Come recitava un famoso spot pubblicitario, “la potenza è nulla senza controllo”. Nell’era della digitalizzazione, le opportunità derivanti dai Big Data sono pressoché infinite, ma servono un solido sistema di information governance e software di Advanced Analytics per estrarre dal mare magnum informativo le evidenze utili al processo decisionale. Da qui, le soluzioni analitiche (soprattutto nell’accezione più avanzata) possono aprire un ventaglio applicativo senza limiti, che spazia dalla predictive maintenance dell’Industria 4.0 alla customer intelligence fino alla gestione del rischio in ambito finanziario.

Ma prima di esplorare quali sono i principali ambiti di applicazione dell’Advanced Analytics, è doverosa una precisazione di termini.

Cos’è l’Advanced Analytics

Mentre gli strumenti di business intelligence tradizionale esaminano i dati storici per delineare in profondità un fenomeno con una vista completa e di dettaglio, le soluzioni di analitica avanzata si concentrano sulla previsione di eventi e comportamenti futuri, disegnando scenari what-if per anticipare i cambiamenti o comprendere gli effetti a breve e lungo termine delle strategie aziendali.

Insomma, si passa da un contesto prettamente descrittivo al piano predittivo per evolvere infine verso indicazioni prescrittive (non solo gli algoritmi formulano ipotesi sul futuro, ma suggeriscono azioni da intraprendere) fino alla piena automazione (i software analitici prendono decisioni e innescano meccanismi di risposta senza l’intervento ).

Il punto di partenza è l’estrazione delle informazioni pertinenti alla comprensione di un problema a partire dall’insieme di Big Data provenienti da più fonti (dispositivi dell’Internet Of Things, social media, sistemi gestionali, siti web e mobile app). Le soluzioni analitiche provvedono quindi a pulire, incrociare e processare i dati, rivelando evidenze preziose per il decision making (umano o artificiale). Il processo è sottoposto a un continuo affinamento sulla base delle esperienze pregresse, che permette di migliorare progressivamente l’affidabilità e l’accuratezza degli algoritmi.

Esempi applicativi di Advanced Analytics

L’Advanced Analytics trova applicazione in una pluralità di campi, tra cui la manutenzione predittiva nell’Industry 4.0. Nelle moderne fabbriche digitalizzate, i sensori IoT permettono di rilevare parametri utili sullo stato di salute e di esercizio dei macchinari. Tutte queste informazioni raccolte in real-time, opportunamente incrociate e analizzate, consentono di rilevare il rischio imminente di guasti e malfunzionamenti, quindi consente di intervenire tempestivamente e prevenire i fermi produttivi. Questo tipo di analisi dà la possibilità alle aziende di ampliare l’offerta sul mercato di riferimento, aggiungendo ad esempio tutta una serie di servizi legati al prodotto core, aggredire nuovi mercati o mantere quote di quello esistente per far fronte a competitor di ultima generazione.La cosiddetta “servitizzazione” è un fenomeno che sulla spinta dell’Internet Of Things sta contagiando tutti i settori, dal Bianco all’Automotive. Attraverso l’offerta di servizi digitali aggiuntivi (dal telecontrollo ai sistemi di navigazione associati alle autovetture), il rapporto tra cliente e brand non si esaurisce con l’atto di acquisto ma si prolunga nel tempo. Da qui nascono interessanti possibilità di fidelizzazione, maggiore conoscenza del consumatore (grazie alle informazioni derivanti dall’utilizzo dei servizi digitali), partnership con nuovi attori che possono impreziosire i prodotti di applicazioni innovative.

Sul fronte medico e sportivo, gli Advanced Analytics sono utili nella formulazione delle diagnosi ma anche per prevedere futuri problemi di salute. Ad esempio, in base alla tipologia di allenamenti e ai dati rilevati durante la corsa (l’appoggio del piede, la velocità, la frequenza cardiaca), un atleta può capire lo stato di forma fisica, prevenire sovraffaticamento ed evitare eventuali infortuni, ottenendo anche informazioni utili per impostare le successive sessioni di training.

In ambito bancario, invece, la capacità di incrociare e analizzare i dati relativi ai clienti o prospect permette di rilevare il rating di affidabilità ad esempio nel momento in cui viene richiesto un prestito, accelerando tutto il processo di valutazione ed erogazione del servizio finanziario.

Nel campo del digital marketing, invece, gli Advanced Analytics permettono di intercettare i comportamenti dei clienti attraverso i dati raccolti da una pluralità di fonti: dai sistemi aziendali di Customer Relationship Management, ai portali di e-commerce fino ai social media e alle applicazioni mobile. Incrociando le informazioni provenienti dall’insieme dei touch-points è quindi possibile rilevare e anticipare i bisogni dei clienti, arrivando con la risposta giusta, nei tempi e attraverso i canali corretti. Diventa possibile infatti segmentare l’audience per fornire messaggi mirati e rilevanti, automatizzare le campagne promozionali e le attività di cross/up

Insomma, dall’analisi dello storico e attraverso l’integrazione con informazioni multisource raccolte in real-time è possibile arrivare alla previsione di scenari futuri, dando la possibilità alle aziende di immaginare le conseguenze del protrarsi di una situazione o le implicazioni di eventuali interventi tattici o strategici.

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