API e BPM elementi fondamentali per il Cognitive Computing

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API e BPM

Le Application Programming Interface ed il Business Process Management sono elementi imprescindibili per il Cognitive Computing

Nella realizzazione dei sistemi intelligenti un aspetto fondamentale è rappresentato dall’interpretazione dei dati. La focalizzazione sul problema della privacy rende urgente, per le aziende del settore tecnologico, introdurre nella loro sfera d’interesse l’integrazione nei sistemi informativi, di soluzioni che siano in grado di interpretare nella maniera “giusta” i dati, e sulla base di quest’ultimi prendere “automaticamente” decisioni o produrre “aggiustamenti” a queste interpretazioni.

apiAncor prima della realizzazione della nascita di Facebook e dei svariati sistemi social, lanciati  nel periodo epocale di svolta tecnologica della Rete Internet, denominato Web2.0, ha acquisito sempre più importanza l’implementazione delle cosiddette API (Application Programming Interface). La finalità di queste interfacce software è ottenere un’astrazione a più alto livello, di solito tra l’hardware e il programmatore o tra software a basso e quello ad alto livello semplificando così il lavoro di programmazione.

Le soluzioni tecniche delle API, implementate per le finalità d’interpretazione dei dati sono elementi propulsori del mercato dei sistemi informativi, in questo periodo di evoluzione degli aspetti anche sociali della tecnologia.

E’ principalmente attraverso le API che in futuro i sistemi informativi consentiranno un’interazione uomo-computer più immediata e naturale, praticamente “parlando” con le macchine, sfruttando la loro capacità di imparare dall’esperienza, parliamo del cognitive computing.

cognitive computingDiverse soluzioni software si  stanno implementando per trasformare in realtà il cognitive computing: un ambito  promettente di lavoro è quello percorso da diverse aziende negli USA (es.:https://decisions.com/) e in una qualche misura anche in Europa, che lavorano proprio all’inserimento della logica ai “bordi” del sistema informativo, dove i sistemi parlano tra loro (attraverso  API), consentendo una maggiore flessibilità del modo in cui le regole semantiche del business si acquisiscono, si creano, si gestiscono e danno vita al cosiddetto BPM (Business Process Management) espressione anglosassone con cui si indica il processo di acquisizione semantica strutturato e utilizzato dai vari sistemi informativi.

Parliamo di un approccio molto pratico, quello della BPM/Workflow/rule technology, in cui le regole di business sono acquisite attraverso un motore. Una tecnologia in grado di risolvere una serie di problemi,  la cui risoluzione è essenziale per il cognitive computing: formalizzare la logica, prendere decisioni in modo coerente “automaticamente”,  sintetizzando tutte quelle azioni cognitive tipiche dell’individuo razionale umano.

business process managementTradizionalmente nel software, centrare questi obiettivi significa principalmente  trovare un modo per inserire le regole in un motore che le interpreta ed è integrato in un flusso di lavoro, in modo da poter gestire il “business” in fasi, con un processo che si può considerare cognitivo, e in grado di sintetizzare decisioni  appropriate al contesto.

Gli esperti di decisions, l’azienda americana che opera nell’ambito del BPM, hanno implementato  un motore per il flusso di regole di lavoro nell’offerta dei loro prodotti. Utilizzando l’inserimento della logica ai bordi del sistema, nei punti in cui i sistemi parlano tra loro attraverso le API e quindi sono maggiormente flessibili,  creando un modello di distribuzione delle regole e definizione delle decisioni denominato decisions interceptor pattern.

L’essenza del Decisions Interceptor Pattern consente alle regole di business di essere “apprese” ed evolvere basandosi su interazioni di dati reali, gestiti nel sistema. Attraverso le API è possibile utilizzare il motore delle regole nel punto in cui si trovano i dati condivisi tra i diversi sistemi di un ecosistema gestionale. I dati possono essere così acquisiti ed analizzati  per generare decisioni, oppure semplicemente intercettati e categorizzati attraverso le regole tassonomiche. Quindi i dati possono essere “lavorati” da un sistema utente appropriato, nelle varie fasi di lavoro, o anche come input per creare nuove regole, che si adattano alla serie di quelle preesistenti, generando nuovi punti di intercettazione di dati attraverso API, in maniera funzionale ad azioni cognitive per sistemi informativi connessi ancora attraverso API.decision interceptor pattern

Un esempio di applicazione del modello Decision Interceptor Pattern, nel mondo del software Helthcare, potrebbe essere: intercettare i dati della visita medica dall’EMR (cartella clinica elettronica), prima che entrino nel sistema di fatturazione, così come prima di qualsiasi altro sistema connesso, dove in maniera del tutto automatica (tutelando la privacy) utilizzando le regole di business, sarebbe possibile fornire solo determinati dati per determinati trattamenti (Statistico, di ricerca medica, sociale,…) ai vari sistemi connessi. Questo modello è applicabile a molti settori verticali: utilizzando il pattern intercettato, è possibile facilmente fermare, modificare o ramificare messaggi tra sistemi.


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