Analisi predittiva, conoscere il futuro per migliorare il presente

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Che cosa potrebbe succedere in futuro? È questa la domanda che un imprenditore si pone, qualsiasi sia il settore di appartenenza della propria azienda.
Per rispondere a questa domanda è utile far affidamento sull’analisi predittiva: un insieme di tecniche di Machine Learning utili a ricavare informazioni a partire dai dati aziendali.

Il primo passo da compiere per effettuare un’analisi predittiva è la definizione del dataset da utilizzare e lo sviluppo di un modello statistico, queste due fasi rispondono alle domande “Che cosa è successo?” e “Perché è successo?”

Una volta fatti questi due step, esistono diverse tecniche di analisi predittiva. Ecco alcuni esempi:

Tecniche di regressione: sono modelli che stabiliscono un’equazione matematica da usare come modello per rappresentare le interazioni tra le diverse variabili; vengono utilizzati dati storici.

Machine Learning: utilizzando i dati storici (input) e sfruttando l’analisi statistica è possibile predire dati futuri (output); gli stessi output vengono poi convertiti in nuovi dati disponibili come input. Questo processo rende il Machine Learning molto attendibile ed estremamente autonomo.

Ambiti di utilizzo

Sono molte le aziende che hanno deciso di adottare l’analisi predittiva per risolvere problemi difficili e scoprire nuove opportunità future.
Tra gli ambiti di utilizzo più comuni troviamo:

Rilevamento delle frodi: grazie alla combinazione di diversi dati e al rilevamento di schemi è possibile prevenire comportamenti criminali; in particolare, considerando l’attenzione per la cybersecurity, questa analisi permette di rilevare anomalie in tempo reale derivanti da azioni compiute in rete.

Marketing: analizzando i dati e le abitudini dei clienti è possibile ottimizzare le campagne di marketing aiutando le aziende a fidelizzare i clienti attuali e trovarne di nuovi.

Ottimizzazione aziendale: l’analisi predittiva è molto utilizzata per prevedere le rimanenze in magazzino e per gestire di conseguenza le risorse a disposizione.

Riduzione dei rischi: attraverso l’analisi di diversi fattori è possibile avere un credit score sempre aggiornato e attendibile; questo punteggio indica l’affidabilità creditizia di una persona. Questo tipo di analisi è molto utilizzato dalle banche e dagli enti assicurativi.

Analisi Predittiva e Business Intelligence

Facciamo chiarezza sulle principali differenze tra analisi predittiva e Business Intelligence partendo con una piccola precisazione: l‘analisi predittiva è considerata come un sottoinsieme di Business Intelligence.
Detto questo, la Business Intelligence risponde alla domanda “Cosa succederà adesso?” e il suo obiettivo è quello di identificare modelli nei dati storici e attuali per far sì che le aziende possano trarre le loro conclusioni; si tratta dell’unione tra raccolta / archiviazione dati con la conoscenza manageriale.

Con l’analisi predittiva, invece, si va oltre e la domanda diventa “Cosa succederà in futuro?”; inoltre, i modelli costruiti servono ad identificare comportamenti e tendenze con lo scopo di prevedere le probabilità che si verifichino eventi futuri. Tutto questo come detto in precedenza grazie al Machine Learning, di conseguenza senza l’intervento umano.

Leggendo può sembrare tutto semplice e perfetto, in realtà nessuno può conoscere alla perfezione il futuro, l’anno appena trascorso ne è la prova; l’analisi predittiva aiuta a prevedere i trends futuri ma semplifica il mondo esterno rendendo semplice ciò che in realtà è complesso.
In definitiva, per ora, l’unione tra uomo e macchina resta la miglior soluzione attuabile per il tuo business.


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