Cos'è la Predictive Analytics?

La Predictive Analytics, un ramo dell'analitica avanzata , è il metodo o la tecnica di utilizzare i dati per modellare le previsioni sulla probabilità di potenziali risultati futuri nel tuo business. La predictive analytics utilizza dati storici e attuali combinati con tecniche come la statistica avanzata e il machine learning per modellare eventi futuri sconosciuti. È generalmente definita come l'apprendimento dall'esperienza collettiva passata di un'organizzazione per adottare decisioni migliori in futuro usando la data science e il machine learning.

La Predictive Analytics permette alle organizzazioni di prevedere il comportamento dei clienti e i risultati del business, utilizzando dati storici e real-time data per modellare il futuro. Inoltre, come sottoinsieme di questa attività, la modellazione predittiva è il processo di creazione e mantenimento di modelli, test e iterazione con i dati esistenti e applicazione di modelli incorporati nelle applicazioni.

La predictive analytics consente di identificare i modelli contenuti nei dati per valutare i rischi o le opportunità per il tuo business, affrontando importanti domande aziendali come: quale macchina ha bisogno di manutenzione? Quale prodotto devo consigliare adesso? E chi è in pericolo di andare in arresto cardiaco? Essenzialmente, è possibile utilizzare la Predictive Analytics per prevedere i livelli di affidabilità degli eventi sulla base di condizioni e parametri adeguatamente definiti.

Quali sono i principali vantaggi della predictive analytics?

I manager aziendali prendono costantemente decisioni che riguardano ogni aspetto del loro business: operazioni, produzione, personale, marketing e finanza. Alcune decisioni sono puramente operative giornaliere, altre sono risposte tattiche alle mosse competitive del mercato e altre ancora sono decisioni strategiche a lungo termine. Tutte influenzano i ritorni per i soggetti interessati che potrebbero determinare se l'azienda è in grado di raccogliere nuovo capitale nel mercato azionario o acquisire nuovi donatori e contribuenti per finanziare le sue operazioni e gli sforzi di sviluppo di nuovi prodotti. Tutte queste decisioni sono fondamentali.

Ala base di queste decisioni fondamentali ci sono le insight. I manager aziendali non possono prendere queste decisioni a occhi chiusi. Ma da dove vengono queste insight? L'unica vera fonte sono i dati. I dati, tuttavia, devono essere analizzati e presentati in modo significativo per produrre le insight richieste. I dati grezzi non sono molto utili. Le aziende sono inondate di dati che provengono da numerose e diverse fonti interne ed esterne, compresi i processi di produzione, le pipeline della supply chain, le transazioni online e tradizionali, i sensori, i social media, le recensioni di aziende e prodotti, i report del governo e delle associazioni di categoria, e così via. Tutti questi dati arrivano anche in forme diverse come testo, immagini, audio, video e, naturalmente, numeri. Il problema del management è come estrarre da tutti questi dati le informazioni utili e approfondite di cui ha bisogno (o di cui hanno bisogno i suoi clienti) per le proprie decisioni.

Le aziende devono, in definitiva, essere in concorrenza sui dati, e il percorso verso i dati è l'analitica. L'analitica ha tre componenti:

• Data exploration e visual analytics: Per identificare nuove insight nonché problemi e questioni difficilmente individuabili
• Data science e machine learning: Modellare e prevedere i potenziali risultati delle azioni del business e dei mercati
• Reporting: Per la distribuzione di informazioni per aiutare le parti interessate in modo che possano essere adottate decisioni ottimali

Mentre si realizza un nuovo lavoro di data analytics o si migliora uno esistente che è obsoleto e insufficiente per gli ambienti in evoluzione, come fa il management a destreggiarsi tra tutte le questioni e le complessità che comprendono i data analytics? È necessario sapere cosa prendere in considerazione e capire come i pezzi si incastrano per produrre le giuste insight per decisioni aziendali intelligenti.

Decidere tra Data Exploration e Visual Analytics, Data Science e Machine Learning e reporting è complesso. Quali domande dovresti fare e quali risposte ti aiuteranno a guidare la scelta giusta?

Lo spettro analitico mostrato nella figura qui sotto è rappresentato da una serie di domande con risposte da considerare che possono aiutarti a decidere di cosa hai bisogno per il tuo business.

Lo spettro analitico mostrato nella figura qui sopra è una serie di domande con risposte da considerare che possono aiutarti a decidere di quale tipo di analisi hai bisogno per il tuo business.

