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ASKDB analisi dati con sql generato dall’IA

Conquist introduce l’IA nel linguaggio SQL

Rivoluzionario software di analisi dati:

Nel mondo sempre più digitale e interconnesso in cui viviamo, l’accesso e l’analisi dei dati giocano un ruolo fondamentale in molte sfere dell’attività umana. In Conquist stiamo ridefinendo i confini dell’analisi dati con il lancio del nuovo software askdb all’avanguardia, progettato per rendere l’estrazione e l’interpretazione dei dati più intuitiva e accessibile che mai.

Il software, sviluppato con un potente motore di intelligenza artificiale, rappresenta una svolta nel campo dell’interrogazione dei database. Grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale, gli utenti possono semplicemente digitare le proprie query senza dover padroneggiare il complesso linguaggio SQL. Questo significa che anche coloro che non hanno una formazione tecnica approfondita possono trarre vantaggio dall’analisi dei dati, autonomamente, in modo efficiente ed efficace.

Una delle caratteristiche più rivoluzionarie di questo software è la sua capacità di apprendere e adattarsi alle esigenze specifiche dell’utente. Collegando il database dell’utente e istruendo il modello con alcuni esempi, il software è in grado di affinare continuamente le sue capacità interpretative, garantendo risultati sempre più accurati e personalizzati.

Una volta elaborata la query, il software genera automaticamente il corrispondente linguaggio SQL e procede all’estrazione dei dati richiesti dal database. Ma non finisce qui: il software va oltre, fornendo all’utente la possibilità di visualizzare i dati in forma grafica attraverso una vasta gamma di opzioni di visualizzazione. Che si tratti di grafici a barre, diagrammi a torta o mappe geografiche interattive, il software offre strumenti potenti per analizzare e comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace.

Questo software rappresenta un cambiamento di paradigma nell’analisi dati, eliminando le barriere tra l’utente e i suoi dati e consentendo a chiunque di sfruttare il potere dell’analisi dei dati in modo rapido e intuitivo.

Grazie alla sua combinazione unica di intelligenza artificiale e facilità d’uso, il software askdb di Conquist sta aprendo nuove opportunità per aziende e individui di tutti i settori, consentendo loro di prendere decisioni informate e guidate dai dati in modo più efficiente che mai.

Per informazioni inviare una e-mail a info@conquist.it

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Intelligenza Artificiale in Conquist

Nel mondo moderno, l’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un pilastro tecnologico fondamentale, suscitando spesso domande su cosa sia realmente e come si differenzi dal Machine Learning (ML).

L’IA rappresenta un ambito multidisciplinare che mira a sviluppare sistemi in grado di emulare l’intelligenza umana, consentendo alle macchine di apprendere dai dati, trarre conclusioni, e adattarsi alle nuove situazioni.

D’altro canto, il Machine Learning è una branca specifica dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli capaci di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

In Conquist, ci impegniamo a impiegare queste nuove tecnologie a vantaggio dei nostri clienti, offrendo soluzioni innovative e personalizzate.

Per qualsiasi feedback o richieste specifiche utilizzare l’indirizzo info@conquist.it

Buona lettura.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA)

L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che si dedica alla creazione di sistemi intelligenti capaci di ragionare, apprendere e agire, simulando così il comportamento umano, questo campo abbraccia teorie e metodi volti a sviluppare macchine in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza, solitamente riservati agli esseri umani, l’obiettivo è rendere tali sistemi capaci di apprendere da esperienze passate, adattarsi a nuove situazioni e risolvere problemi in modo

MACHINE LEARNING (ML)

Il Machine Learning (ML) costituisce un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, focalizzandosi sull’abilità di un sistema di addestrare modelli autonomamente in base ai dati di input forniti, questo processo consente al sistema di fare previsioni e di generare dati basati sulle informazioni apprese durante l’addestramento. Il Machine Learning rappresenta un pilastro fondamentale nell’evoluzione dell’IA, consentendo alle macchine di apprendere e migliorare le proprie performance nel tempo attraverso l’esperienza acquisita

Modello Supervisionato

Nel modello supervisionato, il sistema viene addestrato su un insieme di dati di input e output conosciuti, l’obiettivo è far apprendere al modello la relazione tra gli input e gli output noti, in modo che possa fare previsioni accurate su nuovi dati.

Nel modello supervisionato, l’apprendimento avviene attraverso l’analisi di dati etichettati, cioè dati che contengono informazioni esplicite sugli output attesi.  Questi dati sono contrassegnati da tag o etichette che indicano, ad esempio, il nome, il tipo o il valore associato a ciascun esempio. L’obiettivo principale di questo approccio è utilizzare il passato come guida per predire il futuro.

Esempio di Machine Learning Supervisionato: Classificazione di E-mail

Immagina di voler sviluppare un sistema per classificare automaticamente le e-mail come “spam” o “non spam”.

In un contesto di apprendimento supervisionato, si utilizzerebbe un set di dati che contiene e-mail già etichettate come “spam” o “non spam”. Ogni e-mail nel set di dati è associata a un’etichetta corrispondente.

Dati Etichettati: E-mail 1: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “spam” •     E-mail 2: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “non spam” … e così via …

Addestramento del Modello:

Il modello viene addestrato su questo set di dati etichettato, imparando la relazione tra le caratteristiche delle e-mail e le etichette associate.

Predizione:

Successivamente, il modello può essere utilizzato per classificare nuove e-mail come “spam” o “non spam” sulla base di ciò che ha appreso durante l’addestramento.

Modello Non Supervisionato

Al contrario, nel modello non supervisionato, il sistema si basa solo su dati di input senza output associati, l’obiettivo è identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati senza avere informazioni guida esterne.

