L'importanza di analizzare i dati
La scienza dei dati utilizza complessi algoritmi di apprendimento automatico, finalizzati ad analisi descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive
La scienza dei dati utilizza complessi algoritmi di apprendimento automatico finalizzati ad analisi descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive.
Vediamole qui di seguito più nel dettaglio:
1. Analisi Descrittiva
Con questo tipo di analisi vengono sviluppate in tempo reale dashboard di presentazione dei dati per i vari stakeholders.
Ogni tipologia di utente che dovrà consultarle avrà un accesso dedicato con le sole informazioni realmente utili, escludendo quelle superflue che creerebbero “rumore” e distrazione.
2. Analisi Diagnostica
L’analisi diagnostica ci permette – tramite l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning – di individuare anomalie, problematiche e pattern rilevanti, altrimenti non comprensibili.
Grazie all’analisi diagnostica possiamo fornire informazioni utili alle aziende per prendere decisioni di business sempre più informate.
3. Analisi Predittiva
La raccolta e l’analisi dei dati tramite algoritmi di Machine Learning ci permette di creare modelli predittivi che forniscono informazioni in “real time” agli stakeholders.
Avere informazioni previsionali fa sì che le aziende possano essere più reattive nel prendere decisioni, migliorando notevolmente il risultato finale.
L’analisi predittiva è possibile grazie all’uso delle moderne tecnologie combinate ad analisi scientifiche e matematiche.
4. Analisi Prescrittiva
L’analisi prescrittiva è l’analisi che affronterà il business successivamente alle analisi diagnostiche e predittive.
Questa fase decisionale – che ogni azienda deve costantemente affrontare – potrà essere svolta con tutte le informazioni essenziali e reali, riducendo la componente “istintiva”.
