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How to convert an electronic invoice to a digital invoice ?

How to convert an electronic invoice to a digital invoice ?

We started to change the world through the use of Analog Technology

We have intuited and realized the Digital Technology

We have dared, created and praised Artificial intelligence

“I have seen things that you humans could not imagine” (pronounced by the android Roy Batty in the science fiction film Blade Runner, 1982

Now in the evolution of the Italian style we have created a totally innovative phenomenon: The Electronic Invoice, which in a context of globalization both international and European should help Italian companies to be more competitive.

Too bad that in selling a service in web service mode on e-commerce platform, by an Italian company, the process of electronic invoicing must be interrupted in its automatism, for a certification of human interactivity and all this obviously with considerable inconvenience on all the fronts.

Will it be possible in the near future to integrate and interact with the various platforms for the production of Certified Digital Bills and in a totally automatic way ?

 

 

Intelligent Robotics or Robotic Intelligence ?

The I.O.T. it becomes more and more the preferential channel to which we delegate the collection in an increasingly exponential quantity of information such as texts, images, videos, etc …

As a result, we enrich and contaminate our daily life with a large number of unstructured information having the temporal relation as the only classification element.

Obviously, the effectiveness of this information gathered only resides in the present, without having any useful reference to the past and the future.

 

 

Are we sure that by continuing with this attitude we will always be the ones to design with our intelligence and respect for cultures the use of technology, or will we be so robotic in our intelligence precisely because we have eliminated culture as a fundamental heuristic element of differentiation ?

 

 

 

 

 

 

 

 

Digitalize without Classifying

  • We have learned to draw to communicate.
  • We have learned to write to optimize communication.
  • We have optimized the way we write to be faster in communicating.
  • We began to communicate by digitalizing what we write to be even more flexible in communication.

 

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Are we still in time to correct everything that we have digitalized without classification to continue to communicate?

Profiling without classifying ?

Reading the data to create coherent and increasingly performing profiles is the winning element for which company data have a real value in marketing optimization and business intelligence services. Unfortunately, the reading of these data, in many cases, is performed without a true classification of the base data, producing analytical aberrations in aggregating subjects other than the source but not recognized as such.

Classifying and doing it in a coherent way to identify the different element before any transformation of the base data into an analytical data is at the basis of the Data Cleansing functions.

The preliminary use of these techniques means that they can maximize the performance of the analysis by diversifying and aggregating correctly the profiles that are generated.

Unclassified Data is the prelude to the Digital Desert

#Vint Cerf (Google) raises a red flag: “Behind us there is a huge digital desert, another Middle Age time. But if you really care about a photo, print it.”

by Giulia Belardelli L’Huffington Post

One of our greatest issues we are going to face is to find out where our data is going to be stored before having it lost forever.

Digital disruption and AI are evolving in such a light-speed way, while we are barely walking behind. IoT is more and more the favorite channel where data is collected in an exponential way, and quickly being stored throughout a network of objects. But what about us the people, and the Internet of People before the Internet of Things? What can we make of such a ‘Big Data’ without an appropriate classification and validation process of it? We cannot let quantity win over quality, unless we want to be reduced to machines ourselves, so that we will definitely lose the game.

If we don’t know how and where our data will be stored, we won’t be part of the main heuristic process which in the end is ‘understanding.’ That’s why the daily result of such a passive behavior is GI/GO: garbage in, garbage out. We should get a shield, instead, against all that data tsunami, and learn how to make gold out of garbage. Gold is understanding, being aware, in the end, leading in the Data Economy.

In the old times both memory and culture progress were preserved through books. Today, because of such a never-ending ‘Big Data’ process, we should first learn how to classify, validate and restore data in our systems. We should know how to use the most appropriate ‘sift technology’ which starts with ‘data mining’ and ‘data cleansing’, using a ‘heuristic intelligence.’

Before any ‘machine learning’ there must be first a ‘data learning’, and it comes with a ‘sift technology’, which is the result of decades of a world localized semantic learning. That’s been our main goal over the last 30 years: how to pragmatically create and keep updated the world’s largest system of etymologies.