Nel modello non supervisionato, l’apprendimento si basa esclusivamente sull’analisi di dati non etichettati, privi di informazioni dettagliate sugli output.  In questo caso, il sistema cerca autonomamente di identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati. L’assenza di etichette implica che il modello deve trovare in maniera autonoma le connessioni e le caratteristiche rilevanti nei dati senza

Esempio di Machine Learning Non Supervisionato: Raggruppamento di Clienti di un Negozio Online

Immagina di avere dati di acquisto da un negozio online, ma senza informazioni sull’appartenenza di ciascun cliente a una specifica categoria. In un contesto di apprendimento non supervisionato, l’obiettivo potrebbe essere quello di raggruppare i clienti in base ai loro comportamenti di acquisto.

Dati Non Etichettati: Cliente 1: [Dettagli degli acquisti], Cliente 2: [Dettagli degli acquisti] … e così via …

Apprendimento del Modello:

Il modello di machine learning non supervisionato cerca autonomamente pattern e similitudini nei dati, raggruppando i clienti in base alle loro abitudini di acquisto senza avere informazioni preesistenti sulle categorie di appartenenza.

Risultato:

Il modello potrebbe identificare automaticamente gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili, consentendo al negozio di personalizzare strategie di marketing o offerte per ciascun gruppo.

DEEP LEARNING

Il Deep Learning rappresenta un sottoinsieme dei metodi di Machine Learning che si avvale delle reti neurali artificiali per elaborare schemi più complessi rispetto ai metodi tradizionali. Le reti neurali sono ispirate al cervello umano e sono composte da nodi interconnessi, chiamati neuroni.

Il Deep Learning è applicato con successo in diversi campi, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molte altre applicazioni che richiedono la comprensione e l’elaborazione di dati complessi.

Le reti neurali sono organizzate in strati, con uno strato di input che riceve i dati, uno o più strati nascosti che elaborano le informazioni e uno strato di output che fornisce i risultati desiderati.

I neuroni elaborano dati attraverso operazioni matematiche, apprendono dai dati forniti durante l’addestramento e sono in grado di fare previsioni in base a quanto appreso.

Una caratteristica distintiva del Deep Learning è la sua capacità di operare in un contesto semi-supervisionato. Questo significa che, durante l’addestramento, il modello utilizza sia dati etichettati (con output noti) che dati non etichettati.

Il Deep Learning può essere particolarmente efficace anche quando si dispone di pochi dati etichettati e di un gran numero di dati non etichettati. L’uso di dati non etichettati consente al modello di apprendere caratteristiche più complesse e generalizzabili, migliorando le prestazioni su nuovi dati.

Nel campo del Deep Learning, i sistemi possono essere divisi in due categorie principali: discriminativi o predittivi e generativi.

DEEP LEARNING – SISTEMI DISCRIMINATIVI O PREDITTIVI

I sistemi discriminativi si concentrano sulla classificazione o previsione di etichette per i dati esistenti. Questi sistemi sono progettati per classificare o prevedere le etichette associate a punti dati specifici. Sono addestrati su set di dati che contengono punti dati etichettati, ovvero esempi con input noti e le rispettive etichette di output.

I modelli discriminativi apprendono le relazioni tra le caratteristiche dei punti dati e le etichette corrispondenti durante la fase di addestramento.

Sono spesso utilizzati per task di classificazione o regressione, dove l’obiettivo è assegnare a ciascun punto dati un’etichetta o prevedere un valore specifico.

DEEP LEARNING – SISTEMI GENERATIVI

I sistemi generativi mirano a creare nuovi dati basandosi sulla struttura appresa dai dati di addestramento.

I modelli generativi, al contrario, sono progettati per creare nuove istanze di dati basate sulla distribuzione probabilistica appresa dai dati esistenti.

Durante l’addestramento, questi modelli imparano la distribuzione dei dati, catturando le correlazioni e le strutture complesse presenti nei dati di input.

Una volta addestrati, i modelli generativi possono essere utilizzati per generare nuovi dati che condividono caratteristiche simili a quelli di addestramento. Questo può includere la generazione di testi, immagini, suoni o dati sintetici.

I modelli generativi trovano applicazioni in generazione di testo, sintesi di immagini, creazione di suoni e altro, dove la capacità di generare dati originali è fondamentale.

LLM (Large Language Model )

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello linguistico che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, questo set di dati può includere libri, articoli, codice, e-mail, ecc.

L’LLM viene quindi utilizzato per generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle domande in modo informativo.

L’LLM però ha alcuni problemi:

  • Costo delle interrogazioni: Aumenta con la quantità di dati inviati (misurata in token) e il numero delle query.
  • Limite di token: Ogni interrogazione ha un limite di token.
  • Dati non aggiornati: I dati a disposizione dei LLM potrebbero non essere aggiornati.
  • Allucinazioni: Le risposte possono essere errate o allucinate se i dati sono assenti o insufficienti.

Tali problemi sono risolti con l’utilizzo dei modelli RAG.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

I modelli RAG risolvono i problemi su indicati introducendo fasi preliminari all’utilizzo dei LLM:

  • Memorizzazione dei dati: Si memorizzano tutti i dati necessari in un database vettoriale.
  • Estrazione delle informazioni: Si estraggono le informazioni pertinenti per rispondere a una domanda.
  • Invio al LLM: Si inviano al LLM queste informazioni come contesto della domanda e la domanda stessa in un prompt strutturato.
  • Utilizzo della risposta: Si recupera e utilizza la risposta generata dal LLM utilizzando questo prompt.

Componenti di un Modello RAG:

Retriever: Responsabile del caricamento dei dati da diverse fonti (database, feed RSS, file PDF, ecc.), suddivisione dei documenti in unità gestibili e trasformazione delle informazioni in vettori numerici.

