knowledge è racchiuso nel nome stesso: fiducia. Più dati vengono accumulati, maggiore è il rischio di disinformazione, incoerenza e decisioni errate.

Trusted Knowledge aiuta a gestire questi rischi, assicurando che i dati siano affidabili, ben organizzati e facilmente accessibili. Così, le aziende possono sfruttare i dati con sicurezza, prendendo decisioni più intelligenti e consapevoli.

Come funziona Trusted Knowledge

Trusted Knowledge crea un sistema strutturato per gestire i dati all’interno di un’organizzazione.

Al centro di questo sistema ci sono le ontologie, strumenti che definiscono e organizzano i dati in modo coerente e standardizzato.

Le ontologie creano un linguaggio comune tra tutti i sistemi, garantendo che questi sistemi e gli stakeholder dell’organizzazione utilizzino una terminologia condivisa. Questo permette un’interpretazione e una comprensione sempre coerente dei dati.

Una volta che i dati vengono strutturati attraverso queste ontologie, il Trusted Knowledge facilita l’integrazione fluida tra diverse piattaforme e dipartimenti.

Il sistema non si limita a organizzare i dati, ma ne assicura anche la coerenza e l’accuratezza nel tempo.

Attraverso processi automatizzati e regole per la qualità dei dati, Trusted Knowledge monitora e convalida continuamente l’integrità delle informazioni.

Questo approccio crea una base affidabile per strumenti come i Decision Support System (DSS), che dipendono da dati accurati e coerenti per generare insight utili. Soluzioni DSS sono particolarmente cruciali in settori come le smart city e la sanità.

Centralizzando e standardizzando la gestione dei dati, Trusted Knowledge consente ai diversi sistemi di interrogare e accedere alle informazioni da una fonte unificata.

Questo permette un accesso semplice e affidabile a informazioni sempre aggiornate, indipendentemente da dove o come i dati siano archiviati. In questo modo, i decisori hanno a disposizione i dati precisi di cui hanno bisogno per prendere scelte informate.

Indubbiamente, implementare il Trusted Knowledge porta benefici significativi alle organizzazioni. Di seguito, alcuni dei principali vantaggi:

Comprensione unificata e condivisa dei dati

Trusted Knowledge garantisce che i dati siano organizzati e definiti in modo coerente, creando un linguaggio comune in tutta l’organizzazione. Questo permette a tutti, dai vari dipartimenti ai partner esterni, di comprendere e utilizzare gli stessi dati senza difficoltà.

Miglioramento delle decisioni grazie ad analisi predittive avanzate

Integrando dati verificati e di alta qualità, il Trusted Knowledge aumenta l’affidabilità delle analisi, il machine learning e i modelli predittivi. Decisioni basate su dati convalidati migliorano la precisione delle previsioni, delle valutazioni del rischio e delle strategie operative.

Interoperabilità e integrazione fluida

Standardizzando i dati e creando un vocabolario comune, Trusted Knowledge consente a sistemi, piattaforme e dipartimenti diversi di collaborare senza barriere. Ciò facilita lo scambio di dati e migliora la cooperazione all’interno dell’organizzazione.

Automazione e verifica della qualità dei dati

Trusted Knowledge automatizza processi come la validazione e i controlli di qualità dei dati, garantendo che le informazioni utilizzate siano coerenti e accurate. Questo riduce la necessità di interventi manuali e minimizza il rischio di errori.

Accesso semplificato per utenti non tecnici

Grazie a interfacce visive e funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), Trusted Knowledge permette agli utenti non tecnici di superare la complessità delle query sui dati. Business analyst e decisori possono così interrogare grandi dataset, eseguire analisi complesse e ottenere insight utili senza dover dipendere dall’IT o dai data scientist.

Esempi di applicazioni del Trusted Knowledge

Come viene utilizzato il Trusted Knowledge nel mondo reale?

