L’interpretazione del significato all’interno di milioni di parole è una delle tante sfide aziendali irrisolte… fino a ora. Scopri come il Data Cloud di Snowflake sta aiutando la piattaforma di elaborazione semantica semantha a raggiungere il suo pieno potenziale, con il supporto di Accenture.

semantha è una piattaforma di elaborazione semantica che comprende ed elabora il linguaggio umano su una scala e a una velocità sorprendenti. Quella che era iniziata come una ricerca nel campo dell’elaborazione del linguaggio e dell’AI è diventata una startup costituita da data scientist, imprenditori, ricercatori dell’AI e software architect.

La piattaforma espande i confini dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con un crescente numero di casi d’uso differenti e pressoché illimitati per vari settori tra cui automobilistico, manifatturiero, chimica, risorse umane, assicurativo, legale, finanziario e pubblica amministrazione. semantha non si limita al semplice confronto di testi nell’ambito dell’elaborazione di documenti, ma comprende anche il significato delle parole in oltre 50 lingue simultaneamente e include inoltre modelli specifici per le diverse combinazioni linguistiche. 

“Troppo testo e troppo poco tempo a disposizione è l’80% del lavoro che facciamo per le aziende di questi settori”, afferma il dottor Sven Körner, Managing Director e fondatore di semantha. “Noi trasformiamo i dati non strutturati, come testo, immagini e video, in impronte digitali semantiche. Da lì, possiamo elaborare le informazioni in modo non dissimile da come fanno gli esseri umani. La differenza è che gli esseri umani impiegherebbero mesi, mentre semantha lo fa in pochi secondi”.

Trovare il partner giusto 

Per aiutare semantha a raggiungere il suo pieno potenziale in una proof of concept (POC) per gli oltre 25 clienti attuali, Körner aveva bisogno di un nuovo tipo di piattaforma dati che fosse in grado di raggiungere la velocità e la scalabilità richieste. “Avevamo letto online del programma Snowflake for Startups e lo abbiamo scelto per creare una soluzione comune”, racconta Körner. “Il nostro team ha preparato tutto per la build in tempi rapidissimi e il team di Snowflake è stato altrettanto rapido a fare la sua parte”.

Körner aggiunge: “Snowflake ci ha fornito un notevolissimo supporto, l’accesso alle anteprime del prodotto e ci ha messo a disposizione account executive esperti nel settore, praticamente tutto il necessario. È stata una collaborazione straordinaria”.

Insieme al partner aziendale Accenture, Körner e il suo team hanno identificato un caso d’uso per la POC che avrebbe evidenziato i punti di forza della soluzione: facilità d’uso e adattabilità, velocità e scalabilità. La comprensione di un testo semantico può accelerare e migliorare notevolmente il reporting sui dati ambientali, sociali e di governance (ESG), un processo che aiuta le parti interessate a comprendere come le organizzazioni gestiscono i rischi e le opportunità in tema di sostenibilità. 

“Molti nostri clienti vogliono sfruttare la grande quantità di contratti, esami tossicologici e altre prove importanti per la loro impronta di sostenibilità”, sostiene la dottoressa Kate Sikavica, capo dell’ESG Measurement per le tecnologie di sostenibilità di Accenture. “Hanno inoltre la necessità di conformarsi rapidamente ai recenti cambiamenti della legislazione europea. Non esiste un modo per analizzare tutti i documenti manualmente. Utilizzano Snowflake per organizzare i documenti e semantha è uno strumento potente per trasformarli in KPI utili per guidare l’azienda e conformarsi alle normative”.

Körner precisa: “Per la POC era necessario combinare le conoscenze del settore e tecnologiche di Accenture con le capacità tecniche e la specializzazione sui dati di Snowflake e la nostra capacità di dare senso ai dati non strutturati”. 

Grazie a una profonda conoscenza dei quadri normativi e dei processi ESG, Accenture era cruciale per lo sviluppo della POC. In quanto partner di Snowflake, è stata un’altra scelta naturale.

Realizzare un prototipo in tempi rapidissimi

Sulla base di un’integrazione estremamente fluida di semantha con Snowflake, il team ha realizzato un modello nativo in tempi rapidissimi utilizzando uno strumento open source per l’interfaccia utente. “Abbiamo creato un prototipo su Snowflake e Streamlit in una settimana”, racconta Körner. “Mai successo prima. Abbiamo utilizzato dati reali dei clienti e integrato l’API per le app connesse per l’esecuzione come app nativa in Snowflake”. “Prima di questo progetto, avevo una conoscenza di base di Snowflake e sono un buon sviluppatore Python. Con pochi documenti di esempio, i KPI del nostro gruppo di reporting e il supporto del team semantha, sono riuscito a creare l’interfaccia utente e la visualizzazione di base in appena una settimana”, dichiara Fynn Kölling, data engineer del team Data & AI di Accenture. 

