Le tecniche di analisi predittiva sono presenti da moltissimi anni. Tuttavia, di recente si è assistito ad una considerevole maturazione e diffusione delle sue applicazioni, grazie all’implementazione sempre più massiccia dei dati digitali acquisiti dalle varie attività di business.
Le aziende utilizzano ormai sistematicamente la business analytics e le sue proprietà previsionali per aumentare i loro profitti e generare valore aggiunto nei loro processi, per ottenere un concreto vantaggio competitivo.
Un driver fondamentale nella diffusione dell’analisi predittiva è costituito da applicazioni le cui interfacce consentono un utilizzo sempre più semplice, non esclusiva degli specialisti dei dati, supportando anche analisti generici e manager aziendali nelle loro attività quotidiane.
Cos’è l’analisi predittiva
L’analisi predittiva è un ramo specifico dell’analisi dei dati (data analytics) orientata a prevedere i risultati futuri. Nel contesto della scienza dei dati, l’analisi predittiva impiega modelli statistici e tecniche di intelligenza artificiale come il machine learning, per correlare i dati disponibili e individuare i pattern in grado di prevedere comportamenti futuri.
La modellazione predittiva consente di analizzare i dati storici e i dati correnti, come quelli acquisiti in tempo reale dai sistemi IoT, per valutare la probabilità che un evento si verifichi, anche se inizialmente non è stato previsto nel contesto aziendale.
L’analisi predittiva diventa pertanto un preziosissimo alleato delle organizzazioni quando si tratta di prevedere tendenze e comportamenti sia nel breve che nel lungo periodo, con gradi di precisione sempre più elevati grazie alle capacità di apprendimento automatico dei sistemi utilizzati per analizzare i dati.
L’analisi predittiva trova applicazioni utili nella maggior parte dei settori di mercato, ad esempio per:
• – Contrastare il fenomeno dell’abbandono di dipendenti e clienti
• – Individuare i clienti con la maggior propensione a risultare inadempienti nei pagamenti
• – Sostenere i forecast di vendita basati sui dati
• – Fissare prezzi ottimali
• – Effettuare il tracciamento delle esigenze di manutenzione o sostituzione dei macchinari
Cosa permette di fare
L’analisi predittiva sta trovando un impiego crescente in tutti i settori di business in grado di acquisire ed elaborare i dati legati alle loro attività. Nell’ambito della trasformazione digitale, l’analisi predittiva diventa pertanto una risorsa essenziale per aggiungere valore aggiunto ai processi, in modo da renderli più efficienti e performanti, valorizzando al meglio il potere informativo dei dati.
Come vedremo, l’analisi predittiva viene ormai ampiamente utilizzata nell’ambito dei servizi bancari, della vendita al dettaglio, delle utility, dell’healthcare e della produzione manifatturiera. Al di là dei settori applicativi che la vedono coinvolta, l’analisi predittiva consente di implementare o rinnovare in maniera straordinariamente efficace una serie di processi fondamentali nelle varie operazioni.
Rilevamento di frodi
Le attività di fraud detection trovano nell’analisi predittiva un solidissimo strumento per valutare in tempo reale tutte le attività legate ai dati di utilizzo sui sistemi e sulle reti, per individuare con precisione le anomalie che potrebbero equivalere a tentativi di frode, ogni talvolta si rilevi un comportamento che di discosta in tutto o in parte da un pattern di routine.
Valutazione dei rischi e processi di manutenzione
L’analisi predittiva consente di valutare le probabilità che si verifichi un guasto o un incidente, offrendo alle organizzazioni la possibilità di intervenire in anticipo, soltanto quando si prospetta la reale necessità di farlo. In tale contesto, si parla di manutenzione predittiva. Tali proprietà anticipatorie, legate alla valutazione dei rischi, sono frequentemente utilizzate in ambito assicurativo per stimare in maniera più precisa l’ammontare dei premi.
Previsione di acquisto
L’analisi predittiva dei dati storici e correnti consente di valutare con precisione le vendite, orientando sia le decisioni legate alla logistica, come gli ordini e gli approvvigionamenti, sia quelli legati al marketing e alla vendita, grazie ad un’accurata conoscenza delle intenzioni di acquisto dei clienti. Un esempio ricorrente, in ambito previsionale, è costituito dal retarget degli annunci online, offerti dalla possibilità di segmentare in maniera sempre più accurata i potenziali acquirenti attraverso i loro dati di interazione con i canali aziendali.
