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Cos'è l'analisi predittiva? Trasformare i dati in insight futuri

Cos'è l'analisi predittiva? Trasformare i dati in insight futuri
L'analisi predittiva può aiutare la tua organizzazione a prevedere i risultati futuri sulla base di dati storici e tecniche di analisi come il machine learning.

Definizione di analisi predittiva

L'analisi predittiva è una categoria di analisi dei dati volta a fare previsioni sui risultati futuri sulla base di dati storici e tecniche di analisi come la modellazione statistica e l'apprendimento automatico. La scienza dell'analisi predittiva può generare intuizioni future con un notevole grado di precisione. Con l'aiuto di sofisticati strumenti e modelli di analisi predittiva, qualsiasi organizzazione può ora utilizzare dati passati e attuali per prevedere in modo affidabile tendenze e comportamenti in millisecondi, giorni o anni nel futuro.

L'analisi predittiva ha raccolto il supporto di un'ampia gamma di organizzazioni, con una dimensione del mercato globale di 12,49 miliardi di dollari nel 2022, secondo uno studio di ricerca pubblicato da The Insight Partners nell'agosto 2022. Il rapporto prevede che il mercato raggiungerà i 38 miliardi di dollari entro il 2028, in crescita a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) di circa il 20,4% dal 2022 al 2028.

Analisi predittiva nel mondo degli affari
L'analisi predittiva trae il suo potere da un'ampia gamma di metodi e tecnologie, tra cui big data, data mining, modellazione statistica, machine learning e processi matematici assortiti. Le organizzazioni utilizzano l'analisi predittiva per vagliare i dati attuali e storici per rilevare tendenze e prevedere eventi e condizioni che dovrebbero verificarsi in un momento specifico, in base ai parametri forniti.

Con l'analisi predittiva, le organizzazioni possono trovare e sfruttare i modelli contenuti nei dati per rilevare rischi e opportunità. I modelli possono essere progettati, ad esempio, per scoprire relazioni tra vari fattori comportamentali. Tali modelli consentono la valutazione della promessa o del rischio presentato da un particolare insieme di condizioni, guidando un processo decisionale informato attraverso varie categorie di eventi della catena di approvvigionamento e dell'approvvigionamento.

Vantaggi dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva rende lo sguardo al futuro più accurato e affidabile rispetto agli strumenti precedenti. In quanto tale, può aiutare gli adottanti a trovare modi per risparmiare e guadagnare denaro. I rivenditori utilizzano spesso modelli predittivi per prevedere i requisiti di inventario, gestire i programmi di spedizione e configurare i layout dei negozi per massimizzare le vendite. Le compagnie aeree utilizzano spesso l'analisi predittiva per impostare i prezzi dei biglietti che riflettono le tendenze di viaggio passate. Hotel, ristoranti e altri attori del settore dell'ospitalità possono utilizzare la tecnologia per prevedere il numero di ospiti in una determinata notte al fine di massimizzare l'occupazione e le entrate.

Ottimizzando le campagne di marketing con l'analisi predittiva, le organizzazioni possono anche generare nuove risposte o acquisti da parte dei clienti, nonché promuovere opportunità di cross-selling. I modelli predittivi possono aiutare le aziende ad attrarre, trattenere e nutrire i loro clienti più preziosi.

L'analisi predittiva può anche essere utilizzata per rilevare e fermare vari tipi di comportamento criminale prima che venga inflitto un grave danno. Utilizzando l'analisi predittiva per studiare i comportamenti e le azioni degli utenti, un'organizzazione può rilevare attività fuori dal comune, che vanno dalla frode con carta di credito allo spionaggio aziendale agli attacchi informatici.

Casi d'uso dell'analisi predittiva
Le organizzazioni oggi utilizzano l'analisi predittiva in un numero virtualmente infinito di modi. La tecnologia aiuta gli utilizzatori in campi diversi come finanza, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio, ospitalità, prodotti farmaceutici, automobilistico, aerospaziale e manifatturiero.

