Analisi Predittiva

Che cos'è l'analisi predittiva?

Comprendendo meglio il passato, le aziende possono ottenere intuizioni sul futuro.

Il software di analisi predittiva riguarda la possibilità di rendere prevedibili i risultati aziendali. Gli scienziati dei dati e gli analisti dei dati possono farlo utilizzando il data mining e la modellazione predittiva per analizzare i dati storici.

L'analisi predittiva va oltre l'intelligenza aziendale generale, che le aziende utilizzano per ottenere intuizioni attuabili dai loro set di dati. Invece, gli utenti possono sviluppare algoritmi di apprendimento automatico e modelli predittivi per aiutare a prevedere e raggiungere numeri critici per l'azienda.

Tipi di analisi predittiva

A seconda di ciò per cui viene utilizzata l'analisi predittiva o del settore in cui opera un'azienda, verrà utilizzato uno dei due diversi tipi.

• Analisi di regressione: Questo tipo di analisi esamina la relazione tra una variabile dipendente e la correla a una o più variabili indipendenti. Può essere utile per prevedere e predire risultati. Ad esempio, un'azienda di logistica può analizzare le proprie consegne e prevedere l'impatto della pioggia e di altre condizioni meteorologiche sulla velocità di consegna.
• Analisi delle serie temporali: Questo tipo di analisi analizza le variabili nel tempo e può aiutare a prevedere come una variabile potrebbe cambiare nel tempo. Ad esempio, un'azienda al dettaglio potrebbe prevedere le vendite in un determinato periodo e tentare di determinare come andranno finanziariamente nei diversi trimestri.

Vantaggi dell'uso dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva può essere vantaggiosa per le aziende di diversi settori. Sebbene nessuna azienda abbia una sfera di cristallo, possono utilizzare i dati passati per aiutarli a prevedere i risultati futuri, permettendo loro di essere preparati per ciò che potrebbe accadere.

• Migliorare la pianificazione: I dati possono permettere agli utenti aziendali di prevedere ciò che sta arrivando. Con l'analisi predittiva, possono utilizzare dati storici e tendenze per pianificare tutto, dalle vendite alle prestazioni dei prodotti e altro ancora.
• Identificare i rischi: Le cose possono andare storte in qualsiasi azienda. I sistemi possono fallire, i clienti possono abbandonare e le catene di approvvigionamento possono essere interrotte. Con l'analisi predittiva, le aziende possono identificare questi rischi prima che si verifichino.
• Aumentare l'efficienza: Le decisioni basate sui dati permettono alle aziende di fare scelte più ponderate. Ad esempio, possono ottimizzare i processi utilizzando la manutenzione predittiva o utilizzare la previsione della domanda per prendere decisioni di personale efficienti.

Impatto dell'uso dell'analisi predittiva

La gestione della catena di approvvigionamento, ad esempio, può essere positivamente influenzata dall'analisi predittiva.

• Previsione della domanda: Le aziende possono avere una migliore comprensione della loro catena di approvvigionamento, sapendo dove si trovano i loro articoli, quanto velocemente si stanno muovendo e altro ancora.
• Ottimizzazione del trasporto: L'analisi predittiva può aiutare gli esperti della catena di approvvigionamento a comprendere meglio le loro esigenze di trasporto e migliorare le loro operazioni di spedizione. Ad esempio, possono utilizzare modelli predittivi per ottimizzare i percorsi, ridurre i costi del carburante e migliorare i tempi di consegna.
• Prezzi dinamici: Le aziende che cercano di rendere dinamici i prezzi dei loro prodotti possono utilizzare l'analisi predittiva per scegliere il miglior prezzo per un determinato momento, luogo o persona. Questo tipo di prezzi basati sulla previsione può aiutare il bilancio di un'azienda.

Elementi di base del software di analisi predittiva

Il formato di una soluzione di analisi predittiva può variare, ma una soluzione completa includerà i seguenti elementi:

• Preparazione dei dati: Strumenti di analisi predittiva robusti supportano il blending dei dati e la modellazione dei dati, dando all'utente finale la possibilità di combinare dati provenienti da diversi database e altre fonti di dati e permettendo loro di sviluppare modelli di dati robusti di questi dati. Questo è un passaggio critico per dare un senso al caos combinando dati da varie fonti.
• Gestione dei dati: Una volta che i dati sono correttamente integrati, devono essere gestiti. Questo include la possibilità di limitare l'accesso ai dati a determinati utenti, ad esempio. Sebbene alcune aziende optino per un prodotto di gestione dei dati autonomo, come un data warehouse, le soluzioni di analisi predittiva devono fornire un certo livello di gestione dei dati per definizione.
• Report e dashboard: I dashboard multilivello e in tempo reale sono una caratteristica fondamentale dell'analisi predittiva. Gli utenti possono programmare il loro software di analisi per visualizzare le metriche di loro scelta e creare più dashboard che mostrano analisi relative a team o iniziative specifiche. Dall'analisi predittiva del traffico del sito web ai tassi di conversione dei clienti in un periodo di tempo specificato, gli utenti possono scegliere le metriche preferite da visualizzare nei dashboard e creare quanti più dashboard necessario.

Best practice per l'analisi predittiva

Per far funzionare l'analisi predittiva, segui queste best practice:

• Assicurati che la qualità dei dati sia alta: Come si suol dire: "spazzatura dentro, spazzatura fuori". Se un'azienda vuole ottenere buoni risultati con i suoi modelli predittivi, deve preparare e pulire i propri dati.
• Concentrati sulla sicurezza: Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti giusti vedano i dati corretti per garantire una rigorosa sicurezza dei dati. Le soluzioni di analisi efficaci dovrebbero offrire opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare a utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma in base alla loro autorizzazione di sicurezza o livello di anzianità.
• Assicurati un'integrazione senza soluzione di continuità: Senza integrazione, diventa difficile ottenere una visione completa delle prestazioni operative di un'azienda. Se un'integrazione sperimenta un errore di comunicazione o un altro problema durante una query di dati, provoca una lettura errata o incompleta. Gli utenti dovrebbero monitorare queste connessioni e qualsiasi potenziale problema di prestazioni in tutto il loro stack software per garantire che le informazioni corrette, complete e aggiornate vengano elaborate e visualizzate sui dashboard.

Analisi predittiva vs. analisi prescrittiva

L'analisi predittiva dice a un utente cosa potrebbe accadere in futuro basandosi su modelli precedenti.

L'analisi prescrittiva, tuttavia, va un passo oltre e fornisce raccomandazioni all'utente, dicendogli cosa fare dopo.

Dai un'occhiata a questi 8 esempi di settori che utilizzano l'analisi predittiva oggi.