Operations
Nel contesto della smart factory, i modelli di analisi predittiva sono impiegati per ottimizzare le operazioni e tutto ciò che ne consegue in termini di supply chain, dalla gestione degli inventari e degli asset necessari per procedere alla fabbricazione. I modelli predittivi consentono inoltre di ottimizzare il funzionamento degli impianti e dei macchinari presenti sul piano di fabbrica.
Le fasi del processo
Pur trattandosi di una disciplina relativamente giovane, l’analisi predittiva vanta ormai una fornita libreria di framework atti a guidare end-to-end le varie fasi del processo che la contraddistinguono e ne consentono l’implementazione. A livello generale, i modelli più diffusi prevedono l’attuazione di cinque step.
1 – Definizione del problema
L’esigenza di una previsione parte dall’identificare i problemi da risolvere. La scelta dei metodi e dei modelli analitici differisce, ad esempio, nel caso in cui occorra rilevare una frode in un sistema bancario o prevedere l’inventario per le colombe pasquali nella grande distribuzione organizzata. Tanto più è accurata la definizione del problema, tanto più semplice è il lavoro per i modellatori e i professionisti dei dati chiamati in causa.
2 – Acquisizione e organizzazione dei dati
La base dei dati è essenziale per procedere in qualsiasi attività analitica e varia sensibilmente in funzione del caso specifico. Le aziende potrebbero disporre di molti dati storici o essere particolarmente interessate ai dati correnti. Anche in questo caso, è fondamentale aver effettuato una corretta definizione del problema. Soltanto così è possibile selezionare i set di dati più efficaci per il training dei sistemi di machine learning utilizzati.
Dal punto di vista tecnico, prima di implementare i modelli di analisi predittiva è essenziale identificare i flussi di dati e organizzarli nei repository dei loro sistemi di gestione, come i data warehouse.
3 – Pre-elaborazione dei dati
I dati non elaborati sono utili solo nominalmente. Al fine di preparare i dati per i modelli di analisi predittiva, è necessario eseguire una pulizia per rimuovere anomalie, punti dati mancanti o deviazioni estreme, tutti problemi che potrebbero nascere da errori di input o misurazione.
4 – Sviluppo di modelli predittivi
In base alla tipologia di attività prevista, i data scientist ricorrono a varie tecniche e strumenti in grado di sviluppare i modelli predittivi. La scelta viene influenzata sia dalla natura del problema da risolvere, sia dalle caratteristiche dei set di dati a disposizione. In questo frangente è solito sentir parlare di analisi di regressione, alberi decisionali, reti neurali, ecc.
5 – Validazione dei risultati
Una volta realizzato e reso operativo il modello di analisi predittiva ritenuto più idoneo per risolvere il problema specifico, diventa essenziale verificarne l’accuratezza previsionale, applicando tutti i correttivi necessari ai fini di ottenere risultati attendibili. Gli insight vengono successivamente messi a disposizione delle varie applicazioni in frontend, che consentono di interfacciare i risultati delle previsioni con le esigenze puntuali degli stakeholder, ai fini di supportare le loro decisioni. I metodi più comunemente utilizzati prevedono app desktop e mobile e siti web, dove vengono rese disponibili attraverso dashboard di controllo unificate.
I modelli utilizzati
Analisi di regressione
La regressione è una tecnica di analisi statistica finalizzata a stimare le relazioni tra più variabili. In altri termini, la regressione consente la correlazione delle variabili per individuare i possibili pattern ottenibili dai dati di input, anche in presenza di data set di enormi dimensioni.
L’analisi di regressione trova il proprio ambito di applicazione ideale nel contesto dei dati continui che seguono una distribuzione nota, come nel caso delle previsioni di vendita, grazie alla capacità di analizzare come una o più variabili tra loro indipendenti siano in grado di influenzarsi a vicenda.
Alberi decisionali
Tra i modelli di classificazione più utilizzati ritroviamo gli alberi decisionali, che utilizzati i dati di input classificandoli in categorie diverse, in base alle variabili che si intende correlare. Per tali ragioni, questa tecnica di analisi viene utilizzata di frequente quando si tratta di comprendere le decisioni delle persone, in quanto il modello descrive un albero i cui rami sono rappresentati dalle possibili scelte e le foglie dai risultati delle decisioni stesse. Tale modello di classificazione garantisce buoni risultati anche qualora il data set di origine non sia del tutto completo in termini di variabili.
Categoria: ANALYTICS
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