Digitalizzazione, big data ed economia data-driven spingono le aziende ad adottare strumenti più avanzati di analisi dei dati. Un settore emergente è quello della Predictive analytics. Si tratta di un ramo della Advanced analytics, a cui molte aziende fanno ricorso per riuscire a valutare scenari e tendenze future in modo da prendere decisioni di business che rafforzino e migliorino la loro posizione competitiva, ricavandone un vantaggio sulla concorrenza.
In base alle stime di ReportLinker, nel 2022 la dimensione del mercato globale delle metodologie e dei software che rientrano nell’ambito della Predictive Analytics (o analisi predittiva) è stata pari a un valore di 18,7 miliardi di dollari, con una proiezione di crescita fino a 68,4 miliardi di dollari entro il 2030.
Cosa si intende per Predictive analytics
Per Predictive analytics s’intende una forma avanzata di analisi dei dati. È il processo attraverso il quale, a partire da una serie di dati storici, strutturati e non strutturati, si cerca di identificare possibili trend e sviluppi futuri. Per poter svolgere questa attività si utilizzano varie tecniche che comprendono modellazione dei dati, data mining, machine learning, e deep learning.
L’analisi predittiva è correlata all’espansione dei big data e ai progressi nel campo della data science.
Per ottenere risultati è importante impostare in maniera corretta e ottimale le operazioni e le varie fasi. In primo luogo, va enucleato il problema da risolvere, poi occorre acquisire, organizzare ed elaborare i dati nella maniera più efficace e, successivamente, selezionare strumenti e tecniche per sviluppare modelli predittivi che richiedono una convalida finale. È chiaro che “predittivo” non significa necessariamente sempre prevedere in modo indubitabile gli scenari futuri. Ma ottenere la migliore previsione possibile basata sulle informazioni e i dati attualmente a disposizione.
I vantaggi dell’utilizzo della Predictive analytics nella gestione aziendale e campi di applicazione
Grazie agli strumenti di Predictive analytics è possibile affrontare problemi con alto grado di difficoltà, migliorare e semplificare le attività, trovare nuove opportunità economiche e minimizzare i rischi in vari settori (finanza, retail, trasporti, sanità, agricoltura o logistica).
L’analisi predittiva può aiutare le imprese a fare proiezioni su vendite, entrate e spese sulla base dei dati dei pregressi bilanci aziendali. Ricorrendo alla Predictive analytics si può anche determinare l’effettiva esigenza di personale in specifici momenti e aspetti della vita di una impresa.
Dati e informazioni sui consumatori sono utili, allo stesso tempo, per creare contenuti, annunci pubblicitari e raggiungere potenziali clienti. In questo caso, l’analisi predittiva consente di prevedere trend di vendita e pianificare campagne di marketing. Ma permette anche di impostare più efficacemente politiche di fidelizzazione della clientela o di individuare le fasce più redditizie di clienti.
Oltre a identificare e definire segmenti di clientela più profittevoli, con l’analisi predittiva si migliora la comunicazione, analizzando tutti gli aspetti del comportamento dei consumatori, dai modelli di acquisto all’engagement. Potendo evidenziare i momenti migliori e i canali giusti con cui riuscire a connettere l’azienda ai clienti.
Ma le aziende utilizzano i modelli predittivi anche per gestire magazzino, scorte e risorse. In questo impiego, si producono previsioni accurate della domanda per evitare costi eccessivi e disutili di immagazzinamento. Del resto, scorte esaurite hanno una ricaduta negativa su ricavi e fiducia dei clienti.
L’analisi predittiva è altresì utilizzabile per regolare i prezzi in base alla domanda e offrire sconti mirati e promozioni basati su segmenti di clientela o per raggiungere tipologie diverse di consumatori.
D’altra parte, un altro utilizzo è quello della manutenzione predittiva. In questo campo, in combinazione con dispositivi IoT i dati collezionati e processati servono per pianificare interventi e spese di manutenzione, impedendo eventuali guasti e riuscendo a prolungare il tempo di vita di tecnologia e macchinari.
