
TIPI DI DATI ANALIZZATI
Con il framework Semanticase, è possibile specializzare l’elaborazione avanzata di dati sia testuali che strutturati in relazione alle esigenze del progetto, grazie all’utilizzo integrato di tecnologie di Intelligenza Artificiale, machine learning, natural language processing e modelli generativi, ma anche data science.
Ogni giorno la quantità di dati prodotti nelle organizzazioni cresce in modo esponenziale, con la difficoltà di adottare approcci strutturati per l’acquisizione, l’elaborazione e la ricerca di insights utili alle decisioni. Per non lasciare inutilizzati o poco valorizzati questi dati, l’Intelligenza Artificiale consente di trasformare enormi volumi di informazioni grezze in conoscenza attivabile (actionable), mettendo in evidenza relazioni nascoste, trend emergenti e segnali predittivi che sfuggono all’analisi manuale o tradizionale.
Semanticase nasce proprio per questo: offrire un insieme di strumenti e approcci di AI per dare senso ai dati, combinando l’interpretazione del linguaggio naturale e dell’intelligenza artificiale con la potenza analitica dei dati strutturati, per supportare decisioni rapide, consapevoli e strategiche.
I modelli AI di Semanticase permettono di trattare dati, strutturati o testuali, o una combinazione di essi, in modo rigoroso e costante nel tempo, al fine di rendere:
- Efficienti le analisi.
- Individuabili i pattern e fenomeni.
- Monitorabili le situazioni nel tempo.
- Utilizzare l’analisi dati in pipeline complesse di AI
- Valutabili gli scenari predittivi.