Without such a sifting technology process (heuristic intelligence) to classify big data, AI will create chaos over chaos only. Big Data will mean another Big Babylon again, unless we are going to first and foremost mine and clean our daily big data turning mountains of garbage into a goldmine.

@pragmaetimos #marketing #datacleansing #webmarket #zeus #hera #geodata #personaldata #bigdata #webservice #dataclassification #globalization #international #ArtificialIntelligence 

I.O.P… what else?

Today IOT is one of the most relevant emerging trends in the IT industry thanks to its ability to identify different solutions through the use of intelligent systems.
Every company, regardless of its own market or sector, internally owns data similar to the IOP and the application of this technology to this information will allow the IoT to reveal new frontiers and reach a level that is going to be more and more similar To the human mind, maximizing the possibilities of Machine Learning.
We foresee a great growth of dataquality, as a future emerging trend, and more precisely in the branch of Semanthic Cleansing, which is the heuristics elaboration of data that will be later used by the intelligence articivials, Allowing the ability to create predictive models that can be used in Machine Learning processes.

Landlines & Mobile patterns recognition…

Pragma Etimos announces it’s last feature for the processing of the multitude personal data previously described in our open-lab.
In the logics of identifying useful data within destructured text content, HERA from today evolves by adding the the Classification of Landlines and Mobile Phones at an international level.

 


Our next objective will be to implement data matrices, at an European and International level, in Hera for the classification and validation of VAT numbers and Fiscal Codes(TIN/SSN).

Come convertire una fattura elettronica in fattura digitale ?

Come convertire una fattura elettronica in fattura digitale ?

Siamo partiti a cambiare il mondo attraverso l’uso della Tecnologia Analogica 

Abbiamo intuito e realizzato la Tecnologia Digitale 

Abbiamo osato, creato e osannato l’intelligenza Artificiale

“Io ne ho viste cose che voi umani non potreste immaginarvi” (pronunciato dall’ androide Roy Batty nel film di fantascienza Blade Runner, del 1982

Adesso nell’evoluzione dello stile tutto Italiano abbiamo creato un fenomeno totalmente innovativo : La Fattura Elettronica, che in un contesto di globalizzazione sia internazionale che europea dovrebbe aiutare le imprese italiane ad essere più competitive.

Peccato che nel vendere un servizio in modalità web service su piattaforma e-commerce, da parte di una impresa italiana, il processo di Fatturazione Elettronica debba essere interrotto nel suo automatismo per una certificazione a interattività umana e tutto questo ovviamente con notevoli disagi su tutti i fronti.

Sarà possibile nel prossimo futuro integrare e interagire con le varie piattaforme per la produzione di Fatture Digitali Certificate e in maniera totalmente automatica ?

 

 

Robotica Intelligente o Intelligenza Robotizzata ?

L’ I.O.T. diventa sempre di più il canale preferenziale a cui deleghiamo la raccolta in quantità sempre più esponenziale di informazioni come testi, immagini, video, etc…

Di conseguenza arricchiamo e contaminiamo il nostro quotidiano di tantissime informazioni destrutturate, avente come unico elemento di classificazione la relazione temporale.

Ovviamente l’efficacia di queste informazioni raccolte risiede solamente nel presente, senza avere nessun riferimento utile al passato e al futuro.

 

 

Siamo sicuri che continuando con questo atteggiamento saremo sempre noi a progettare con la nostra intelligenza e nel rispetto delle culture l’utilizzo della tecnologia, oppure saremo talmente robotizzati nella nostra intelligenza proprio perché abbiamo eliminato la cultura come elemento fondamentale euristico di differenziazione ?

 

 

 

 

 

 

 

 

Digitalizzare senza Classificare

  • Abbiamo appreso a disegnare per comunicare.
  • Abbiamo appreso a scrivere per ottimizzare la comunicazione.
  • Abbiamo ottimizzato la modalità di scrivere per essere più veloci nel comunicare.
  • Abbiamo iniziato a comunicare digitalizzando quello che scriviamo per essere ancora più flessibili nella comunicazione.

