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Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale e dei sistemi di Machine Learning, sempre più spesso si sente parlare di Predictive Analysis, la cosiddetta analisi predittiva, ormai imprescindibile per chi desidera ottenere buoni risultati dal proprio business.

L’ analisi predittiva è una metodologia che prende in esame i dati attuali e quelli storici, con l’obiettivo di prevedere gli eventi futuri.

Avvalendosi di tecniche e tecnologie all’avanguardia quali Machine Learning, modellazione statistica e data mining (estrazione di dati), la Predictive Analysis permette alle aziende di identificare tendenze e comportamenti, anche da parte dei competitor, rilevando con netto anticipo risultati futuri e identificando nuove opportunità di business. 

In questo articolo cercheremo di comprendere nel dettaglio cosa si intende per Predictive Analysis e quali benefici e vantaggi è in grado di restituire a ogni realtà aziendale.

Analisi predittiva dei dati: di che si tratta?

Prima di comprendere l’importanza dell’analisi predittiva dei dati in ambito aziendale, occorre ovviamente partire dai rudimenti essenziali, definendone le caratteristiche in modo specifico.

“L’analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche della modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti”.

Questa definizione specifica riportata da Wikipedia pone l’accento su due elementi particolarmente rilevanti quali:

  • Le tecniche statistiche per modelli di apprendimento automatico, Machine Learning e data mining
  • L’importanza di analizzare dati storici per estrarre predizioni sul futuro

L’analisi predittiva consiste dunque nell’impiegare dati, algoritmi statistici e tecniche di Machine Learning volte a identificare e individuare la probabilità di risultati futuri, facendo riferimento a quelli che sono i dati storici, il tutto con l’obiettivo di “superare” la comprensione di cosa è successo o è già stato messo in atto, per poi giungere a una migliore valutazione di ciò che accadrà in futuro.

Da qui se ne evince facilmente l’importanza e il senso pratico: grazie alla Predictive Analysis è possibile spingersi oltre quelle che sono le classiche analisi dei dati proprie della Business Intelligence, offrendo così l’opportunità non solo di conoscere e comprendere il passato e il presente, grazie a report in tempo reale, ma anche e soprattutto di anticipare il futuro di ogni azienda o realtà imprenditoriale.

Viene da sé che questo “salto” presuppone l’intento di focalizzare le proprie energie su ciò che potrebbe accadere, passando dal campo del noto e di ciò che è concreto e certo, a quello del probabile, mediante l’ausilio di modelli statistici e probabilistici dalla comprovata affidabilità.

Sono pertanto necessari strumenti e tecniche differenti ma sempre all’avanguardia, che rendano la Business Intelligence significativamente più evoluta, valorizzando ulteriormente l’importanza dei dati, così come della relativa analisi, fermo restando la reale necessità di estrarli, aggregarli, manipolarli e interpretarli nella maniera più corretta ed efficace possibile.

Analisi predittiva e Business Intelligence sono complementari

La differenza sostanziale che intercorre tra Business Intelligence e Predictive Analysis risiede nella domanda a cui entrambe forniscono risposta.

La Business Intelligence risponde a
“Cosa succederà adesso?”,

mentre l’analisi predittiva a
“Cosa succederà in futuro?”.

Obiettivo della Business Intelligence è pertanto identificare specifici pattern nei dati storici e attuali in modo tale che ogni azienda possa facilmente trarre le proprie conclusioni derivate dall’analisi dei dati. 

Le tecniche dedicate all’analisi predittiva assumono un ruolo complementare in diversi sistemi di Business Intelligence.

Costituiscono infatti specifici modelli analitici in funzione del business, identificando comportamenti e trend che possono essere impiegati per prevedere la probabilità che si verifichino particolari eventi futuri. 

Posizionata in maniera equilibrata tra analisi descrittiva e diagnostica, la Business Intelligence rappresenta di fatto una solida base per le analisi predittive, poiché è finalizzata all’estrazione e alla normalizzazione del dato, successivamente elaborato dai modelli predittivi.

A fronte di quanto espresso, è facile comprendere come entrambe le tipologie di analisi dati non siano in alcun modo in contrasto, ma risultino anzi perfettamente coese pur svolgendo ruoli differenti.

