Radicalbit: la continuous intelligence made in Italy

Radicalbit è un’azienda italiana specializzata in data integration e analisi dei dati. È nata nel 2016 e realizza una piattaforma end-to-end per la data integration e gli analytics in tempo reale, Radicalbit Natural Analytics (RNA), pensata per abilitare quella che in gergo viene definita continuous intelligence, cioè l’analisi tramite IA dei dati in streaming.

Cosa è la continuous intelligence?

Tradizionalmente l’analisi dei dati non viene effettuata in tempo reale: le informazioni vengono acquisite, elaborate, salvate in un data lake e successivamente vengono date in pasto a degli algoritmi utilizzando varie piattaforme, a seconda del tipo di dato e dei risultati che si vogliono ottenere. Un approccio che porta con sé alcune limitazioni, a partire dal fatto che in questa maniera si rischia di creare silos, con dati sparsi su più sistemi e non unificati, impedendo una visione di insieme. Con la Continuous Intelligence, invece, i dati vengono incanalati in un unico flusso ed elaborati dall’intelligenza artificiale mentre transitano, in tempo reale, così da offrire velocemente insights e avere una totale visibilità sulle informazioni raccolte.

RNA di Radicalbit è pensata proprio a questo scopo: si tratta di una piattaforma per la gestione end-to-end dei dati in streaming che consente di avere il controllo di ogni fase del trattamento delle informazioni. RNA si occupa della Data Ingestion, l’acquisizione delle informazioni dalle differenti sorgenti (piattaforme aziendali, database, dispositivi IoT), della loro preparazione, trasformandoli in modo da poter essere processati dall’intelligenza artificiale e poi presentati all’utente sottoforma di dashboard.

Queste dashboard potranno poi essere usate dalle varie figure in azienda per prendere decisioni sulla base delle informazioni, in maniera estremamente veloce.
Inizialmente, Radicalbit aveva intenzione di sviluppare una soluzione di intelligenza artificiale partendo completamente da zero, ma il progetto si era rivelato troppo oneroso, fatto che ha spinto l’azienda ad appoggiarsi alla piattaforma di streaming Kafka, una delle più diffuse nel settore, per realizzare la sua soluzione end-to-end, adottata inizialmente da alcuni partner su soluzioni molto verticali. Radicalbit col tempo ha aggiunto ulteriori parti di codice realizzate in casa, facendo leva sui lavori svolti per i clienti. Una di queste è il database, per il quale non si è affidata a una delle soluzioni già pronte. Per applicare questo approccio ai dati è necessario un database di tipo Time Series, strutturato proprio le elaborazioni in tempo reale ed ottimizzato per le tecnologie di streaming. Radicalbit ha sviluppato interamente, NSDb (Natural Series Database), che è compatibile con Kubernets (la piattafomra RNA è basata su microservizi) e ha la peculiarità di gestire l’archiviazione e il recupero sia dei dati storici, sia di quelli in tempo reale, e che consente di memorizzare le metriche e legare direttamente i dati indicizzati in entrata.

Ma andiamo nel concreto: al di là dei tecnicismi, in che scenari la continuous intelligence fa la differenza? Un esempio arriva dal retail.

GoLive, la soluzione di Radicalbit per il Live Stream Shopping

GoLive è una soluzione per il mondo retail che ruota attorno alla piattaforma RNA e al database NSDb: il suo scopo è quello di gestire eventi live video integrati con un’e-commerce. Potremmo definirla una sorta di televendita 4.0, estremizzando il concetto. GoLive permette di mandare video in diretta, analizzare in tempo reale una serie di indicatori, incluse le reazioni degli spettatori che interagiscono. Si tratta di un modo per avvicinare l’esperienza dello shopping online a quella della visita al punto vendita. Un approccio che si sposa bene anche con l’influencer marketing: le celebrità dei social presentano i prodotti come se si trovassero in negozio e gli utenti hanno l’opportunità di interagire sfogliando il catalogo prodotti, ponendo domande e, se lo desiderano, acquistando direttamente i prodotti. Il vantaggio di GoLive è che i dati acquisiti non sono elaborati successivamente ma durante la diretta, così da permettere a chi lavora dietro le quinte di spingere il più possibile le conversioni sulla base delle informazioni ottenute ogni istante.

