L’analisi predittiva consiste nell’esaminare i dati attuali e storici, avvalendosi di varie tecniche (modellazione statistica, machine learning e data mining), con l’obiettivo di prevedere gli eventi futuri. Qualunque settore di mercato può sfruttare questo metodo di analisi al fine di ridurre i rischi e aumentare i ricavi. Conoscere in anticipo cosa riserva il futuro, infatti, comporta un enorme vantaggio competitivo, poiché permette di migliorare le performance aziendali. L’analisi predittiva è quindi, fondamentale per affrontare il mercato che diventa ogni giorno più complesso e competitivo.

Perché l’analisi predittiva è importante?

L’analisi predittiva è essenziale perché consente alle aziende e alle organizzazioni di prendere decisioni strategiche basate su dati reali prevedendo risultati probabili su una scala precedentemente inimmaginabile. Per tutte le aziende, la capacità di prevedere, pianificare e operare in modo efficace soddisfacendo le esigenze dei propri clienti è senza dubbio una questione di essenziale. 

L’analisi predittiva, come poc’anzi anticipato, trova numerose applicazioni, ad esempio:

  • Per migliorare l’accuratezza delle previsioni della domanda e dell’offerta;
  • Per ridurre il rischio nel settore assicurativo e dei servizi finanziari;
  • Per l’identificazione di minacce e problemi che interessano le reti informatiche;
  • Per il rilevamento di frodi con le carte di credito.

Tipologie di analisi dei dati

Esistono tre tipologie di analisi dei dati: descrittive, predittive e prescrittive. Lo scopo di tutte le tipologie è, chiaramente, migliorare le strategie aziendali. Del resto, un’azienda che non basa le proprie scelte sui dati rischia di offrire alla clientela servizi o prodotti di cui in realtà non ha alcun bisogno. Chi invece, si appoggia all’analisi dei cosiddetti “big data” (grandi volumi di dati), ha una visione puntuale della situazione di mercato e può proporre idee in base alle reali esigenze dei consumatori.

Come già detto in precedenza, non esiste un solo metodo per analizzare i dati. Le tre tipologie di analisi sono:

  • Analisi descrittiva: per semplificare si può affermare che le analisi descrittive permettono di rispondere alla domanda “Cosa è successo?”. Sono utili quindi, per capire in che modo i comportamenti passati potrebbero influenzare i risultati futuri.
  • Analisi predittiva: le analisi predittive consentono di rispondere alla domanda “Cosa potrebbe accadere in futuro?”. È chiaro che nessun algoritmo è in grado di prevedere quello che accadrà con la precisione del 100%. 
  • Analisi prescrittiva: è un campo relativamente nuovo e cerca di rispondere alla domanda “Cosa dovremmo fare?” Non fornisce solo una previsione, ma suggerisce anche la migliore linea d’azione da intraprendere.

Il valore dell’analisi predittiva continua ad aumentare con la crescita dei dati. L’enorme volume di informazioni generato ogni giorno da miliardi di persone, dispositivi e reti crea sia sfide che opportunità che il cervello umano non può contemplare. L’analisi predittiva è un grande passo avanti verso la realizzazione della promessa dei Big Data perché ha la capacità di analizzare i dati e prevedere i risultati futuri come mai prima d’ora.

Analisi predittiva e altre tecnologie emergenti

L’analisi predittiva viene spesso confusa con altre tecnologie di Analytics, come la modellazione predittiva, il machine learning (apprendimento automatico) e il data mining.

La modellazione predittiva è una fase dell’analisi predittiva. Applica i dati a un particolare processo matematico algoritmico (il modello) per determinare un risultato.

Il machine learning (ML) è un altro metodo di analisi impiegato dall’analisi predittiva. L’apprendimento automatico consente ai computer di apprendere (o migliorare) le performance in base ai dati che utilizzano.

Il data mining è l’analisi di grandi quantità di dati per identificare tendenze e relazioni. L’obiettivo dell’analisi predittiva invece è fare previsioni o previsioni basate su questi modelli di dati.

Quali sono i modelli più comuni utilizzati nell’analisi predittiva?

I modelli più frequentemente utilizzati nell’analisi predittiva includono la regressione lineare, le reti neurali, gli alberi decisionali, solo per fare alcuni esempi.

  • Regressione lineare: confronta una variabile dipendente con una o più variabili indipendenti. Questo è uno degli algoritmi più comuni, spesso utilizzato per prevedere un risultato o prevedere un effetto e per determinare quali variabili hanno il maggior impatto. Ad esempio, un modello di regressione lineare verrà utilizzato per rispondere alle seguenti domande: qual è la relazione tra il numero di lead generati da una campagna di marketing e l’importo speso per promuovere tale campagna? Quali sarebbero le prospettive se il budget promozionale fosse aumentato di 1000 euro ad esempio? Di quanto aumenterà il costo delle materie prime utilizzate nella produzione in un anno?
  • Alberi decisionali: si tratta quasi sempre di alberi decisionali binari e si basano su domande sì/no per arrivare al risultato. Un albero decisionale può essere utilizzato, ad esempio, per selezionare i candidati. Il candidato ha un titolo di studio universitario? In caso negativo, il candidato possiede altri titoli? In caso affermativo, il candidato ha più di tre anni di esperienza? In caso affermativo, il candidato ha un insieme definito di competenze ed esperienza?
  • Reti neurali: sono modelli matematici progettati per produrre un’approssimazione di come funziona il cervello umano. Le reti neurali sono efficaci in problemi complessi di riconoscimento di modelli e nel trovare relazioni non lineari tra i dati, quando una o più variabili sono sconosciute. I veicoli autonomi, solo per citare un esempio, si basano sulle reti neurali, a causa dell’enorme quantità di dati che devono essere analizzati istantaneamente per prendere decisioni di guida.

L’analisi predittiva è il futuro ed è già il presente. Non è più una scienza nuova, ma uno strumento fondamentale per le aziende di qualsiasi dimensione per risolvere i propri problemi critici. 

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *