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Cloud e Intelligenza
ArtificialeStart with cloud, organize your data, exploit with AI
21/1/2020
Federico BaffettiFounder & CEO
Statistico informatico, professionista IT da 25 anni: dal 2005 manager, business developer ed imprenditore. Ama trasformare le idee in progetti, sistemi e prodotti a servizio di persone e aziende enterprise, costruiti su tecnologie e metodologie cloud, big & smartdata, analytics, cognitive e intelligenza artificiale.
[email protected] / [email protected]
Linkedin: linkedin.com/in/federicobaffetti/twitter: @baffo1971
Filippo FerrettiIT Simplifier
Cloud Architect, consulente GDPR e Sicurezza, trainer.Capire, frazionare e raccontare i problemi IT, attorno cui costruire soluzioni, processi e architetture per renderli piu’ gestibili e scalabili. “Simplify then add lightness” C.Chapman
[email protected] / [email protected]
linkedin: www.linkedin.com/in/fnf
Missione: Aiutare le aziende a guadagnare vantaggi competitivi valorizzando il patrimonio dei dati per estrarne il maggior valore mediante l’”Intelligenza Artificiale”.
Essere il loro punto di riferimento, l’advisor ed il consulente durante l’intero percorso verso la consapevolezza dei big & smart data.
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Uno sguardo al “passato”
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L’importanza dei datiQuanti? Quali?
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Human vs Technology
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Le tecnologie esponenziali richiedono pensiero esponenziale…
...e organizzazioni esponenziali...
Human vs Technology
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Quali sono le differenze col passato?
Simultaneità e
convergenza
Velocita del cambiamento
Aumento funzionalità
Riduzione costi
Disponibilità Diffusa
Venture Capital
Dati, dati, dati...
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Pervasività dell’AI
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Cloud - Concetti generali#1 - Pubblico vs Privato vs Ibrido
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Cloud - Concetti generali#2 - IAAS vs PAAS vs SAAS - teoria
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Cloud - Concetti generali#2 - IAAS vs PAAS vs SAAS - pratica
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Cloud - Concetti generali#3 - Shared Responsibility
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https://aws.amazon.com/it/compliance/shared-responsibility-model/
Demistificare il Cloud#1- Il Cloud non e’ sicuro - server
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Certificazioni / Attestati
ASIP HDS [Francia]C5 [Germania]Cyber Essentials Plus [UK]SRG del DoDENS High [Spagna]FedRAMPFIPSIRAP [Australia]ISO 9001ISO 27001ISO 27017ISO 27018K-ISMS [Korea]MTCS [Singapore]PCI DSS livello 1Rule 17-a-4(f) della SECSOC 1SOC 2SOC 3TISAX
Leggi/normative/privacy
Data Privacy in ArgentinaBC FOIPPACCPACISPECLOUD ActFERPAGDPRGLBAHIA [Alberta, Canada]HIPAAHITECHIRS 1075ITARNB PHIPAA [New Brunswick]PDPA – 2010 [Malesia]PDPA – 2012 [Singapore]PHIA [Nuova Scozia, Canada]PHIPA [Ontario, Canada]PIPEDA [Canada]Privacy Act [Australia]Privacy Act [Nuova Zelanda]Autorizzazione DPA (Spagna)Regno Unito DPA - 1988VPAT/articolo 508
Allineamenti/quadri
CISCJISCSAEU-US Privacy ShieldFFIECFISCFISMAG-Cloud [UK]GxP (FDA CFR 21 Part 11)ICREAMITA 3.0MPAANISTLivelli di certificazione Uptime InstituteUK Cloud Security Principles
https://aws.amazon.com/it/compliance/programs/
Demistificare il Cloud#1- Il Cloud non e’ sicuro - client
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https://aws.amazon.com/it/products/security/
Demistificare il Cloud#1- Il Cloud non e’ sicuro - client
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Demistificare il Cloud#2- Il Cloud e’ “fail safe”
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Demistificare il Cloud#2- Il Cloud e’ “fail safe” - regioni e AZ
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Demistificare il Cloud#3- Non so quanto spendero’ di Cloud
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https://calculator.s3.amazonaws.com/ https://calculator.aws/ https://awstcocalculator.com/
PRO - CONTROCloud vs On-Premises
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Modello “Pay-as-you-go”
Scalabilita’
Hardware e software allo stato dell’arte
Utilizzare nuove funzionalita’ al rilascio
? Costo delle operations
Ripensare e re-ingegnerizzare soluzioni
Enterprise Licensing
CASI D’USO
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Workloads con imprevedibilita’ o picchi di traffico
Workloads di durata limitata nel tempo
Ambiente Test/Dev
Continuous Integration / Continuous Development
Disaster Recovery
Replica Geografica
Accesso/testing di nuove funzionalita’
Prototipazione di nuove idee/startup
AWS cloud services...
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Perche’ scegliere AWSMarket Share
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Perche’ scegliere AWSRetro-compatibilita’ e innovazione
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Perche’ scegliere AWSPiattaforma per “costruire”
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Perche’ scegliere AWSPolitiche dei prezzi
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Cloud & AI Architectures
Smart & Big Data
Abbondanza di offerta...
Salesforce Einstein AI
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Solutions & Platform Vendors
Data Science & AI Platform
Data Integration & Cloud Automation
Robotic Process Automation
Abbondanza di offerta...