Generator: Utilizza il contesto e la domanda per generare la risposta.

Vantaggi dell’Approccio RAG:

Dati aggiornati: I dati provenienti da qualsiasi fonte possono essere utilizzati.

Riduzione delle interrogazioni al LLM: Si riduce il numero di richieste al LLM.

Contesto contestuale: Le risposte sono più contestuali e accurate

IA GENERATIVA

L’Intelligenza Artificiale Generativa è una categoria di Intelligenza Artificiale che eccelle nella creazione di nuovi contenuti basati su ciò che ha appreso da dati esistenti offrendo un’ampia gamma di applicazioni creative.

Questo approccio si basa sulla capacità del sistema di apprendere da enormi quantità di dati durante la fase di addestramento, costruendo un modello statico che può essere successivamente utilizzato per generare risposte creative in risposta a input specifici.

Fase di Apprendimento:

  • Durante la fase di apprendimento, l’IA generativa viene alimentata con una vasta gamma di dati in input, che possono includere testo, immagini, audio, video, o altri tipi di contenuti. Il modello statico viene costruito in base a queste informazioni.

Modello Statico:

  • Il modello statico è la rappresentazione appresa delle relazioni, delle strutture e delle caratteristiche presenti nei dati di addestramento. Questo modello sarà poi utilizzato per generare nuovi contenuti.

Generazione di Risposte:

  • Quando l’IA generativa riceve un dato in input, che può essere un testo, una voce o altro, utilizza il modello statico per generare una risposta. Questa risposta può essere sotto forma di testo, immagini, audio, video o altri formati, a seconda delle capacità e del dominio specifico del modello.

Creatività e Variazione:

  • L’IA generativa è apprezzata per la sua capacità di produrre contenuti originali, creative e spesso variegati, rendendola utile in molteplici campi, tra cui generazione di testi, arte generativa, creazione di immagini e altro.

L’Intelligenza Artificiale Generativa deve gran parte della sua potenza all’utilizzo dei transformer, un’innovazione significativa nel campo del Natural Language Processing introdotta nel 2018.

A un livello generale, un modello di transformer è composto da un encoder e da un decoder.

L’encoder è responsabile di codificare la sequenza di input, catturando le relazioni e le caratteristiche chiave dei dati. Successivamente, la rappresentazione codificata viene passata al decoder.

Il decoder apprende come decodificare questa rappresentazione per eseguire attività pertinenti, come la generazione di testi, la traduzione automatica o altre attività basate sul linguaggio.

Nei transformer, si possono verificare fenomeni noti come “allucinazioni”. Queste allucinazioni si manifestano quando il modello genera parole o frasi che, sebbene possano sembrare grammaticalmente corrette, spesso mancano di senso o sono erronee dal punto di vista semantico.

Il problema delle allucinazioni nei transformer può essere attribuito alla natura statistica e probabilistica dei modelli di linguaggio. Poiché i transformer apprendono dalla vastità dei dati di addestramento, possono occasionalmente produrre output che sembrano coerenti ma non sono semanticamente corretti o significativi.

Un prompt rappresenta un testo breve che viene inserito come input in un modello linguistico, e può essere utilizzato per controllare l’output del modello in vari modi.

I prompt sono utilizzati per inizializzare e guidare l’IA generativa nella produzione di risposte o contenuti specifici. Possono essere costituiti da domande, istruzioni, o frasi specifiche che orientano il modello verso la produzione dell’output desiderato.

L’uso di prompt consente agli utenti di esercitare un certo grado di controllo sull’output del modello, influenzando il tipo di risposta o contenuto generato. La scelta delle parole, la struttura della frase e il tono del prompt possono influenzare notevolmente l’output risultante.

La progettazione dei prompt è un’abilità chiave nel lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni. Gli ingegneri, i ricercatori o gli utenti devono sperimentare con diversi prompt per ottenere risultati ottimali e comprendere come il modello risponde alle variazioni nell’input.

Nel processo di progettazione dei prompt, può essere importante adattare il linguaggio e il tono dell’input al dominio specifico di interesse. Ad esempio, se si desidera ottenere un output tecnico, il prompt dovrebbe riflettere un contesto tecnico.

Un modello di base rappresenta un ampio modello di Intelligenza Artificiale preaddestrato su una vasta quantità di dati.  Questi modelli sono progettati per essere adattabili e ottimizzati per una vasta gamma di attività, come l’analisi del sentiment, l’aggiunta di sottotitoli alle immagini, il riconoscimento degli oggetti e altro ancora.

I modelli di base vengono addestrati su enormi dataset, spesso tramite l’utilizzo di tecniche di apprendimento profondo, che consentono loro di apprendere rappresentazioni complesse e ricche di informazioni da dati eterogenei.

La flessibilità di questi modelli li rende adatti per essere adattati o ottimizzati per svolgere una vasta gamma di compiti specifici, senza la necessità di un addestramento specifico da zero per ciascuna attività.

I modelli di base hanno il potenziale per rivoluzionare numerosi settori, tra cui sanità, finanza, sicurezza, assistenza clienti e altri. Possono essere utilizzati per rilevare frodi, analizzare dati medici, fornire assistenza personalizzata ai clienti e molto altro.

Grazie alla loro capacità di generalizzazione e alle prestazioni su un’ampia gamma di attività, i modelli di base hanno il potenziale per cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo problemi complessi e sfruttiamo l’IA in vari contesti.

Tuttavia, l’uso esteso di modelli di base solleva anche sfide etiche e di sicurezza, come la responsabilità nell’uso di tali tecnologie e la necessità di affrontare potenziali bias nei dati di addestramento.