Un ulteriore ambito di applicazione è nel rilevamento di frodi, minacce e rischi. Qui gli strumenti di Predictive analytics sono utili per identificare potenziali aree di rischio e conseguenti impatti sull’attività aziendale. Sono chiari i vantaggi, non solo economici ma di sicurezza e reputazione, che riguardano il rilevamento delle frodi. Con l’analisi predittiva si possono identificare anomalie nei processi e nei modelli di comportamento che rinviano a minacce o a vere e proprie frodi in modo da prevenirne o interromperne gli effetti negativi.
Quali aziende hanno utilizzato con successo la Predictive analytics
Tra i casi di successo nell’uso della Predictive analytics si può menzionare quello di Rolls-Royce. La società che produce motori per aerei ha implementato l’analisi predittiva per la manutenzione preventiva e per ridurre consumo di carburante ed emissioni di CO2. Attraverso la piattaforma IntelligentEngine viene assicurata una comunicazione bidirezionale via cloud con il macchinario. Grazie poi alla tecnologia dei digital twin vengono effettuate simulazioni a scopi di manutenzione predittiva.
Un altro esempio viene dalla sanità. Kaiser Permanente, un consorzio di assistenza sanitaria integrata, ha creato il sistema di allarme preventivo Advanced Alert Monitor, in grado di sfruttare l’analisi predittiva per identificare pazienti ricoverati a rischio. Si tratta di un programma avanzato che, monitorando le cartelle cliniche elettroniche, aiuta gli operatori sanitari a prevenire emergenze e complicanze prima si verifichino condizioni gravi di salute.
In campo bancario, OTP Bank Romania, parte del gruppo OTP Bank Group, tra i maggiori fornitori di servizi finanziari dell’Europa centrale e orientale, attraverso il software di data mining SAS Enterprise Miner ha introdotto l’analisi predittiva per la gestione del portafoglio e del rischio. Il programma SAS, che supporta tecnologia come alberi decisionali, reti neurali e regressione lineare, è stato integrato nell’attività aziendale col risultato di ottenere una previsione più accurata delle prospettive di business, un controllo di qualità sui prestiti, assicurando anche maggiore aderenza agli obiettivi commerciali e di soddisfazione del cliente.
Come scegliere la soluzione di analisi predittiva più adatta alla propria azienda
Software e tool di Predictive analytics si moltiplicano e non è facile orientarsi in un mercato in rapida evoluzione.
SAS Advanced Analytics
SAS Advanced Analytics è una suite di strumenti software e applicazioni, particolarmente adatta per i dati non strutturati, per creare e definire modelli predittivi e soluzioni data-driven. Il pacchetto completo include una gamma di funzionalità (data mining, machine learning, text analytics, previsione, ottimizzazione, e simulazione) per ottimizzare i processi e le strategie aziendali.
Tra gli elementi che giocano a suo favore ci sono l’offerta di una dashboard interattiva, una interfaccia drag-and-drop e la capacità di accedere e analizzare i dati in-memory e in-stream mentre tra i fattori contro il complesso processo di configurazione iniziale.
SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud è un software di analisi e business intelligence, basato su cloud, che consente di sfruttare AI e ML per creare modelli predittivi e ottenere informazioni in tempo reale sui propri dati. Il sistema permette di analizzare i dati da varie fonti, con visualizzazioni interattive e collaborare con altri utenti per realizzare e condividere report. Il software è basato sulla piattaforma di business intelligence SAP HANA e si integra con i sistemi SAP e altre applicazioni di terze parti. Può anche essere utilizzato per creare applicazioni e dashboard personalizzate.
Tra i vantaggi si può richiamare il fatto che include oltre cento pacchetti di contenuti aziendali SAP di best practice predefiniti varie aziende e settori per migliorare progetti di analisi e pianificazione, strumenti self-service per rendere la modellazione e la visualizzazione dei dati più semplici e collaborative, e l’efficienza delle funzionalità di reporting.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI è una delle più importanti soluzioni di BI basata su AI, valida per tutte le aziende grandi e piccole. Si tratta di una piattaforma unificata e scalabile per la business intelligence aziendale e in modalità self-service. È dotato di un’interfaccia utente intuitiva e permette modellazione, analisi, l’esplorazione, condivisione e gestione intelligente dei dati, nonché la collaborazione e la condivisione dei risultati tra le applicazioni di Microsoft Office più diffuse, come Microsoft Teams ed Excel. Power BI è un’applicazione desktop (Power BI Desktop), un servizio SaaS e un’app mobile app per dispositivi Windows, iOS e Android.
