di Damiano Verda
Pubblicato il 28 Aprile 2026Questo testo si concentra sull’analisi di una serie di strumenti in ambito data analytics e data science che possano fungere da concreto supporto al processo decisionale.
Le prime due sezioni si focalizzano su tecniche di Explainable AI (XAI), ovvero su strumenti che consentono non soltanto di ottenere un supporto alla decisione, ma anche motivazioni a sostegno delle azioni previste, così che la tecnica possa interagire con l’esperienza e la sensibilità che discende dalla conoscenza del dominio in esame.
Più nello specifico, la prima sezione esamina tali strumenti applicati a dati di tipo strutturato (ovvero in forma tabellare), mentre la seconda sezione descrive come sia possibile estendere gli stessi principi all’analisi di immagini, di documenti, di reti (grafi).
La terza e ultima sezione si concentra su un altro tema, altrettanto rilevante per il processo decisionale: l’ottimizzazione. In questo caso l’obiettivo non è tanto prevedere qualcosa di ignoto, ma capire (rapidamente) come sfruttare al meglio le leve decisionali disponibili per raggiungere un determinato obiettivo.
Lungo tutto il testo, sebbene la trattazione teorica mantenga validità generale, si mette a disposizione, per ogni sezione, un esempio applicativo specifico, in ambito finanziario.