IDEE PER APPLICAZIONI GENERICHE

  • Assistenti digitali: Creare assistenti digitali come Alexa e Siri. Questi assistenti possono essere utilizzati per eseguire attività come impostare timer, impostare sveglie e controllare i dispositivi domestici intelligenti.
  • Motori di ricerca personalizzati: Creare motori di ricerca personalizzati che si concentrano su un particolare set di dati o argomento. Questi motori di ricerca possono essere utilizzati per trovare informazioni specifiche o per esplorare un argomento in modo più approfondito.
  • Knowledge base: Creare knowledge base che archiviano informazioni su un particolare argomento o area di attività. Queste knowledge base possono essere utilizzate per fornire supporto agli utenti o per aiutare le persone a imparare qualcosa di nuovo.
  • Applicazioni di addestramento: Creare applicazioni di addestramento che aiutano le persone a imparare nuove abilità o a migliorare le loro conoscenze. Queste applicazioni possono essere utilizzate per l’istruzione, la formazione professionale o per scopi personali.

IDEE PER APPLICAZIONI BANCARIE

  • Generazione Automatica di Contenuti Personalizzati: Utilizza un modello generativo per creare contenuti personalizzati, come messaggi di marketing, newsletter o contenuti educativi, adattati alle esigenze specifiche di ciascun cliente sulla base dei loro dati finanziari.
  • Assistenza Virtuale Conversazionale: Implementa un assistente virtuale che utilizza l’IA generativa per rispondere in modo conversazionale alle domande dei clienti, fornendo supporto in tempo reale su transazioni, bilanci e altre informazioni finanziarie.
  • Simulazione di Scenari Finanziari: Crea un sistema che utilizza l’IA generativa per simulare scenari finanziari futuri basati sui dati dei clienti. Questo può aiutare i clienti a prendere decisioni informate sugli investimenti o sulla gestione del denaro.
  • Generazione di Rapporti Finanziari Interattivi: Utilizza l’IA generativa per creare rapporti finanziari interattivi che consentano ai clienti di esplorare grafici, analisi e consigli personalizzati sulla base dei loro dati bancari.
  • Creazione Automatica di Contenuti Educativi: Sviluppa un sistema che, utilizzando l’IA generativa, crea automaticamente materiali educativi personalizzati per i clienti, aiutandoli a comprendere meglio concetti finanziari complessi o offrendo consigli sulla gestione del denaro.
  • Automazione della Certificazione dei Dati: Implementa un sistema di automazione basato sull’IA per la certificazione dei dati contabili. I modelli possono analizzare i saldi contabili e identificare anomalie o discrepanze, accelerando il processo di certificazione e riducendo la possibilità di errori umani.
  • Rilevamento Automatico di Variazioni Anomale: Utilizza algoritmi di rilevamento delle anomalie per identificare variazioni inaspettate nei saldi contabili. Questo può aiutare a segnalare tempestivamente situazioni potenzialmente problematiche o frodi.
  • Analisi Predittiva dei Ritardi: Sviluppa modelli che predicono possibili ritardi nella certificazione dei dati in base a comportamenti passati dei gestori. Ciò può consentire alla banca di anticipare eventuali problemi e gestire in modo proattivo il processo.

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Mettere in Evidenza la Qualità con le Certificazioni ISO

La Nostra Azienda al Vostro Servizio

Se state cercando di posizionare la vostra azienda al vertice del settore, migliorare l’efficienza operativa e accrescere la fiducia dei vostri clienti, le certificazioni ISO rappresentano il vostro biglietto da visita verso l’eccellenza aziendale. La nostra azienda si presenta come il partner ideale per guidarvi attraverso il complesso processo di ottenimento delle prestigiose certificazioni:

ISO 9001: Sistemi di Gestione per la Qualità
ISO 27000: Sicurezza delle Informazioni
ISO 14001: Gestione Ambientale
ISO 26000: Responsabilità Sociale
ISO 1090: Esecuzione delle Strutture di Acciaio e Alluminio
ISO 3834: Requisiti di Qualità per la Saldatura per Fusione dei Materiali Metallici.

Perché Scegliere Noi:

  1. Esperti Certificati: Il nostro team di esperti certificati è dedicato a offrirvi consulenza di alto livello, garantendo un’approfondita comprensione delle vostre esigenze aziendali specifiche.
  2. Percorso Semplice: Guidiamo la vostra azienda lungo il percorso di certificazione in modo trasparente e senza intoppi, garantendo una transizione agevole e minimizzando l’impatto sulle vostre attività quotidiane.
  3. Personalizzazione: Ogni azienda è unica. Progettiamo soluzioni personalizzate, adattate alle vostre esigenze specifiche, garantendo una certificazione che rispecchi appieno la vostra dedizione alla qualità, all’ambiente e alla sicurezza sul lavoro.
  4. Miglioramento Continuo: La nostra consulenza va oltre il semplice ottenimento della certificazione. Vi supportiamo nel perseguire un percorso di miglioramento continuo, affinché le vostre operazioni raggiungano sempre nuovi standard di eccellenza.
  5. Risultati Garantiti: La nostra comprovata esperienza nel settore assicura che il vostro impegno per le certificazioni ISO si traduca in risultati tangibili, dalla crescente reputazione aziendale alla soddisfazione dei clienti e all’efficienza operativa.

Perché Certificarsi:

Le principali norme di certificazione si caratterizzano per essere di natura volontaria, permettendo alle aziende di decidere liberamente se adottarle o meno. Tuttavia, esistono scenari in cui queste norme diventano non solo vantaggiose, ma addirittura indispensabili o obbligatorie. In questa analisi, esploriamo alcune delle situazioni più comuni in cui le certificazioni possono giocare un ruolo cruciale.