Possono infatti interagire fornendosi in modo reciproco dati e informazioni, in modo tale da restituire un quadro accurato e migliorativo della situazione aziendale in essere.

Analisi predittiva: perché è così importante?

In un contesto come quello attuale, dove l’impiego di nuove tecnologie sempre più evolute sta diventando una costante, sono innumerevoli le aziende che scelgono di adottare l’analisi predittiva per risolvere problematiche complesse e scoprire al contempo nuove opportunità. 

In particolare, l’analisi predittiva può agevolare in maniera sostanziale il business, attraverso previsioni puntuali e affidabili, limitando al contempo qualsiasi rischio d’impresa.

  • Rilevamento delle frodi – La combinazione di molteplici metodologie di analisi può migliorare l’individuazione di schemi, detti “pattern”, prevenendo eventuali comportamenti di natura criminale o fraudolenta. Data l’importanza della sicurezza informativa o cybersecurity,  un’analisi predittiva di carattere comportamentale consente di esaminare in tempo reale tutte le azioni avvenute su una rete, al fine di individuare rapidamente anomalie che potrebbero rappresentare minacce, frodi o falle in termini di sicurezza e protezione dei dati.
  • Ottimizzazione delle campagne di marketing – La Predictive Analysis viene sovente utilizzata per anticipare le necessità dei potenziali clienti, nonché per promuovere le opportunità di cross-selling. I modelli predittivi aiutano le aziende ad attrarre, fidelizzare e consolidare i rapporti con i propri clienti, permettendo in questo modo di migliorare le proprie prestazioni anche in termini di fatturato.
  • Miglioramento delle operazioni – Sono innumerevoli le aziende che fanno ampio uso di modelli predittivi al fine di stimare con anticipo eventuali rimanenze di magazzino e gestire al meglio le proprie risorse. Banalmente, giusto per citare alcuni esempi, le compagnie aeree tendono a utilizzare l’analisi predittiva al fine di determinare i prezzi dei biglietti. Allo stesso modo le strutture ricettive sfruttano l’analisi predittiva per calcolare con anticipo il numero di ospiti presumibile in un determinato periodo dell’anno, in modo da massimizzare la percentuale di prenotazioni, incrementando i propri ricavi. La Predictive Analysis permette dunque a qualsiasi attività di business di funzionare in modo più efficiente.
  • Riduzione dei rischi – I punteggi di affidabilità creditizia che vengono adottati per valutare la probabilità di inadempienza da parte di acquirente rappresentano un esempio più che calzante di quanto può fare l’analisi predittiva. Il cosiddetto “credit score” è in sostanza un valore generato da un modello predittivo che incorpora tutti i dati relativi all’affidabilità creditizia di un soggetto. Altri usi correlati ai possibili rischi includono indennizzi assicurativi e riscossioni.

Questi ovviamente sono solo alcuni degli ambiti di applicazione dove è possibile sfruttare le potenzialità dell’analisi predittiva.Ancora una volta a risultare protagonisti sono i dati, grazie ai quali – attraverso un attento e meticoloso studio, unito a una corretta elaborazione e interpretazione – è possibile massimizzare i risultati di ogni attività di business mediante previsioni affidabili, volte a semplificare in maniera significativa il perseguimento degli obiettivi aziendali.

Analisi predittiva e Data Science

La scienza che permette di ottenere il massimo risultato dai dati pregressi è la Data Science.

Proprio grazie a tecniche di Data Science e Machine Learning è possibile – dopo aver analizzato i dati disponibili e il contesto in cui ci troviamo – sviluppare procedure che ci informino di ciò che potrà avvenire in futuro, e ci permettano di prendere decisioni su basi solide e non dettate dall’intuito

Conclusioni

Non ci sono più alibi per le aziende che non intendono avviare progetti di Data Science, visto che ad oggi disponiamo di tutto il necessario: hardware, software e competenze.

La soluzione ottimale non è acquistare un programma, che ci costringerebbe a un adeguamento alle sue logiche e non porterebbe risultati di valore.

È bene invece utilizzare un sistema che si adatti perfettamente al contesto in cui operiamo.

Con la Data Science possiamo studiare in maniera scientifica soluzioni adeguate a costi organizzativi e produttivi ottimali, per garantire una resa maggiore rispetto a soluzioni standard.

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