Ecco alcuni modi in cui le organizzazioni utilizzano l'analisi predittiva:

• Settore aerospaziale: prevedere l'impatto di specifiche operazioni di manutenzione sull'affidabilità, il consumo di carburante, la disponibilità e il tempo di attività degli aeromobili.
• Settore automobilistico: incorporare i record di robustezza e guasto dei componenti nei prossimi piani di produzione dei veicoli. Studia il comportamento del conducente per sviluppare migliori tecnologie di assistenza alla guida e, infine, veicoli autonomi.
• Energia: previsione dei rapporti di prezzo e domanda a lungo termine. Determina l'impatto di eventi meteorologici, guasti alle apparecchiature, regolamenti e altre variabili sui costi di servizio.
• Servizi finanziari: sviluppare modelli di rischio di credito. Prevedere le tendenze del mercato finanziario. Prevedi l'impatto di nuove politiche, leggi e normative su aziende e mercati.
• Produzione: prevedere la posizione e il tasso di guasti alle macchine. Ottimizza le consegne di materie prime in base alle richieste future previste.
• Forze dell'ordine: utilizzare i dati sull'andamento della criminalità per definire i quartieri che potrebbero necessitare di protezione aggiuntiva in determinati periodi dell'anno.
• Vendita al dettaglio: segui un cliente online in tempo reale per determinare se fornire ulteriori informazioni sul prodotto o incentivi aumenterà la probabilità di una transazione completata.

Esempi di analisi predittiva
Le organizzazioni di tutti i settori sfruttano l'analisi predittiva per rendere i loro servizi più efficienti, ottimizzare la manutenzione, trovare potenziali minacce e persino salvare vite umane. Ecco tre esempi:

Rolls-Royce ottimizza i programmi di manutenzione e riduce l'impronta di carbonio

Rolls-Royce, uno dei maggiori produttori mondiali di motori aeronautici, ha implementato l'analisi predittiva per aiutare a ridurre drasticamente la quantità di carbonio prodotto dai suoi motori, ottimizzando al contempo la manutenzione per aiutare i clienti a mantenere i loro aerei in volo più a lungo.

DC Water riduce la perdita d'acqua

La District of Columbia Water and Sewer Authority (DC Water) sta utilizzando l'analisi predittiva per ridurre la perdita di acqua nel suo sistema. Il suo strumento di punta, Pipe Sleuth, utilizza un modello di rete neurale avanzato e di deep learning per eseguire l'analisi delle immagini di condotte fognarie di piccolo diametro, classificarle e quindi creare un rapporto di valutazione delle condizioni.

PepsiCo affronta la supply chain con l'analisi predittiva

PepsiCo sta trasformando i suoi team di vendita e-commerce e di vendita sul campo con analisi predittive per aiutarla a sapere quando un rivenditore sta per essere esaurito. L'azienda ha creato la Sales Intelligence Platform, che combina i dati del rivenditore con i dati della catena di approvvigionamento di PepsiCo per prevedere l'esaurimento delle scorte e avvisare gli utenti di riordinare.

Strumenti di analisi predittiva
Gli strumenti di analisi predittiva offrono agli utenti informazioni approfondite e in tempo reale su una gamma quasi infinita di attività aziendali. Gli strumenti possono essere utilizzati per prevedere vari tipi di comportamento e modelli, come ad esempio come allocare le risorse in momenti particolari, quando rifornire le scorte o il momento migliore per lanciare una campagna di marketing, basando le previsioni su un'analisi dei dati raccolti in un periodo di tempo .

Alcune delle migliori piattaforme e soluzioni software di analisi predittiva includono:

• Piattaforma di automazione dell'analisi Alteryx
• Amazon SageMaker
• H20 IA Nube
• IBM SPSS
• RapidMiner
• SAP Analytics Cloud
• SAS Via
• TIBCO

Modelli di analisi predittiva
I modelli sono la base dell'analisi predittiva: i modelli che consentono agli utenti di trasformare i dati passati e attuali in informazioni fruibili, creando risultati positivi a lungo termine. Alcuni tipi tipici di modelli predittivi includono:

• Customer Lifetime Value Model: individua i clienti che hanno maggiori probabilità di investire di più in prodotti e servizi.
• Modello di segmentazione dei clienti: raggruppa i clienti in base a caratteristiche e comportamenti di acquisto simili.
• Modello di manutenzione predittiva: prevedere le possibilità di guasti alle apparecchiature essenziali.
• Modello di garanzia della qualità: individuare e prevenire i difetti per evitare delusioni e costi aggiuntivi durante la fornitura di prodotti o servizi ai clienti.

Tecniche di modellazione predittiva
Gli utenti del modello hanno accesso a una gamma quasi infinita di tecniche di modellazione predittiva. Molti metodi sono unici per prodotti e servizi specifici, ma un nucleo di tecniche generiche, come alberi decisionali, regressione e persino reti neurali, è ora ampiamente supportato da un'ampia gamma di piattaforme di analisi predittiva.