L’ottenimento di certificazioni conferisce un elevato prestigio alle imprese, grazie al riconoscimento ufficiale espresso attraverso il marchio e il certificato. Questi distintivi possono essere esibiti in vari contesti, come siti web aziendali, brochure e mezzi di comunicazione, conferendo un’autorevolezza che rende l’impresa competitiva rispetto ai concorrenti privi di certificazione.

La certificazione implica l’adeguamento alle norme standardizzate, mirate a migliorare la gestione interna dell’impresa ottimizzandone i processi. A seconda della tipologia di certificazione, si possono conseguire benefici in termini di qualità (ISO 9001), ambiente (ISO 14001), sicurezza dei dati (ISO 27000), e così via. L’applicazione di queste norme consente di ottimizzare i costi produttivi, incrementare la soddisfazione dei clienti, ridurre l’impatto ambientale e gli sprechi, nonché minimizzare il rischio di incidenti sul luogo di lavoro.

Per partecipare a gare d’appalto pubbliche e aggiudicarsi lavori, spesso è necessario possedere specifiche certificazioni. Le amministrazioni pubbliche inseriscono nei bandi requisiti d’accesso, tra cui le certificazioni ISO, che possono essere sia obbligatorie che garanti di un punteggio aggiuntivo, aumentando le possibilità di vincere la gara.

Analogamente agli appalti pubblici, molte aziende private richiedono certificazioni come requisito essenziale per partecipare alle gare d’appalto. Questo vincolo è particolarmente evidente in contesti di aziende e multinazionali che pongono la certificazione come criterio fondamentale nella selezione dei fornitori.

Sebbene le norme ISO siano generalmente volontarie, alcune leggi o regolamenti, soprattutto in specifici settori, impongono l’obbligo di possedere certificazioni ISO per svolgere determinate attività. Questa necessità è ampiamente conosciuta nel contesto operativo di tali settori.

Nel contesto di grandi aziende e multinazionali, la selezione dei fornitori avviene spesso mediante la richiesta di specifiche certificazioni. In molti settori, detenere queste certificazioni diventa essenziale per espandere la propria clientela, poiché molte imprese preferiscono collaborare con fornitori che dimostrano conformità a standard di qualità e sicurezza.

Partnership di Eccellenza: La Nostra Collaborazione con Importanti Società di Certificazione

Siamo orgogliosi di annunciare la nostra stretta collaborazione con alcune delle più rinomate società di certificazione a livello internazionale. Questa sinergia strategica ci consente di offrire ai nostri clienti un accesso privilegiato a un know-how e a una competenza senza pari nel processo di ottenimento delle certificazioni ISO.

I Benefici della Nostra Collaborazione:

  1. Accesso Privilegiato: Grazie alle nostre partnership consolidate, i nostri clienti godono di un accesso privilegiato alle ultime normative e alle migliori pratiche nel campo delle certificazioni ISO.
  2. Affidabilità Certificata: Le società di certificazione con cui collaboriamo sono riconosciute a livello globale per la loro affidabilità e integrità, garantendo che il processo di certificazione sia gestito con la massima trasparenza e professionalità.
  3. Aggiornamenti Tempestivi: Manteniamo i nostri clienti informati sugli sviluppi normativi e sulle nuove versioni delle norme ISO, assicurandoci che siano sempre all’avanguardia nei requisiti di conformità.
  4. Flessibilità e Adattabilità: La nostra rete di partner ci consente di offrire soluzioni flessibili e personalizzate, adattate alle esigenze specifiche di ciascun cliente, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore.

La Nostra Collaborazione, il Vostro Vantaggio Competitivo:

La collaborazione con queste importanti società di certificazione non solo rafforza la nostra posizione nel mercato, ma conferisce ai nostri clienti un chiaro vantaggio competitivo. Siamo pronti a guidarvi attraverso un percorso di certificazione fluido e di successo, garantendo che il vostro impegno verso l’eccellenza sia riconosciuto a livello internazionale.

Soddisfazione dei Nostri Clienti: Un Impegno Riconosciuto in Tutti i Settori

La chiave del nostro successo risiede nella soddisfazione dei clienti, un indicatore tangibile del nostro impegno a superare le aspettative. Da istituti bancari a imprese di varie dimensioni, grandi, medie e piccole, abbiamo consolidato relazioni durature basate sulla qualità dei nostri servizi e sulla nostra dedizione al successo dei nostri clienti.

Il Vantaggio per le Banche:

Le istituzioni bancarie, per la loro natura rigorosa e orientata alla sicurezza, hanno apprezzato la nostra capacità di fornire soluzioni di certificazione ISO che rispondono agli standard più elevati. La nostra collaborazione con le banche ha contribuito a rafforzare la fiducia dei clienti e a garantire processi operativi conformi alle normative più rigide del settore finanziario.

Empowering Aziende di Tutte le Dimensioni:

Abbiamo il privilegio di collaborare con aziende di varie dimensioni, sia grandi che piccole. Le imprese di grandi dimensioni hanno beneficiato della nostra capacità di implementare soluzioni su larga scala, migliorando l’efficienza e la coerenza dei loro processi aziendali. Per le aziende di medie e piccole dimensioni, la nostra flessibilità e personalizzazione delle soluzioni hanno rappresentato un valore aggiunto, consentendo loro di raggiungere gli standard richiesti senza eccessive complicazioni.

Feedback Positivo e Crescita Condivisa:

La soddisfazione dei clienti non è solo un traguardo, ma una missione costante. Abbiamo ricevuto feedback positivi che testimoniano il nostro impegno nella fornitura di servizi di consulenza ISO di qualità superiore. La crescita condivisa con i nostri clienti è la nostra priorità, e vedere le aziende progredire nel raggiungere gli obiettivi di certificazione è la nostra migliore ricompensa.

