Business intelligence, big data e videosorveglianza

La Redazione

Da diversi anni le realtà aziendali più evolute sono alla ricerca di strumenti che permettano un’analisi sempre più dettagliata dei dati raccolti da diverse fonti. Spesso si tratta di dati che in gran parte sono già a loro disposizione ma eterogenei e quindi complicati da raccogliere e interpretare. Diventa quindi sempre più importante disporre di uno strumento per la raccolta e l’analisi automatica di queste informazioni. Qualora il patrimonio di informazioni non fosse sufficiente con quanto attualmente raccolto dall’azienda, la richiesta si estende a strumenti innovativi per il recupero di ulteriori prospettive di analisi. Una delle risposte possibili è rappresentata da soluzioni di Business Intelligence che già da diversi anni rappresentano un trend crescente sia in termini di spending che in termini di soluzioni disponibili.

Tra gli strumenti maggiormente conosciuti si annoverano le soluzioni di BI (business intelligence) che analizzano dati provenienti da ERP (es. Oracle, SAP, etc) e dati provenienti dal Web (es. Google analitics, etc). Insieme a queste soluzioni, alcuni prodotti incorporano un'ulteriore e importante fonte di informazioni: quelle provenienti dall’Imaging, essenzialmente sfruttando strumenti di videoanalisi e applicando ai dati le metodologie consolidate per l'analisi di dati provenienti da fonti tradizionali. Possiamo ricondurre l’insieme di queste tre tipologie di soluzioni al paradigma di Big Data che, oltre ad essere un argomento molto discusso e dibattuto, rappresenta un’enorme potenzialità per gli strumenti di analisi più evoluti.

Business Intelligence e Big Data

La crescente maturità del concetto dei Big Data evidenzia alcune differenze con la Business Intelligence. Quella maggiormente diffusa tratta i dati e il loro utilizzo. In particolare si rileva che la business intelligence si avvale della cd. statistica descrittiva, utilizzando dati ad alto contenuto informativo per misurare e rilevare tendenze. In poche parole utilizza raccolte di dati limitati, modelli esemplificati e dati puliti. Big Data invece usa un sistema di statistica inferenziale con concetti di identificazione di sistemi non lineari, in modo tale da dedurre leggi partendo da un insieme di dati. Sul mercato si trovano soluzioni che, a differenza di quelle tradizionali di Business Intelligence, utilizzano anche la statistica inferenziale per la presentazione dei dati, incorporando quindi entrambi i concetti di statistica sopra riportati. Inutile sottolineare che la possibilità di accedere a dati importanti in tempo reale si è trasformato in un vantaggio e in un punto fondamentale di differenziazione per le attività e le operazioni decisionali.

Dalla videoanalisi alla Business Imaging Intelligence

Le soluzioni che utilizzano l’Imaging per produrre nuove fonti dati per la Business Intelligence sfruttano processi di astrazioni successive passando dai dati grezzi a modelli di inferenza sulle aree di interesse. Nel dettaglio usano algoritmi ormai consolidati di videoanalisi quali l’area counting, il gate flow, l’occupancy rate e le hot zone, poi vengono creati modelli di comportamento che descrivono la fruizione di spazi pubblici, passando infine a modelli di Visitatori, Ingressi e Zone Calde.
Visitatori è il modello che descrive il numero di persone che visitano un area, e il tempo di permanenza. Questo modello di comportamento viene alimentato dai tre algoritmi gateflow, area counting e occupancy rate utilizzando una logica di “feed” che valuta dinamicamente quale degli algoritmi di base sia il più consono per l’analisi richiesta dal cliente.

Ingressi è il modello che descrive il numero di persone che entrano ed escono da una porta/accesso, settore e quale è la direzione preferenziale che queste prendono una volta entrate.

Il modello utilizza per il “feed” gli stessi algoritmi del modello Visitatori.

Zone calde è il modello che visivamente, attraverso gradazioni di colori su una mappa, riporta quali sono le aree in cui si concentrano le attività dei visitatori. Infine le Aree forniscono un rapido punto di partenza per esaminare le informazioni (ad es. a livello di store, di reparto, di area, di isola e così via). Altro fattore interessante di questi strumenti è che forniscono utili output analitici senza dover archiviare le immagini analizzate, rispettando quindi la privacy dei fruitori delle aree pubbliche. In definitiva la BI si è molto evoluta grazie all’implementazione dell’Imaging e questi sistemi portano la pianificazione di strategie di marketing e merchandising su un nuovo livello: semplificandole e ampliandole con nuove fonti di informazioni.    

Dalla videoanalisi alla business imaging intelligence: l’analisi automatica delle immagini è un tema sempre più sentito dalla clientela, che parte dal retail per lambire ormai altri campi di azione. Ma come la mettiamo con l’accuratezza dell’analisi?

Risponde Franco Palleni, Pro Imaging Segment Manager di Canon Italia

Il concetto di Business Imaging Intelligence per Canon nasce effettivamente da un’esigenza evidenziata dal retail ma che, di pari passo con il suo sviluppo, si è rivelata particolarmente effi cace anche per altri ambienti: pensiamo solo ad aeroporti, stazioni, ma anche alle fiere. Del resto il monitoraggio dei fl ussi delle persone e di come esse si muovano in uno specifi co ambiente è un tema ad ampio raggio e che interessa target molto diversi. Per quanto riguarda l’accuratezza della videoanalisi (che si è peraltro molto affi nata negli anni), con la Business Imaging Intelligence si entra nel campo nel monitoraggio statistico dei fl ussi, quindi anche eventuali inaccuratezze dell’algoritmo sono mitigate dal fatto che ci si concentra su una visione globale del dato e non sul dato specifi co, non essendo focalizzati unicamente sul tema sicurezza. E prima ancora l’accuratezza dell’immagine parte delle ottiche, che mitigano eventuali imprecisioni della videoanalisi. E Canon serve da sempre i professionisti dell’imaging con ottiche di altissima qualità.