Gli alberi decisionali, una delle tecniche più popolari, si basano su un diagramma schematico a forma di albero utilizzato per determinare una linea di condotta o per mostrare una probabilità statistica. Il metodo di ramificazione può anche mostrare ogni possibile risultato di una particolare decisione e come una scelta può portare alla successiva.

Le tecniche di regressione sono spesso utilizzate nei modelli bancari, di investimento e in altri modelli orientati alla finanza. La regressione aiuta gli utenti a prevedere i valori degli asset e a comprendere le relazioni tra variabili, come materie prime e prezzi delle azioni.

All'avanguardia delle tecniche di analisi predittiva ci sono le reti neurali, algoritmi progettati per identificare le relazioni sottostanti all'interno di un set di dati imitando il modo in cui funziona una mente umana.

Algoritmi di analisi predittiva
Chi adotta l'analisi predittiva ha facile accesso a un'ampia gamma di algoritmi statistici, di data mining e di apprendimento automatico progettati per l'uso in modelli di analisi predittiva. Gli algoritmi sono generalmente progettati per risolvere un problema aziendale specifico o una serie di problemi, migliorare un algoritmo esistente o fornire qualche tipo di capacità unica.

Gli algoritmi di clustering, ad esempio, sono adatti per la segmentazione dei clienti, il rilevamento della comunità e altre attività relative ai social. Per migliorare la fidelizzazione dei clienti o per sviluppare un sistema di raccomandazione, vengono generalmente utilizzati algoritmi di classificazione. Un algoritmo di regressione viene in genere selezionato per creare un sistema di valutazione del credito o per prevedere l'esito di molti eventi guidati dal tempo.

L'analisi predittiva nel settore sanitario
Le organizzazioni sanitarie sono diventate alcune delle più entusiaste che adottano l'analisi predittiva per un motivo molto semplice: la tecnologia le sta aiutando a risparmiare denaro.

Le organizzazioni sanitarie utilizzano l'analisi predittiva in diversi modi, tra cui l'allocazione intelligente delle risorse della struttura in base alle tendenze passate, l'ottimizzazione degli orari del personale, l'identificazione dei pazienti a rischio di una costosa riammissione a breve termine e l'aggiunta di intelligence all'acquisizione e alla gestione di forniture e prodotti farmaceutici.

Il consorzio sanitario Kaiser Permanente ha utilizzato l'analisi predittiva per creare uno strumento per il flusso di lavoro ospedaliero che utilizza per identificare i pazienti delle unità di terapia intensiva (ICU) che potrebbero deteriorarsi rapidamente entro le prossime 12 ore. NorthShore University HealthSystem ha incorporato uno strumento di analisi predittiva nelle cartelle cliniche elettroniche (EMR) dei pazienti che lo aiuta a identificare quali pazienti con dolore toracico dovrebbero essere ricoverati per l'osservazione e quali pazienti possono essere rimandati a casa.

In che modo un'organizzazione dovrebbe iniziare con l'analisi predittiva?

Sebbene iniziare con l'analisi predittiva non sia un gioco da ragazzi, è un compito che praticamente qualsiasi azienda può gestire fintanto che si rimane impegnati nell'approccio ed è disposto a investire il tempo e i fondi necessari per far muovere il progetto. Iniziare con un progetto pilota su scala limitata in un'area aziendale critica è un modo eccellente per limitare i costi di avviamento riducendo al minimo il tempo prima che inizino ad arrivare i benefici finanziari. Una volta che un modello viene messo in atto, in genere richiede poca manutenzione mentre continua per macinare intuizioni attuabili per molti anni.

Stipendi di analisi predittiva
Ecco alcuni dei titoli di lavoro più popolari relativi all'analisi predittiva e lo stipendio medio per ogni posizione, secondo i dati di PayScale.

• Responsabile analisi: $ 72.000 - $ 134.000
• Direttore dell'analisi: $ 84.000 - $ 179.000
• Analista aziendale: $ 49K- $ 87K
• Capo scienziato dei dati: $ 133.000- $ 290.000
• Analista di dati: $ 46.000 - $ 89.000
• Scienziato dei dati: $ 70.000 - $ 137.000

 

Thor Olavsrud e John Edwards