Un’AI per potenziare la comunicazione e la gestione della crisi

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Grande azienda del settore energetico

Descrizione introduttiva

Un’azienda leader globale nel settore energetico, ha migliorato la gestione delle crisi e la produzione di contenuti grazie alle soluzioni avanzate di AI e data science di Linkalab.

Cosa abbiamo fatto?

Linkalab ha implementato una soluzione completa di AI per il monitoraggio delle conversazioni sui social media e la classificazione di trend e argomenti d’interesse, utilizzando tecniche avanzate di Natural Language Processing (NLP). Questa infrastruttura, basata su AWS, ha ottimizzato l’archiviazione, la gestione e l’analisi dei dati dell’aziendai, migliorando sensibilmente la reattività dell’azienda.

Risultati 

  • Gestione delle crisi ottimizzata: riduzione dei tempi di risposta e maggiore controllo sulle conversazioni online.
  • Produzione editoriale potenziata: insight strategici basati su dati per contenuti più mirati e di qualità.
  • Processi interni più veloci e precisi: grazie all’uso di machine learning per l’analisi delle news.
  • Monitoraggio istantaneo delle conversazioni social: per rispondere proattivamente a trend e discussioni rilevanti.

Come abbiamo rivoluzionato la gestione delle crisi 

In un mondo in cui le conversazioni si svolgono principalmente online le aziende leader globale nel settore energetico, devono essere sempre pronte a reagire rapidamente. Con il supporto di Linkalab, l’azienda ha potuto fare proprio questo, migliorando la gestione delle crisi e ottimizzando i propri processi di comunicazione in modo del tutto nuovo e tecnologicamente avanzato.

Gli obiettivi: reattività e precisione

L’azienda aveva bisogno di:

  • Migliorare la gestione delle crisi, monitorando in tempo reale le discussioni sui social e sui media online.
  • Ottimizzare la produzione di contenuti, rendendo la comunicazione più strategica e mirata.
  • Semplificare i processi interni, trasformando i dati raccolti in informazioni utili e accessibili in modo più veloce.

La soluzione di Linkalab: il potere dell’AI e del cloud

Linkalab ha creato una soluzione su misura, combinando intelligenza artificiale e cloud computing, per rispondere a queste esigenze. Utilizzando algoritmi di machine learning e analisi avanzata del linguaggio naturale (NLP), Linkalab ha permesso all’aziendai di avere il controllo totale delle conversazioni online che contano, e non solo.

Ecco come è composto il sistema:

  1. Un Data Lake intelligente: Una piattaforma che raccoglie e gestisce i dati provenienti da social media, news online e altre fonti, il tutto integrato nel cloud con AWS per una gestione rapida ed efficace.
  1. Elaborazione dati in tempo reale: Grazie a potenti strumenti come S3 e Lambda su AWS, l’azienda è stata in grado di ricevere analisi immediate, senza dover aspettare ore o giorni per elaborare enormi volumi di dati.
  1. Automazione intelligente: Gli algoritmi di machine learning hanno consentito di identificare trend emergenti e anticipare le crisi, migliorando il processo decisionale in tempo reale.
  1. Sicurezza al primo posto: Tutti i dati sono stati gestiti con i massimi standard di sicurezza, grazie ai sistemi di autenticazione e gestione degli accessi offerti da AWS IAM.
  1. Risultati concreti: decisioni più veloci, crisi sotto controllo

I risultati ottenuti

Grazie all’intervento di Linkalab, l’azienda ha rivoluzionato la gestione delle sue attività di comunicazione, ottenendo risultati concreti e misurabili. Uno dei principali traguardi è stato il miglioramento della gestione delle crisi. L’azienda, ora, è in grado di monitorare costantemente le conversazioni sui social media e online, identificando in anticipo i segnali di potenziali crisi. Questo ha permesso all’azienda di ridurre significativamente i tempi di reazione, intervenendo in modo tempestivo e con una maggiore precisione nelle fasi cruciali, come dimostrato dai miglioramenti nei processi di crisis management e data analysis.

Grazie all’utilizzo di algoritmi di Machine Learning, l’azienda ha potuto analizzare e classificare milioni di dati provenienti da conversazioni sui social e da fonti di notizie online, ottenendo insight strategici per la produzione di contenuti editoriali più mirati e rilevanti. Questo si è tradotto in una comunicazione più efficace e mirata, sia per il pubblico interno che per quello esterno, ottimizzando il processo decisionale.

Inoltre, la soluzione di Data Lake implementata da Linkalab ha permesso di gestire e interrogare grandi volumi di dati, con un’infrastruttura completamente basata sul cloud, riducendo i costi di gestione e migliorando la velocità di elaborazione. Grazie a questo sistema, l’azienda ha migliorato la velocità di monitoraggio delle informazioni e ha potuto affinare i processi di analisi, rendendoli più rapidi e precisi. Con un’ottimizzazione delle risorse cloud e una gestione sicura e scalabile dei dati, l’azienda ha ottenuto un notevole vantaggio competitivo.

Infine, l’adozione della piattaforma ha migliorato significativamente i processi interni. Il team ha potuto sfruttare i dati raccolti e le previsioni ottenute per migliorare la propria organizzazione, rendendo i flussi di lavoro più efficienti e riducendo tempi e costi operativi. Questo approccio ha anche consentito all’azienda di rafforzare il proprio posizionamento nel mercato, confermandosi come una delle aziende leader nella gestione delle crisi e nell’innovazione tecnologica.

Tecnologie utilizzate

  • Data Lake su cloud (AWS, Digital Ocean, Hetzner)
  • AWS Lambda per l’elaborazione dei dati serverless
  • Amazon S3 per lo storage dei dati su cloud
  • Amazon SNS (Simple Notification Service) per la gestione delle notifiche e delle comunicazioni in tempo reale
  • Amazon SQS (Simple Queue Service) per la gestione delle code di messaggi
  • Amazon EMR (Elastic MapReduce) per il processamento dei Big Data
  • Jupyter Hub per la sperimentazione e lo sviluppo di modelli di Data Science
  • AWS IAM (Identity and Access Management) per la gestione della sicurezza e dei permessi
  • File system condiviso su Amazon S3
  • Algoritmi di Machine Learning per l’analisi di social media e press online
  • NLP (Natural Language Processing) per l’analisi delle conversazioni e dei trend online
  • Data Ingestion da fonti Social e Open Data (Wikipedia, Twitter, Facebook, Press online)

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