Prevedere tendenze o risultati futuri consente a imprenditori, professionisti e a tutti gli stakeholder di prendere decisioni informate, elaborare strategie e prevenire possibili problemi.
Ma come può un’azienda o un professionista prevedere il futuro? È qui che entra in gioco l’analisi predittiva dei dati.
Scopri cos’è l’analisi predittiva e come funziona, e rafforza le tue conoscenze con i nostri casi d’uso.
Analisi predittiva: cos’è?
L’analisi predittiva è un metodo avanzato di analisi dei dati finalizzato a prevedere risultati futuri. In altre (più semplici) parole, utilizza lo storico dei dati per cercare di rispondere alla domanda “Cosa potrebbe succedere dopo?” Per farlo, utilizza sistemi di big data, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e modelli statistici per identificare pattern che potrebbero aiutare a prevedere risultati futuri.
Come funziona l’analisi predittiva?
Ovviamente, l’analisi predittiva non prevede di fatto il futuro. Ciò che fa in realtà è utilizzare modelli predittivi per identificare correlazioni tra diversi elementi all’interno del set di dati fornito. Dopodiché, il processo di analisi predittiva fornisce un modello statistico e lo utilizza per generare previsioni accurate.
Per entrare ancora più nel dettaglio, il processo di analisi predittiva può essere semplificato in cinque passaggi principali.
1. Definizione degli obiettivi
Qualsiasi processo di analisi predittiva dovrebbe iniziare con la definizione degli obiettivi. Per cosa vuoi usare il modello predittivo? Identificare la probabilità di inondazioni in un’area in caso di maltempo? Identificare la quantità ideale di merci da immagazzinare per la prossima stagione? Qualunque essi siano, gli obiettivi definiti delineano il tipo di dati da raccogliere e il modello predittivo da utilizzare.
2. Acquisizione dati
Poiché l’analisi predittiva si basa sui dati, va da sé che il passaggio successivo consiste nell’acquisizione dei dati. Tuttavia, un’azienda potrebbe avere a disposizione decenni di dati raccolti. In questa fase, è quindi utile identificare quali dati sono rilevanti per l’obiettivo definito e organizzare i set di dati in un repository.
3. Elaborazione dati
Quando non elaborati, i dati sono inutili. Ecco perché il terzo step consiste nell’analizzare i dati, scovare eventuali correlazioni tra i diversi elementi, e rimuovere eventuali anomalie.
In questo modo, i dati vengono preparati e resi pronti per l’analisi predittiva, ovvero la fase successiva.
4. Implementazione di modelli predittivi
Gli data analyst possono utilizzare diverse tecniche per sviluppare modelli predittivi, e la scelta avviene in base alle domande a cui stanno cercando di rispondere.
Le principali tecniche a loro disposizione sono:
- Analisi regressive: una tecnica che stima la relazione tra variabili. È utile per determinare possibili modelli in grandi set di dati e correlazioni tra input. Un tipico caso d’uso per l’analisi di regressione è determinare in che modo un aumento di prezzo potrebbe influenzare la vendita di un prodotto.
- Alberi decisionali: modelli che collocano i dati in categorie in base a diverse variabili. Sono chiamati alberi decisionali perché sono particolarmente efficaci per comprendere le decisioni di un individuo o di un gruppo. La loro struttura è simile a un albero in cui ogni ramo rappresenta una scelta e ogni foglia rappresenta i risultati di quella decisione.
- Machine learning: essenzialmente, sono potenti motori di riconoscimento delle forme, implementati per determinare relazioni non lineari nei set di dati, soprattutto quando non esiste una formula matematica per l’analisi dei dati.
- Più tecnologie possono essere utilizzate insieme. Ad esempio, il machine learning viene talvolta utilizzato per convalidare i risultati dei modelli regressivi o degli alberi decisionali.
5. Distribuzione dei risultati
Una volta ottenuti risultati accettabili, questi vengono resi disponibili alle parti interessate tramite la generazione di report, dashboard di dati o simili.
Analisi Predittiva: Casi d’uso
Per comprendere meglio cosa l’analisi predittiva può fare per le organizzazioni, diamo un’occhiata a quattro casi d’uso che mostrano come può essere implementata in diversi ambiti.
1. Settore alberghiero
Nel settore alberghiero, l’afflusso di clienti varia in base a fattori come la stagione, eventi locali, tassi di cambio e altro. Poiché il personale necessario dipende dal numero di ospiti, è possibile utilizzare modelli regressivi per prevedere i check-in giornalieri e ottimizzare la gestione delle risorse.
In questo settore, l’analisi predittiva diventa uno strumento per evitare l’eccesso di personale (che si tradurrebbe in costi più elevati e spreco di risorse) o la carenza di personale (che ridurrebbe la qualità del servizio fornito).
2.Marketing digitale
Nel marketing digitale, i dati che riguardano i comportamenti degli utenti e dei clienti sono molto abbondanti. Quasi ogni azione che gli utenti eseguono su una determinata piattaforma può essere registrata, archiviata e analizzata per prevedere cosa è più probabile che accada dopo.
In questo scenario, l’analisi predittiva viene utilizzata per prevedere le tendenze di vendita nelle diverse stagioni dell’anno e queste informazioni vengono utilizzate per pianificare di conseguenza le campagne di marketing digitale.
3. Settore manifatturiero
Nel settore manifatturiero, la manutenzione dei macchinari è essenziale per garantire la continuità del flusso di lavoro e della catena di produzione. Qui, i dati raccolti dai sensori posizionati sulle macchine possono essere analizzati per prevedere quando è probabile che un pezzo non funzioni correttamente.
L’algoritmo può essere impostato in modo che, quando vengono soddisfatti i criteri di malfunzionamento, vengano attivati degli avvisi e i dipendenti possano riparare o sostituire il pezzo. La manutenzione preventiva (basata sul prevenire i problemi anziché attendere che si verifichino) può far risparmiare alle aziende un sacco di soldi in costi di riparazione. Per non parlare di come l’implementazione dell’analisi predittiva per la manutenzione preventiva si tradurrebbe anche in una maggiore produttività e sicurezza.
4. Gestione dei pagamenti
è importante per la stabilità finanziaria e la crescita aziendale. Sempre più organizzazioni adottano l’analisi predittiva per una gestione efficace dei pagamenti che gli permette anticipare le fluttuazioni del flusso di cassa e ottimizzare la liquidità. Questi strumenti aiutano a prevedere tendenze, identificare rischi e prendere decisioni informate per garantire la continuità operativa.
Conclusione
L’analisi predittiva offre alle organizzazioni di vari settori la possibilità di prendere decisioni basate sui dati che possono migliorare significativamente l’efficienza, la produttività e ottimizzare i costi. Man mano che la tecnologia continua a evolversi, l’analisi predittiva si appoggerà sempre di più a tecnologie di AI e sarà la base per costruire una solida strategia aziendale.