Ha uno strumento di pipeline di distribuzione che consente ai creatori di BI di gestire il ciclo di vita del contenuto aziendale. I dati sono protetti con crittografia end-to-end e monitoraggio degli accessi in tempo reale.
TrendMiner
TrendMiner è un prodotto di una società, acquisita da Software AG, e parte della sua divisione IoT & Analytics, dedicato al settore industriale. Fornisce analisi dei dati self-service per ottimizzare le prestazioni dei processi in comparti come quello chimico, petrolchimico, energetico, farmaceutico, metallurgico e minerario. Il software si basa su un motore di analisi ad alte prestazioni per dati di serie temporali consentendo agli utenti di gestire i dati direttamente, senza il supporto di data scientist.
In tema di Predictive analytics, TrendMiner abilita il rilevamento tempestivo di eventi anomali e indesiderati, confrontando i modelli storici memorizzati con i dati in tempo reale e configurando un sistema di avvisi preventivi.
Tableau
Tableau di Salesforce è una piattaforma con cui è possibile creare un filo rosso tra dati, informazioni e risultati aziendali con l’analisi end-to-end. Il software si connette a varie fonti di dati e permette di accedere ai dati, prepararli, analizzarli e usare funzionalità API, particolarmente adatte durante l’aggregazione di più origini dati per gestire in modo centralizzato l’intera infrastruttura, a qualunque livello (cloud, applicazioni, file di log o database tradizionali).
Le funzioni di modellazione predittiva supportano la regressione lineare, la regressione lineare regolarizzata e la regressione con processo gaussiano.
Alteryx
Alteryx è una piattaforma self-service end-to-end che consente a data analyst e utenti aziendali di preparare, combinare e analizzare facilmente i dati per ottenere modelli predittivi. È uno dei tool più popolari nel settore, utilizzato da aziende come McLaren, grazie alla capacità di integrarsi con altri sistemi e di lavorare con vari dati strutturati e non strutturati.
Predictive analytics: tendenze e sviluppi futuri
In prospettiva, gli strumenti di Predictive analytics avranno un ruolo maggiore nell’ambito della sanità e, in particolare, nella medicina personalizzata e nella medicina di precisione. Questa disciplina emergente si basa su un approccio al trattamento e alla prevenzione delle patologie che considera i dati unici dell’individuo a livello genetico e la variabilità connessa all’ambiente e agli stili di vita del singolo. Uno dei vantaggi della medicina di precisione è che permette agli operatori sanitari di individuare le persone ad alto rischio per condizioni e malattie specifiche molto prima che si manifestino i sintomi.
Inoltre, consente di adattare le cure alle esigenze specifiche di ciascun paziente in base alle loro caratteristiche uniche. Analizzando, ad esempio, i dati genetici di un singolo individuo, i medici hanno la possibilità di scoprire quali farmaci hanno più probabilità di essere efficaci per quel determinato paziente e quali possono provocare effetti collaterali.
Ma l’analisi predittiva si connette alla tendenza verso una Internet of behavior (IoB) che emerge dalla quantità di dati disseminati come polvere da ogni singola persona nel mondo digitale. IoB vuol dire sensori e punti di contatto come i dispositivi IoT e capacità di raccogliere dati ed elaborarli con strumenti sofisticati di Predictive analytics per interpretare, modellare e condizionare il comportamento umano.
Conclusioni
Nel nuovo contesto caratterizzato da digitalizzazione, Big data ed economia data-driven aziende e organizzazioni cercano di supportare e migliorare la loro attività con strumenti più raffinati di analisi. In questo quadro emergono le soluzioni innovative di Predictive analytics che permettono di individuare tendenze e sviluppi futuri utili a prendere decisioni per aggiornare strategie aziendali con l’obiettivo di aumentare efficienza, redditività e competitività.