 

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Siamo ancora in tempo per correggere tutto quello che abbiamo digitalizzato senza classificazione per continuare a comunicare ?

 

Profilare senza classificare ?

Leggere i dati per creare profili coerenti e sempre più performanti è l’elemento vincente per cui i dati aziendali hanno un vero valore nei servizi di marketing optimization e business intelligence.

Purtroppo la lettura di questi dati, in molteplici casi, viene eseguita senza una vera classificazione del dato di base, producendo aberrazioni analitiche nell’aggregare soggetti diversi alla fonte ma non riconosciuti come tali.

Classificare e farlo in maniera coerente per individuare l’elemento diverso prima ancora di qualsiasi trasformazione del dato di base in dato analitico è alla base delle funzionalità di Data Cleansing.

Il propedeutico utilizzo di queste tecniche fanno si che possano massimizzare le performance delle analisi diversificando e aggregando in maniera corretta i profili che vengono generati.

I Dati non classificati sono già il preludio al Deserto Digitale

#Google, Vint Cerf lancia l’allarme: “Dietro di noi un deserto digitale, un altro Medioevo. Se tenete a una foto, stampatela”

Il problema sarà di ritrovare i propri dati prima ancora di perderli definitivamente.

Oggi la tecnologia e di conseguenza gli algoritmi si evolvono in velocità e prestazioni, e l’ I.O.T. diventa il canale preferenziale su cui i dati vengono raccolti in quantità esponenziale per immagazzinarli sempre più velocemente;  peccato che senza un processo di classificazione e validazione di questi dati, non sappiamo come e dove vengono depositati per cui saranno destinati ad essere già persi prima ancora che vengano cancellati definitivamente.

la bassa evoluzione dell’Euristica nell’utilizzo della tecnologia crea il fenomeno GI.GO (garbage in, garbage out).

Anticamente la memoria storica veniva delegata ad un foglio di carta o un libro e oggi per preservare quello che memorizziamo in maniera digitale abbiamo l’obbligo di accelerare l’info-riusabilità dei dati già memorizzati, attraverso i processi di “Data Cleansing” nella componente “Heuristic Intelligence”.

Se non ovvieremo a recuperare questi dati attraverso la riclassificazione, l’A.I. sarà un disastro senza controllo.

Autocomplete

Nuovo modulo di “Autocomplete” per la Classificazione, Normalizzazione e Validazione interattiva di stringhe  anagrafiche e territoriali(hE.R.A. & Z.E.U.S.).
Il modulo fa anche da suggeritore nelle ricerche di archivi destrutturati così da permettere di rivitalizzare i propri dati. 

IOP… che altro?

IOP

Oggi IOT è una delle tendenze emergenti più rilevanti del settore IT grazie alla sua capacità di identificare diverse soluzioni attraverso l’uso dei sistemi intelligenti.

Ogni azienda, indipendentemente dal proprio mercato o settore, possiede internamente dati simili alla IOP e l’applicazione di questa tecnologia a queste informazioni consentirà allo IOT di rivelare nuove frontiere e raggiungere un livello che sarà sempre più simile alla mente umana, massimizzando le possibilità del Machine Learning.

Prevediamo una grande crescita della DataQuality, come una futura tendenza emergente, e più precisamente nel ramo della Semanthic Cleansing, che è l’elaborazione euristica dei dati che verranno successivamente utilizzati dall’Intelligenza Articifiale, consentendo la possibilità di creare modelli predittivi utilizzabili nei processi Machine Learning.

Landlines & Mobile patterns recognition…

Pragma Etimos annuncia un’ultima feature per il trattamento della variegata moltitudine dei personal-data già trattata in precedenza sul nostro Open-Lab.

Nelle logiche di individuazione, dati utili all’interno di contenuti testuali destrutturati, HERA da oggi si evolve aggiungendo la Classificazione di Telefoni Fissi e mobili, a livello internazionale.

Il nostro prossimo obiettivo sarà di implementare in Hera le matrici a livello Europeo e Internazionale nell’ambito Data-Cleansing per la classificazione e la validazione delle P.iva e dei Codici Fiscali.

Mobile patterns recognition
Pragma News Gaetano
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