L’analisi dei dati è ormai un aspetto fondamentale e consolidato non solo per guidare le decisioni strategiche delle aziende ma anche per ottenere vantaggi competitivi. Diventa quindi cruciale generare nuova conoscenza dai dati attraverso l’analisi delle connessioni, le relazioni che intercorrono tra le informazioni. Ridefinire e comprendere un problema in termini di interconnessioni è la base del graph thinking, un approccio naturale ed intuitivo per rappresentare la complessità, diversamente dalla comune rappresentazione “a righe e colonne”, un modo innaturale di rappresentare il dato per l’essere umano. Il graph thinking, dunque, migliora la capacità di prendere decisioni data driven, ma rende anche necessario un cambio di mentalità, un nuovo approccio per comprendere, distribuire ed applicare tecnologie che siano in grado di sfruttare grafi e link analysis. LARUS Business Automation, fin dalla sua istituzione nel 2004, grazie alla sua capacità di attrarre talenti e il suo orientamento all’innovazione, ha riconosciuto il valore di questi strumenti diventando leader in Italia su tecnologie a grafo e connected data science.

Unica azienda italiana premier partner di Neo4j, database che archivia e gestisce i dati nel loro stato più naturale e connesso, si è focalizzata nello sviluppo di Insight Data Platform che fanno proprio della Network Data Science il loro punto di forza. Galileo.XAI, soluzione lanciata da Larus nel 2021, è il chiaro esempio di come lavorare con un database a grafo si presti in modo ottimale all’analisi dei dati in diversi segmenti di mercato e per i più svariati casi d’uso: dalla rilevazione di frodi alla customer analytics fino alla supply chain. Prodotto flessibile e pienamente integrabile, grazie a sofisticate componenti di Graph Visualization, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Big Data Analytics e Network Science, Galileo.XAI è in grado di consentire alle aziende di ottenere insights necessari a prendere decisioni mirate, visualizzare le informazioni evidenziando i collegamenti esistenti tra i dati ed infine di fare previsioni in modo human centric con l’aiuto del Deep Tensor, un motore di intelligenza artificiale spiegabile nato dalla collaborazione di Larus con Fujitsu. Larus, quindi, trasforma anche l’apprendimento automatico, incorporando funzionalità basate sui grafi nelle tradizionali pipeline di machine learning, facendo si che la propria innovazione non si esaurisca con la network science, ma si serva di essa per portare ad un nuovo livello tutto il processo di lavorazione dei dati.

Info: www.larus-ba.it