La Predictive Analytics va oltre la semplice analitica descrittiva che rappresenta il fondamento che la maggior parte delle aziende utilizza oggi. L'analitica descrittiva può solo dire al business cosa è successo. Per prevedere e scoprire idee sul futuro del business, è necessaria l'analitica predittiva. Queste insight possono rivelarsi estremamente preziose per ridurre i rischi, ottimizzare le operazioni e aumentare i profitti. Ancora meglio, la Predictive Analytics aiuta le aziende a risolvere problemi complessi con modelli predittivi e a trovare nuove opportunità per il successo aziendale.

Quali sono alcune applicazioni aziendali della Predictive Analytics?

La Predictive Analytics consente alle aziende di diversi settori di cogliere le opportunità utilizzando le conoscenze passate e presenti per prevedere cosa potrebbe accadere in futuro. La Fraud Detection, per esempio, si basa sulla Predictive Analytics per individuare i modelli nei dati che indicano la frode, individuare le anomalie in tempo reale e prevenire le minacce future. La Predictive Analytics può anche aiutare a ottimizzare le operazioni prevedendo le tendenze che possono avere un impatto sulle risorse e sugli sforzi di marketing, prevedendo i potenziali comportamenti dei clienti. Infine, la Predictive Analytics è spesso utilizzata nella produzione per valutare le risorse, attuare la Predictive Maintenance e ridurre i costi associati ai tempi di fermo macchina.

• Anomaly Detection
  • IoT e ingegneria
  • Energia: sorveglianza della produzione, ottimizzazione del drilling
  • MANUTENZIONE PREDITTIVA
  • Produzione: ottimizzazione della resa
• Servizi finanziari
  • Sorveglianza commerciale
  • Fraud Detection
  • Furto d'identità
  • Anomalie nei conti e nelle transazioni
• Sanitario e farmaceutico
  • Valutazione del rischio del paziente: arresto cardiaco, sepsi, infezione chirurgica
  • Monitoraggio dei segni vitali del paziente
  • Tracciamento dei farmaci
• Analisi dei clienti
  • Gestione delle relazioni con i clienti: analisi e prevenzione dell'abbandono
  • Marketing: cross-sell, up-sell
  • Prezzi: monitoraggio delle perdite, rilevamento degli effetti promozionali, risposte ai prezzi della concorrenza
  • Adempimento: gestione e monitoraggio della pipeline
  • Monitoraggio competitivo

Come funziona la Predictive Analytics?

La Predictive Analytics si basa molto sul machine learning (ML). Il ML è una combinazione di statistica e informatica che viene utilizzata per creare modelli elaborando i dati con algoritmi. Questi modelli possono riconoscere tendenze e modelli nei dati che sono generalmente più profondi nella sofisticazione rispetto ai soli metodi visivi di data discovery . Utilizzando i dati provenienti da diverse fonti (per esempio, l'Internet of Things (IoT), i sensori, i social media e una serie di dispositivi), il machine learning elabora tali dati attraverso algoritmi sofisticati e costruisce modelli per individuare e risolvere un problema e fare previsioni.

Un modello potrebbe essere semplice come descrivere l'impatto su un componente della produzione (per esempio, "Se le consegne dei materiali sono ritardate di un'ora, le spedizioni dei prodotti finali sono ritardate di una settimana"). Potrebbe anche essere un qualcosa di più complesso, coinvolgendo impatti multipli dovuti a più problemi concomitanti. Il Machine Learning è in grado di penetrare in una marea di dati e prendere in considerazione interazioni complesse per generare modelli che i lavoratori della conoscenza umana non possono realizzare. I dati delle macchine sono pertanto comunemente utilizzati per l'analisi di immagini, video e audio.

La Predictive Analytics si basa anche sulla Data Science, che è un concetto più globale rispetto alla sola ML. La Data Science combina la statistica, l'informatica e la conoscenza del dominio specifico dell'applicazione per risolvere un problema. In un contesto aziendale, combina metodi di Machine Learning con dati aziendali, processi e competenze di dominio per risolvere un problema aziendale. Fondamentalmente, fornisce idee predittive ai responsabili sulle decisioni.

Possiamo incorporare un modello per prevedere un risultato probabile o fornire una soluzione ottimizzata alle modifiche dei parametri di processo direttamente nei processi aziendali. Un modello fornisce un vantaggio competitivo perché fa quanto segue:

• Migliora le funzionalità
• Accelera il processo decisionale
• Elabora grandi quantità di tipi di dati diversi
• Generalmente abbassa i costi delle operazioni
• Genera nuovi flussi di entrate
• Porta a prodotti e offerte di servizi differenziati

L'incorporazione di un modello predittivo nei processi aziendali è l'obiettivo comune della data science e del machine learning.