Aiutando le aziende a connettere, trovare ed estrarre dati non strutturati da origini distribuite, come messaggi, informative aziendali e report esterni, il caso d’uso per l’ESG di semantha ha un incredibile potenziale. Gli utenti aziendali possono recuperare i dati da molteplici posizioni e origini, ad esempio dal database di una consociata in un altro continente o da un quadro normativo legale complesso in un’altra lingua.

Questa piattaforma può far risparmiare tempo, lavoro e risorse durante le attività di reporting ESG, che attualmente sono per lo più manuali. La possibilità di accedere ai dati che non sono rappresentati nella reportistica aiuta inoltre a ridurre il rischio e ad aumentare la velocità e l’accuratezza, contribuendo a evitare sanzioni onerose e danni d’immagine per mancata conformità.

“Il nostro obiettivo è assistere i clienti nel loro percorso verso un futuro sostenibile. A tal fine, hanno bisogno di un modo semplice e scalabile per trovare contenuti associati ai temi ESG nelle loro fonti interne come contratti di lavoro, policy e altri documenti non strutturati. Quanto più semplice è l’integrazione dello strumento, tanto meglio sarà per i nostri clienti. Questo strumento ci permette di concentrarci sui contenuti e sull’esperienza utente anziché sulla configurazione IT”, afferma Sikavica. 

Elaborare i dati in un’unica piattaforma per un’affidabilità totale 

Il principio di questo caso d’uso vale per qualsiasi azienda con processi basati su documenti. Per un produttore di autoveicoli che deve creare un report delle risposte a una RFI, ad esempio, la capacità di analizzare documenti con centinaia di pagine in pochi secondi anziché settimane è un fattore di reale trasformazione. 

Le Risorse Umane possono utilizzare la piattaforma per ricercare le competenze desiderate tra innumerevoli curriculum vitae, anche senza utilizzare la terminologia esatta. Inoltre, per qualsiasi azienda, può semplificare la mappatura dei KPI rispetto a quadri normativi legali complessi. Körner afferma: “In pratica, ovunque ci siano troppi dati, ma non abbastanza informazioni. È come avere una fatina sulla spalla”.

Grazie all’ampia varietà di possibili casi d’uso di semantha, scalabilità, accessibilità dei dati, sicurezza e velocità sono tutte caratteristiche chiave e prioritarie. Ecco perché la piattaforma di Snowflake è stata una scelta naturale: supporta i workload critici, tra cui la collaborazione sui dati continua, sia all’interno di un’organizzazione, sia nel suo intero ecosistema globale.

Con questa partnership, semantha fornisce l’accesso ai dati a qualsiasi azienda che utilizzi Snowflake. Poiché i dati non lasciano mai il Data Cloud, le aziende possono condividere e accedere in totale sicurezza a dati governati, strumenti, applicazioni, altre tecnologie e servizi di dati senza compromettere la privacy. 

Connettere il business con l’IT

semantha è costruita sulla piattaforma Snowflake come applicazione gestita o connessa. Pronta all’uso, può essere utilizzata in pochi minuti da ogni cliente Snowflake e, con una chiave API, anche da chi non lo è. Il prossimo passo sarà renderla un’app nativa per ogni cliente Snowflake, semplificando ulteriormente l’accesso.

L’unicità di semantha sta nella sua capacità di colmare le distanze tra competenze tecniche e non tecniche”, dichiara Körner. “Questo è anche il suo vantaggio più grande: è pensata per tutti coloro che lavorano con troppo testo, ovvero l’intera forza lavoro”.

Körner aggiunge: “È pronta all’uso, non occorre alcuna formazione specifica e si integra direttamente con i dati del cliente, caratteristica per la quale Snowflake svolge un ruolo fondamentale. Risolve i problemi reali del cliente con la massima velocità. La rapidità nell’ottenere risultati e apportare modifiche è l’aspetto più importante”.

Possibilità infinite

Körner e il suo team hanno scoperto Snowflake proprio nel momento giusto: “Senza Snowflake, non ci saremmo lontanamente avvicinati a risultati del genere in così poco tempo. E questo è solo il primo di numerosi casi d’uso. Le possibilità sono infinite, così come le potenziali connessioni commerciali tramite Snowflake”.

Notizie sulla Snowflake Startup Challenge: semantha è una delle 10 semifinaliste dell’edizione 2023! Per maggiori informazioni su tutte le semifinaliste della Startup Challenge, visita il nostro blog e non perderti l’annuncio delle 3 finaliste nel mese di maggio.