La digital transformation, come suggerisce il nome, trasforma il modo di vivere e di lavorare tanto delle persone quanto delle organizzazioni. Per non perdere il treno della rivoluzione digitale, le aziende devono abbracciare le moderne tecnologie come il machine learning, o apprendimento automatico.

La digitalizzazione porta alle aziende numerosi vantaggi, che facilitano i processi amministrativi e le operazioni quotidiane e, nel lungo periodo, assicurano la competitività. Alcuni esempi:

• Creazione di forme di lavoro flessibili
• Ottimizzazione del servizio tramite supporto online
• Collaborazione tra più sedi
• Amministrazione semplificata
• Outsourcing dei processi amministrativi

L'uso di funzioni analitiche e predittive basate sugli algoritmi di machine learning consentirà alle aziende di rafforzare la propria posizione sul mercato, di incrementare la produttività, la qualità e le vendite, nonché di risparmiare denaro grazie a un uso più efficiente delle risorse.

L'apprendimento automatico non è un prodotto software finito, ma un processo di apprendimento e ottimizzazione individualizzabile. Gli algoritmi di machine learning sono sviluppati allo scopo di analizzare automaticamente i dati storici e identificare i modelli in essi contenuti. I risultati possono finalmente essere utilizzati come previsioni e quindi come base per future decisioni aziendali o per risolvere problemi.

Machine learning con Microsoft Dynamics NAV

L'integrazione di Microsoft Azure Machine Learning con l'origine dati Microsoft Dynamics NAV consente di introdurre le funzionalità di apprendimento automatico e analisi predittiva in azienda. I vantaggi sono diversi, ne citiamo alcuni:

Stimare le vendite potenziali
Gestione efficiente delle attività aziendali con l'aiuto di previsioni di vendita basate su dati storici.

Prevedere le carenze nelle scorte
Panoramica in tempo reale dello stato dell'inventario sulla base delle prenotazioni effettive e delle previsioni di vendita dinamiche.

Supporto alle decisioni
Previsioni realistiche forniscono una solida base al processo decisionale, grazie a diversi algoritmi di machine learning e alla continua verifica dei risultati.

Miglioramento continuo della qualità delle previsioni
Ottimizzazione continua della qualità delle previsioni per esclusione o ponderazione delle previsioni ottenute.