Un Impegno Continuo:

La nostra storia di successo è intrecciata con il successo dei nostri clienti. Continueremo a impegnarci a fondo per offrire soluzioni di certificazione ISO che soddisfino le esigenze mutevoli del mercato e contribuiscano al successo duraturo delle imprese con cui collaboriamo. La vostra soddisfazione è il nostro più grande trionfo, e lavoreremo instancabilmente per mantenerlo così.

Scegliete la Sicurezza della Nostra Rete di Partnership: Contattateci Oggi

Se desiderate intraprendere il percorso verso le certificazioni ISO con il supporto di esperti e di partner di fiducia, non esitate a contattarci. La vostra certificazione di qualità, ambiente e sicurezza è il nostro impegno condiviso.

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Amplificatore sociale di impresa – Taranto – SUADES

Il progetto Amplita, al quale Conquist ha partecipato, ha previsto la realizzazione di un portale web che consente agli utenti (imprese, lavoratori, studenti, imprenditori, etc) di interagire tra loro per creare una rete di interessi per favorire lo sviluppo del territorio. L’url per accedere al portale web è www.amplita.it.

Tre i componenti realizzati dal Team durante il progetto:

  • Il portale web AMPLITA, per permettere la rete di interessi
  • Il motore di “matching semantico” MSM per il periodo iniziale
  • Il sistema di raccomandazione SUADES www.suades.com , per generare in automatico nel profilo dell’utente le iniziative di suo interesse In particolare SUADES ha il compito di “capire” gli interessi di ciascun utente di Amplita tramite i suoi comportamenti e di “selezionare” e mostrare in automatico solo le iniziative di suo interesse, per evitare che all’utente possano sfuggire iniziative importanti.

Di seguito lo schema generale di funzionamento di SUADES.

Con il termine:

  • Utenti, sono stati identificate le tipologie di utenti del portale Amplita: lavoratori e aziende
  • Prodotti, sono stati identificati l’insieme degli oggetti che possono essere trattati nel portale Amplita: idee imprenditoriali, offerte di lavoro, richieste di innovazione.
  • Feedback su prodotto, sono stati identificati i comportamenti degli utenti che SUADES “cattura” per conoscere gli interessi di ciascun utente da cui ricavare i prodotti di interesse.

La fase di importazione avviene in due modi:

  • Per i dati estratti da archivi preesistenti attraverso file di testo o xml con un opportuno tracciato
  • Per i dati “catturati” online dal portale Amplita, attraverso del software realizzato e inserito nel portale Amplita che comunica i feedback a SUADES tramite delle funzioni messe a disposizione dal web server di SUADES

Le fasi di bonifica e normalizzazione sono interne al sistema e restituiscono gli scarti di utenti, prodotti e feedback anomali ossia difformi dalle regole di validità impostate in fase di configurazione, garantendo comunque l’elaborazione sui dati non scartati.

I dati elaborati sono visualizzati per ciascun utente all’interno del “Mio padiglione”.

Per informazioni: info@conquist.it

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Recommender System – Sistema innovativo – Politecnico di Bari

SUADES – RECOMMENDER SYSTEM – SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE INNOVATIVO

Azioni efficaci in grado di anticipare le scelte del consumatore e spingerlo a comprare più volte uno stesso prodotto (up-selling) oppure prodotti completamente diversi da quelli già acquistati (cross-selling).

DESCRIZIONE ( scarica flyer )
L’impiego di una strategia di marketing che ponga il cliente e la sua soddisfazione come principale obiettivo, per una impresa, comporta una trasformazione dei tradizionali modelli di business e l’adozione di un nuovo sistema di organizzazione che pone l’esigenze del cliente al centro di tutto.

Il raggiungimento di tale obiettivo prevede l’implementazione di sistemi informatici che siano capaci, in maniera automatica, mediante un processo di auto-apprendimento, di comprendere il mutevole atteggiarsi del comportamento del cliente ed anticiparne le mosse.

Così, la possibilità di suggerire prodotti automaticamente secondo il profilo specifico del cliente, risulta essere una azione di marketing particolarmente utile ed efficace.

I sistemi di raccomandazione si classificano in tre categorie:
• sistemi di raccomandazione content-based: all’utente saranno consigliati prodotti con caratteristiche simili a quelli già acquistati (da lui) in passato;
• sistemi di raccomandazione collaborative-filtering: all’utente verranno suggeriti prodotti che sono piaciuti ad altri utenti a lui molto simili;
• sistemi di raccomandazione ibridi: combinano le caratteristiche dei sistemi content-based e collaborative-filtering;

I nostri innovativi sistemi di raccomandazione, realizzati in collaborazione con Ingenium, Spinoff del Politecnico di Bari, sono del tipo “context-aware recommender”.

Sono sistemi ibridi, costruiti in base alle specifiche esigenze del cliente, e considerano anche i dati contestuali, cioè “informazioni” addizionali (di contorno) che condizionano l’acquisto ed inducono lo stesso consumatore ad assumere comportamenti differenti, infatti l’inserimento della variabile contestuale migliora in maniera significativa la capacità di predire l’atteggiamento del consumatore.

Tenere traccia dei dati di contesto, come ad esempio il fine dell’acquisto, consente automaticamente al sistema la comprensione ed individuazione di pattern che descrivono il comportamento di acquisto dell’utente in maniera più dettagliata. Una ulteriore ed efficace informazione che il recommender system considera quando genera suggerimenti di acquisto è la redditività dei prodotti (il margine di profitto).

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CONPEO – CONnected PEOple – Piattaforma Social

Logo ConpeoCONPEO – Connecting People ( scarica flyer 
 

CONPEO è la piattaforma social di Conquist adattabile alle esigenze di business dei vari clienti.

Il sistema è formato da due componenti principali, la parte di back office dove l’amministratore può manovrare tutti i parametri e monitorare le informazioni ed i processi del suo business ed una parte di front end dove gli utenti possono interagire utilizzando  un social network.

