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Come e perché utilizzare gli Augmented Data

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Senza raccogliere nuovi elementi, gli Augmented Data arricchiscono il dataset di training delle reti neurali artificiali. Ecco come si ottengono, quali solo le loro funzioni e gli obiettivi da porsi in un’ottica di Augmented Data Management

Data Augmentation, il processo da cui derivano gli Augmented Data, vuol dire “aumento dei dati” e indica l’insieme delle tecniche volte ad ampliare il dataset senza raccogliere nuovi elementi. Applicando, cioè, cambiamenti controllati e realizzando copie modificate di dati già esistenti.

Attuare un processo di Data Augmentation e, di conseguenza poter attuare tecniche di Augmented Analytics, implica per le aziende un miglioramento del processo di training delle reti neurali e la messa a disposizione dell’automazione nel Data Management.

A cosa servono gli Augmented Data

Strutturate per riconoscere schemi ricorrenti a partire dai dati proposti, le reti neurali artificiali apprendono ciò che hanno a disposizione ma non sono in grado di trarre una regola generalizzata, ed è alto il rischio di errori in caso di schemi non ancora visionati. Gli Augmented Data si utilizzano proprio per risolvere tali problematiche di overfitting, ampliando il dataset di addestramento attraverso un maggior numero di dati a disposizione.

I vantaggi della Data Augmentation

Tra i maggiori vantaggi offerti dall’Augmented Analytics vi è l’automatizzazione delle procedure di Data Management, con il fine di realizzare processi sempre più intuitivi e allineati agli obiettivi aziendali. La possibilità, cioè, di trovare dai dati proprio quelle informazioni necessarie a costruire strategie concrete ed efficaci, senza che sia necessario coinvolgere numerose figure aziendali né investire un’ingente quantità di tempo.

Automatizzando le operazioni di gestione, l’Augmented Data Management rende più semplice l’accesso ai dati anche da parte di chi non possiede competenze tecniche avanzate, ottimizzando così anche il lavoro dei data scientist, a cui non sarà più richiesto il tempo perso per la pulizia del dato. L’Augmented Data Quality automatizza infatti il controllo qualità dei dati, risolvendo eventuali anomalie automaticamente, sulla base di policy prestabilite.

Funzioni utilizzate per lo più nel ramo del marketing, in ambito di marketing predittivo, posizionamento sui motori di ricerca, analisi dei trend e customer satisfaction, attraverso, ad esempio, l’analisi delle richieste vocali sugli smart speaker. Non mancano neppure esperimenti in ambito medicale, dove la Data Augmentation viene utilizzata per migliore il riconoscimento delle emozioni nell’elettroencefalografia.

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