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Robotic Process Automation
● Automazione dei processi lavorativi● Robot software● Robot collaborativi (“cobot”)● Automazione dei task ripetitivi ed a
basso valore aggiunto● Interazione uomo-macchine (“human-
in-the-loop”)
● Evoluzione dell’automazione di processo (“workflow automation”)● Può gestire sia dati strutturati che dati non strutturati● Si integra perfettamente con alcune tecnologie e strumenti tipici dell’Intelligenza
Artificiale per consentire adattamento al modificarsi delle condizioni a contorno dei processi
Casi di business reali
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Predizione da immaginiDeep Learning + Computer Vision
Ambito di business: analisi dello stato manutentivo di asset relativi ad infrastrutture e reti stradali / autostradali.
Obiettivo: censire e verificare le eventuali criticità presenti su struttura e superficie di gallerieautostradali per scopi manutentivi e valutazioni / rilevazioni tecnico-ingegneristiche
Soluzione: sistema basato su Deep Learning, Computer Vision e varie tipologiedi algoritmi di Intelligenza Artificiale:
● Object Detection per individuare lapresenza di fenomeni/difettosità/problemisulla superficie analizzata
● Object Recognition per riconoscereil tipo di fenomeno/difettosità/problemapresente sulla superficie analizzata
● Machine Learning per correlare i datirilevati sul campo con le immagini ed ifenomeni
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Predizione da immaginiDeep Learning + Computer Vision
Case: backoffice di servizi e procedure con contenuti di tipoimmagine / fotografico
Obiettivo:Automazione dei seguenti processi:
- Classificazione dei contenuti delle immagini:a. “Generico” - basato su entità ad alta astrazioneb. “Specifico” - basato su contenuti del cliente
- Nel caso b. la “predizione” coinvolge anche attributispecifici legati al contenuto dell’immagine
Soluzione:Sistema di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, modellatosulle esigenze specifiche del dominio di applicazione (ad esempiopredizione del danno di un’auto, della qualità o conformità di un prodotto, della presenza di un oggetto o di un volto all’interno di una fotografia o di un video)
Realizzazione piattaformaBig Data & Data Science
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Case: servizi enterprise di data analytics e data science / prediction in ambitoenterprise manufacturing
Obiettivo dell’intervento:
Identificare la migliore soluzione per l’adozione di piattaforme di data analytics per realizzare l’architettura del “data lake” / datawarehouse in ambiente cloud, che integri datiprovenienti dalla produzione (MES) raccolti dal campo, dati gestionali e di commessa / CRM (ERP) e dati esterni all’azienda (come dati .
Obiettivo di business:
Ottimizzare la pianificazione e l’allocazione delle risorse e dei fabbisogni, rappresentaresia dati di pianificazione e di produzione in near-realtime, che i dati di previsione relativialla supply chain. Ove possibile, prevedere l’alerting in presenza di pattern riconosciuti chepossono portare a fermo della produzione ed altre situazioni problematiche.
Soluzione:
Consulenza e advisory: dalla mappatura dell’”as is” e dei bisogni, alla definizione dellastrategia di approccio al cloud, fino alla progettazione della piattaforma di “data lake”, Big Data Analytics e Data Science. Predisposizione della reportistica di BI evoluta ed integrazione con algoritmi di machine learning per prediction dei “fault”.
Cloud Data Lake & Corporate Reporting Services (BI)
MES MES MES
Sensors
Realizzazione piattaformaBig Data & Data Science
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Case: servizi enterprise di data analytics e data science / prediction in ambitoenterprise manufacturing
Architettura di riferimento
Classificatore documentale“intelligente”
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Case: backoffice di servizi e procedura documentali
Obiettivo dell’intervento:
Automazione dei processi di:- Classificazione dei documenti (contratti, fatture, capitolati, delibere, etc.)- Estrazione di entità specifiche e metadati per ciascun tipo di documento (per es.
Comune, Regione, persone, ruoli, cariche, intestazioni, importi, riferimenti legislativi, etc.)
Soluzione:
Sistema di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, modellato sulle esigenze specifichedel dominio di applicazione per la Pubblica Amministrazione, ampliabile a qualunque tipodi dominio documentale.
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Ottimizzazione prezziin ottica predittiva
Case: Impostazione del prezzo di vendita prodotti
Obiettivo: Ottimizzare il prezzo di vendita di alcuni prodotti in ambitoalimentare in funzione dei costi e di altre variabili esterne
Soluzione:- Raccolta dati esterni relativi a variabili esogene che
influenzano la determinazione del prezzo di vendita- Realizzazione di algoritmi di Machine Learning /
Intelligenza Artificiale che, sulla base dell’andamentodei costi delle materie prime, della clusterizzazione deimercati (geografica, per tipologia, etc.) e dellaprofilazione della customer base suggeriscono ilmiglior prezzo di vendita in tutte le combinazioni di scenari
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Chatbot conversazionali
Ambito: banking / finance (wealth management)Utenti target: persone fisiche con disponibilità d’investimento
Obiettivo:Profilare nel modo più preciso possibile i bisogni del cliente o prospect, rispetto ad una serie di attributi descrittivi e quantitativi relativi alladisponibilità economica e finanziaria, agli obiettivi di acquisto, investimento o aspettative personali, familiari, di gruppo
Soluzione:Sistema di chatbot / assistente virtuale con cui l’utente interagisce in forma conversazionale all’interno dell’applicazione enterprise del cliente, utilizzando un motore intelligente di domande e risposte, basato suinterpretazione del linguaggio naturale ed estrazione di entità
Mi chiamo Federico, faccio l’imprenditore a Bologna. Ho una casa di proprietà [...]
Grazie, Federico! Mi descrivi i tuoi obiettivi di acquisto / investimento di breve termine?
cloudif.ai srlVia Martiri dell’Italicus, 2
40033 Casalecchio di Reno (BO)[email protected]
Federico [email protected]+39 393 9858983