Tale architettura è facilmente adattabile a qualsiasi esigenza di business dove è necessario creare un ambiente social per mettere in comunicazione domanda e offerta di qualsiasi tipo di prodotto/servizio.

Conquist fornisce la piattaforma social ed implementa le necessarie personalizzazioni per adattarla al proprio modello di business.

CONPEO permette di creare le basi per la realizzazione di una piattaforma di supporto ad una comunità di utenti.

CONPEO  include un sistema che gestisce la registrazione degli utenti, il login di quelli registrati e offre la possibilità di proporre ai visitatori funzioni diversificate a seconda del tipo di utente: gli utenti registrati avranno accesso a funzionalità maggiori rispetto ai visitatori semplici, gli amministratori avranno più potere degli editori. In questo modo CONPEO facilita la creazione e l’amministrazione di una community online, creando un framework personalizzabile su cui si possono inserire ulteriori estensioni.

Funzionalità principali di CONPEO:

•          gli utenti possono modificare il proprio profilo inserendo informazioni personali ed associando una immagine identificativa chiamata avatar

•          il processo di registrazione dei nuovi utenti è gestito automaticamente e offre la possibilità di approvazione manuale della richiesta, validazione dell’indirizzo e-mail utente, invio di messaggi di benvenuto personalizzati

•          gli amministratori del sito possono di delegare ai moderatori alcuni task: come l’approvazione delle immagini avatar e il ban (estromissione) di profili offensivi

•          gli amministratori possono creare profili personalizzati, aggiungendo svariati tipi di campi (checkbox, data, drop-down list, indirizzo email, editor di testo, riga di testo, radio button, indirizzo web, liste e checkbox a selezione multipla) per creare un profilo utente attinente all’argomento di cui il sito si occupa;

•          le informazioni riguardanti l’utente vengono rappresentate con linguette (tabs) che tengono molto ordinata la pagina. Grazie ad esse possiamo mostrare le informazioni e integrare componenti esterni, come blog e forum.

•          è possibile inserire un sistema per la gestione dei messaggi privati tra utenti, come JIM o UddeIM.

CONPEO consente di:

•          definire alcuni parametri riguardo la visualizzazione dei nomi, il formato della data, il tipo di calendario da utilizzare, la gestione della comunicazione tra utenti tramite e-mail, decidere se visualizzare i nomi delle persone online e se permettere i link verso altri siti Web.

•          definire alcuni aspetti riguardanti la gestione della registrazione degli utenti. Dapprima viene fornita la possibilità di far gestire unicamente a CONPEO la gestione delle registrazioni, quindi è possibile far approvare dall’amministratore ogni singola registrazione utente, settare se è necessaria la conferma dell’indirizzo e-mail, il controllo – tramite AJAX – della disponibilità dello username prescelto, ed alcuni parametri riguardanti le e-mail che vengono spedite.

•          gestire la lista degli utenti, che viene visualizzata attraverso il link che abbiamo creato in all’interno dello User Menu.  È possibile qui definire quanti utenti vengono visualizzati in una singola pagina ed abilitare i collegamenti ai profili, così da rendere cliccabile ogni elemento della User List.

•          decidere se l’utente può cambiare lo username dopo la registrazione, gestire i permessi per visualizzare i profili utente (a tutti/ai soli utenti registrati/ai soli amministratori), definire il template grafico utilizzato, settare la dimensione delle colonne visualizzate, forzare la generazione di codice valido XHTML transitional ed impostare altri particolari.

•          gestire l’immagine avatar, definire il path verso le librerie immagini utilizzate per gestirne le dimensioni, consentire di effettuarne l’upload oppure di sceglierla da una galleria preimpostata. Vengono quindi impostati i limiti di dimensioni e peso (in Kb) delle immagini.

•          definire quali gruppi di utenti sono moderatori, gestire come deve essere organizzata la moderazione, se i moderatori possono effettuare l’estromissione (ban) degli utenti, se gli utenti possono riportare violazioni ai moderatori, permettere la modifica del profilo degli utenti ed inviare e-mail ai moderatori qualora si verifichino situazioni che richiedono la loro attenzione.

•          abilitare la connessione tra utenti, visualizzare pubblicamente queste connessioni (friend system) richiedere che la connessione sia mutuamente voluta, gestire le notifiche e i tipi di connessione che possono essere instaurati.

•          gestire i tab che vengono visualizzati all’interno del profilo utente, che potranno contenere informazioni aggiuntive, come i post pubblicati nel blog, gli articoli scritti sul sito o gli interventi nel forum.

•          definire i campi che compongono un profilo utente, impostarne il tipo e l’obbligatorietà. List Management consente di gestire le liste di utenti, definendo filtri in base alle necessità.

•          gestire la moderazione della community consentendo eventualmente di delegare la moderazione ad altri utenti

CONPEO è stato progettato con un meccanismo che permette di estendere le sue funzionalità, esportando i dati che gestisce ed integrando i dati da piattaforme esterne.

Ulteriori punti di forza di CONPEO sono:

•          profilo utente simile al layout di molti social network, in particolare l’immagine principale e la copertina del profilo è stile Facebook

•          layout responsive ed adattabile per in maniera efficiente per i dispositivi mobile.

•          consente di gestire blogging, articoli utente, forums e messaggistica privata

•          form di registrazione è suddivisibile per TAB e step successivi

•          gestione multilingue integrata

CONPEO consente quindi di costruire sistemi di profilazione utenti capaci di gestire in maniera perfetta sia la registrazione utente con tutte le necessitò del caso (campi personalizzati e molto altro), sia la gestione lato amministrativo degli utenti e dei profili per integrare poi questi dati con altri sistemi, per esempio newsletter, gestione condizioni in base alla profilazione utente e interazione fra gli utenti stessi.

