Pipeline in tre passi
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01 - Raccolta
Segnali pubblici rilevanti per l’Italia
Monitoriamo feed RSS, motori di news e raccolte ufficiali di case study per intercettare articoli pubblici su automazione, RPA, process mining, AI applicata ai processi e piattaforme collegate, con priorità ai contenuti italiani o rilevanti per il mercato italiano.
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02 - Normalizzazione
Deduplicazione e pulizia
Deduplichiamo per URL e titolo, ripuliamo i parametri di tracking e conserviamo una sola versione del segnale più utile, evitando inflazione artificiale dei conteggi o repliche inutili tra feed simili.
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03 - Classificazione
Settore, azienda, tecnologia, fonte
Attribuiamo settore, azienda, tecnologia e tipologia di fonte usando regole, dizionari curati e controlli di qualità sul dominio dell’automazione. Le attribuzioni vengono riviste quando emergono falsi positivi, lacune o nuovi casi rilevanti.
Cosa entra nel dataset
- Notizie e segnali pubblici
- Articoli, case study, annunci, approfondimenti ed eventi che parlano di automazione dei processi, process mining, intelligent automation e piattaforme collegate.
- Contesto Italia
- Diamo priorità a imprese italiane, filiali italiane, casi locali, fonti italiane o contenuti con un nesso esplicito con il mercato italiano.
- Profili emersi
- Un profilo emerso compare in almeno 3 menzioni distribuite su almeno 2 articoli distinti di fonti classificate come press. Nel modello dati corrente una menzione corrisponde a un articolo osservato.
- Soglia minima di utilità
- Non tutto ciò che contiene la parola “automazione” entra davvero in analisi: i contenuti sono filtrati con un relevance score interno e con controlli sulle entità estratte.
Classificazione delle fonti
Distinguiamo esplicitamente tra stampa, comunicazioni dei vendor, fonti istituzionali e altre classi. Le testate giornalistiche alimentano i moduli “stampa” e i conteggi delle fonti editoriali; i vendor restano nel dataset ma sono etichettati e separati nei punti più sensibili.
| Classe | Fonti | Articoli nel corpus | Cosa rappresenta |
|---|---|---|---|
| Testate e stampa | 74 | 118.586 | Testate giornalistiche e pubblicazioni editoriali che coprono il mercato. |
| Aggregator | 1 | 9.256 | Fonti classificate automaticamente dal sistema editoriale. |
| Comunicazioni dei vendor | 13 | 5.037 | Blog, newsroom e customer story pubblicati direttamente dai vendor. |
| Istituzionale | 1 | 3.167 | Fonti istituzionali, amministrazioni e soggetti pubblici. |
Come pesiamo la rilevanza
| Segnale | Effetto |
|---|---|
| Menzione di un’azienda monitorata | Aumenta il punteggio e migliora il contesto del segnale |
| Tecnologia esplicita | Distingue articoli concreti da contenuti generici |
| Verbi di adozione o risultati | Segnalano implementazioni, rollout o benefici reali |
| Contesto solo promozionale | Riduce la probabilità di includere contenuti poco utili come evidenza editoriale |
| Rumore non pertinente | Viene escluso quando riguarda aree troppo lontane dal focus dell’Osservatorio |
Frequenza e limiti
La pipeline raccoglie e aggiorna il dataset in modo incrementale. La data mostrata in questa pagina deriva dall'ultima esecuzione registrata, non dalla data di pubblicazione dell'articolo più recente.
- - Il dataset fotografa ciò che emerge da fonti pubbliche online, non l’universo completo delle adozioni.
- - La classificazione è automatica e può produrre falsi positivi, omissioni o attribuzioni incomplete.
- - Alcune notizie citano tecnologie o regioni in modo implicito e non sempre vengono arricchite completamente.
Segnalaci errori o lacune: [email protected].
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