Esempi di applicazioni del Trusted Knowledge

• Sanità

Trusted Knowledge consente a operatori sanitari e ricercatori di gestire con precisione dati sui pazienti, trial clinici e cartelle mediche. Garantisce accesso a informazioni accurate e aggiornate, migliorando l’assistenza ai pazienti, accelerando le ricerche mediche e favorendo progressi più rapidi nel settore sanitario.

• Banca e finanza

Nel settore bancario e finanziario, la soluzione è fondamentale per la gestione di dati sensibili, per garantire la conformità alle normative e migliorare i processi decisionali. Organizzando e verificando i dati finanziari, le istituzioni possono ottimizzare le operazioni, ridurre i rischi e rafforzare la fiducia dei clienti.

• Energia e utility

Nel settore energetico, Trusted Knowledge ottimizza la gestione dei dati relativi a produzione, distribuzione e consumo energetico. Aiuta le organizzazioni a prendere decisioni più informate, ridurre gli sprechi e migliorare la sostenibilità, garantendo dati accurati e accessibili attraverso diversi sistemi.

• Produzione e supply chain

Nel settore manifatturiero e nella gestione della supply chain, questa soluzione migliora l’efficienza operativa fornendo una visione centralizzata e organizzata di dati relativi alla produzione, agli inventari e alla logistica. Questo permette di prendere decisioni migliori, ridurre i tempi di inattività e migliorare le tempistiche di consegna dei prodotti.

• Pubblica Amministrazione

Trusted Knowledge supporta una governance data-driven organizzando grandi volumi di dati pubblici. Aiuta a prendere decisioni politiche più consapevoli, facilita la trasparenza e migliora i servizi pubblici, rendendo i dati governativi facilmente accessibili e utilizzabili.

• Istruzione e ricerca

Nel settore educativo e nella ricerca, Trusted Knowledge consente a istituzioni e ricercatori di gestire e condividere grandi dataset, pubblicazioni scientifiche e archivi accademici in modo organizzato. Garantisce che i dati siano coerenti, accessibili e affidabili, promuovendo la collaborazione e avanzando i progressi della ricerca.

Le soluzioni di Almawave, AIW Mastro e AIW Monolith, sfruttano il concetto di Trusted Knowledge per supportare le organizzazioni nella gestione e nell’accesso ai propri dati in modo più semplice, accurato ed efficiente.

AIW Mastro

AIW Mastro è un avanzato motore di gestione dei dati basato su ontologie (Ontology-Based Data Management, OBDM) che consente alle organizzazioni di accedere ai dati provenienti da fonti fisiche attraverso query ontologiche.

Questa soluzione garantisce che i dati siano strutturati e accessibili secondo un modello unificato, permettendo un recupero accurato ed efficiente delle informazioni. Inoltre, AIW Mastro è in grado di verificare automaticamente la coerenza dei dati rispetto alle regole di qualità espresse nell’ontologia, assicurando che solo dati affidabili e validati vengano utilizzati nei vari sistemi. Ciò migliora la governance dei dati e garantisce che le decisioni siano basate su informazioni precise e attendibili.

AIW Monolith

AIW Monolith è una piattaforma potente che sfrutta le capacità degli Enterprise Knowledge Graphs e dell’intelligenza artificiale per esplorare e navigare i dati in modo semplice e intuitivo.

Permette un accesso rapido alle informazioni aggiornate, mappando e integrando facilmente i dati provenienti da diverse fonti.

Con AIW Monolith, gli analisti aziendali possono ricostruire rapidamente il flusso dei dati dalle fonti originali alle query di business, consentendo una migliore visibilità e decisioni più rapide e informate.

Questa piattaforma offre alle aziende la flessibilità di accedere a dati aggiornati in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa e ottenendo insight più accurati.

AIW Mastro e AIW Monolith aiutano le organizzazioni a semplificare ambienti dati complessi, fornendo informazioni affidabili, precise e facili da usare per supportare decisioni più informate ed efficaci.

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