CONPEO consente inoltre di costruire community online sfruttando tutte le potenzialità di un sistema così flessibile e capace di adattarsi alle condizioni più ampie.

La potenza di CONPEO risiede infatti nella sue estrema flessibilità e versatilità che lo rende diverso e preferibile rispetto ad altri sistemi analoghi.

Un esempio di utilizzo della piattaforma CONPEO è il sistema realizzato per il progetto AMPLITA: CLICCA QUI PER VEDERE UNA DEMO

In questo caso CONPEO, mette in contatto in contatto, in maniera innovativa, all’interno di specifici padiglioni virtuali (aree tematiche di business), persone con interessi e/o competenze simili in modo da stimolare, da un lato, la creazione di nuove attività imprenditoriali e, dall’altro, indirizzare le politiche di sviluppo locale.

Il sistema permette l’iscrizione di utenti, lavoratori o aziende, e consente l’inserimento, da parte di questi, di offerte di lavoro, idee imprenditoriali o richieste innovazione. Ognuna di queste proposte fa riferimento ad uno dei padiglioni tematici e può essere visualizzata dagli utenti registrati.

CONPEO si interfaccia con SUADES l’innovativo sistema di raccomandazioni di Conquist per realizzare una sezione chiamata “mio Padiglione”, in cui é possibile visualizzare ciò che il sistema, consiglia all’utente, sulla base delle sue caratteristiche e gradimenti, scegliendo tra le proposte inserite dagli altri utenti.

CLICCA RICHIEDERE INFORMAZIONI E RICEVERE UN PREVENTIVO

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Personalizzare le relazioni con i clienti – SUADES

SUADES – RECOMMENDER SYSTEM – SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE INNOVATIVO

Può un’impresa trattare ogni singolo cliente diversamente da ogni altro individuo ?

E’ possibile distribuire prodotti calibrati sulle esigenze di ciascun cliente ?

E’ possibile indirizzare messaggi pubblicitari diversi ad individui diversi ?

E’ possibile fissare prezzi personalizzati ed instaurare una relazione differente con ciascuno ?

SUADES è la soluzione informatica, per l’impresa one-to-one, che CONQUIST ha realizzato con la collaborazione scientifica del Prof.  Michele Gorgoglione, docente del Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Gestionale del Politecnico di Bari.

Per informazioni: info@conquist.it

Leggi l’articolo pubblicato su “La Gazzetta dell’Economia”

Presentazione del libro effettuata presso la sala convegni Universus a Bari.

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Progetto per il Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi

Siamo entusiasti di annunciare il completamento e il successo del nostro recente progetto, che ha visto la realizzazione di un sito web multilingue per il prestigioso Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi. Questo progetto rappresenta un ulteriore traguardo nella nostra missione di fornire soluzioni digitali di alta qualità, e siamo lieti di condividere i dettagli di questa collaborazione significativa.

Il Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi: Un’eccellenza del Territorio:

Il Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi è una realtà composta da 27 aziende viti-vivaistiche, prevalentemente concentrate nell’incantevole territorio di Otranto. Con una produzione annuale di circa 13 milioni di barbatelle franche ed innestate, il consorzio ha conquistato una posizione di rilevanza sia a livello nazionale che internazionale. La sua crescita costante e il contributo al settore vitivinicolo sono testimonianza della sua eccellenza.

L’Obiettivo del Progetto: Una Presenza Online Globale:

Il nostro impegno è stato quello di tradurre la grandezza del Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi in una presenza online altrettanto impressionante. Abbiamo progettato e sviluppato un sito web moderno e dinamico, disponibile nelle lingue italiana, inglese e francese. Questa scelta strategica mira a favorire una comunicazione efficace e a facilitare l’accesso alle informazioni del consorzio da parte di un pubblico internazionale.

Caratteristiche Chiave del Sito:

  1. Multilinguismo: Il sito è accessibile in italiano, inglese e francese per soddisfare le esigenze di una vasta audience.
  2. Navigazione Intuitiva: Una struttura di navigazione chiara consente agli utenti di esplorare facilmente le attività, i prodotti e le notizie del consorzio.
  3. Galleria Fotografica: Una ricca galleria fotografica cattura l’essenza delle aziende viti-vivaistiche e del territorio di Otranto.
  4. Aggiornamenti dinamici: La sezione delle notizie fornisce aggiornamenti regolari sulle attività del consorzio e sugli sviluppi del settore.

Conclusione: Un Capitolo di Successo:

Questo progetto rappresenta un capitolo significativo nella nostra storia, evidenziando la nostra abilità nel tradurre la complessità e la ricchezza di un’organizzazione come il Consorzio Vivaisti Viticoli Pugliesi in un’esperienza digitale coinvolgente. Siamo grati per questa opportunità e ansiosi di continuare a contribuire al successo del consorzio nel panorama nazionale ed internazionale.

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Sistema di Raccomandazione – Panini

SUADES – RECOMMENDER SYSTEM – SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE INNOVATIVO

La Divisione New Media della Panini ha deciso di puntare su una nuova formula di ‘tailored’ newsletter, in grado di intercettare i gusti di ognuno: per questo scopo ha avviato una collaborazione col gruppo di ricerca guidato dal Prof. Michele Gorgoglione, docente di Marketing e modelli di e-business nel Politecnico di Bari, e dall’Ing. Umberto Panniello, Dottorando di Ricerca.

Il progetto, ha coinvolto anche la New York University, la Wharton School della University of Pennsylvania, e l’impresa di consulenza e servizi informativi Conquist.

Leggi l’articolo pubblicato su “Repubblica

Leggi l’articolo pubblicato su “La Gazzetta dell’Economia”

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