La continuous intelligence nella shared mobility

Abbiamo avuto modo di incontrare Michele Ridi, Sales & Marketing Manager di Radicalbit, che ci ha illustrato come la piattaforma può supportare le imprese. Sottolineando un aspetto da non trascurare: per integrare soluzioni come RNA bisogna partire dal presupposto che il business deve ruotare attorno ai dati. Le informazioni devono essere al centro dei processi e il business deve ruotare attorno a queste. Non tutte le aziende sono predisposte a questo approccio, ma fra quelle più “sensibili” al tema ci sono quelle che sui dati hanno costruito la loro fortuna, come i servizi di mobility sharing.

Chi li offre non si limita a lasciare delle auto in giro per le città, ma lavora costantemente dietro le quinte per spostare le auto lì dove c’è maggior necessità in un dato momento e per gestire gli interventi di manutenzione senza che questi ostacolino il normale funzionamento della piattaforma. Per rendere efficiente questo modello di business sono necessari sistemi come RNA in grado di garantire la piena visibilità non solo sullo stato e la posizione di ogni veicolo della flotta, ma capaci anche di acquisire informazioni da altre fonti (meteo, traffico, eventi imprevisti come incidenti o manifestazioni) per sfruttare al meglio ogni opportunità, in tempo reale. La soluzione permette anche di avere stime sul fatturato che si otterrebbe spostando alcune vetture da una zona all’altra, suggerendo anche il numero massimo di auto oltre il quale non si otterrebbero ulteriori benefici.

Continuous intelligence e industria 4.0

Insieme a C.si.CO, Radicalbit ha messo in piedi il primo laboratorio di intelligenza artificiale applicata al settore manifatturiero. L’industria già da tempo si affida alla tecnologia e all’IA per tenere sotto controllo lo stato dei macchinari, prevedere guasti e fermi macchina e ottimizzare la produzione, ma adottare una soluzione la piattaforma RNA, che opera in tempo reale, consente di correggere i processi produttivi ancora più puntualmente, riducendo ulteriormente sprechi di materia prima ed di energia e, di conseguenza, contenendo anche i costi.
La collaborazione fra Radicalbit e C.si.CO in questo ambito mira a costruire dei casi d’uso che possano quantificare in maniera precisa i benefici derivanti dall’applicazione dell’IA nel manifetturiero, con l’obiettivo di creare un formato “aperto” che possa essere replicati su differenti realtà. Una caratteristica che differenzia la soluzione di Radicalbit dalle alternative sul mercato è che queste ultime suggeriscono indicazioni da applicare al turno successivo, mentre adottando la piattaforma della deep tech italiana è possibile avere insight e apportare modifiche anche nel turno in corso, così da incrementare il più possibile l’efficienza della catena produttiva.

Radicalbit: una deep tech italiana che sfida la Silicon Valley

Nel 2020, Radicalbit è apparsa di fianco ai colossi della Data Stream Analytics nella Market Guide di Gartner, segno che la deep tech italiana è riuscita a farsi notare in un settore di frontiera, ancora da esplorare. Certo, la posizione geografica non facilita la situazione, ci spiega Ridi. I motivi sono prevalentemente due: da un lato il modo di fare business ancora ancorato a schemi non proprio “moderni”, quindi modelli che non hanno il dato al centro. La seconda problematica è quella di trovare i capitali: i venture capitalist del Bel Paese, ci spiega Ridi, sono meno interessati rispetto a quelli della Silicon Valley agli investimenti tecnologici di questo tipo. Ma questo non frena le ambizioni di Radicalbit, che si è posta come obiettivo quello di creare una filiera tecnologica Made in Italy per il Made in Italy.

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