Migliori strumenti e software di analisi predittiva
Il software di analisi predittiva estrae e analizza i modelli di dati storici per prevedere risultati futuri estraendo informazioni dai set di dati per determinare modelli e tendenze. Utilizzando una gamma di analisi statistiche e algoritmi, gli analisti usano strumenti di analisi predittiva per costruire modelli decisionali, che i manager aziendali possono utilizzare per pianificare il miglior risultato possibile. Analisti, utenti aziendali, data scientist e sviluppatori utilizzano tutti soluzioni di analisi predittiva per comprendere meglio clienti, prodotti e partner e per identificare potenziali rischi e opportunità per un'azienda.
Le piattaforme di analisi predittiva consentono alle organizzazioni di utilizzare i big data (sia archiviati che in tempo reale) per passare da una visione storica a una prospettiva orientata al futuro del cliente. Questi strumenti e tecniche possono essere implementati sia in sede (di solito per utenti aziendali) che nel cloud. Sebbene la maggior parte del software di analisi predittiva sia proprietario, esistono versioni basate su tecnologia open-source. Le tendenze recenti nel software per l'analisi predittiva mostrano la sua integrazione con piattaforme di business intelligence, sistemi ERP o altri software di analisi digitale.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Analisi Predittiva, un prodotto deve:
Estrarre e analizzare dati strutturati e/o non strutturati Creare set di dati e/o visualizzazioni di dati dai dati compilati Creare modelli predittivi per prevedere probabilità future Adattarsi ai cambiamenti e alle revisioni Consentire l'importazione e l'esportazione da suite per ufficio o altri canali di raccolta datiSoftware di analisi predittiva in evidenza a colpo d'occhio
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Scopri di più su Software di analisi predittiva
Cosa sono gli strumenti e i software di analisi predittiva?
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. Comprendendo meglio il passato, le aziende possono ottenere informazioni sul futuro. L'analisi predittiva è un passo avanti rispetto alla business intelligence generale, che le aziende utilizzano per ottenere informazioni utili dai loro set di dati. Invece, gli utenti possono sviluppare algoritmi di machine learning e modelli predittivi per aiutare a prevedere e raggiungere numeri aziendali critici.
Il motivo per cui le aziende possono raggiungere quei numeri critici e diventare più predittive è dovuto al boom dei big data. Le aziende possono sfruttare i loro dati come mai prima d'ora. Registrando e possedendo sempre più dati storici e in tempo reale, gli scienziati dei dati hanno campioni più grandi con cui lavorare, il che significa che possono essere molto più precisi. Inoltre, le aziende che investono nell'analisi predittiva senza garantire che i loro dati siano accurati, puliti e accessibili finiranno per sprecare il loro tempo. Tuttavia, coloro che riescono a gestire correttamente i loro dati creeranno un vantaggio competitivo significativo e avranno un vantaggio sul mercato.
Vantaggi dell'uso degli strumenti di analisi predittiva
- Prevedere e prevedere accuratamente i numeri di ricavi basati su una vasta gamma di variabili
- Comprendere e tenere conto del churn e della fidelizzazione dei clienti
- Prevedere il churn dei dipendenti basato su fattori storici di turnover
- Prendere decisioni più precise e basate sui dati in tutti i dipartimenti basate sui dati disponibili
- Determinare sia i rischi che le opportunità che altrimenti erano nascosti nei dati aziendali
Perché utilizzare soluzioni di analisi predittiva?
Ci sono numerose applicazioni per il software di analisi predittiva e motivi per cui le aziende dovrebbero adottarle, ma tutto si riduce a comprendere cosa è successo in passato, cosa potrebbe accadere in futuro e cosa dovrebbe essere fatto per garantire risultati aziendali positivi. Questi sono considerati analisi descrittive, analisi predittive e analisi prescrittive.
Analisi Descrittive (comprendere il passato) — L'analisi descrittiva si occupa di comprendere cosa è successo in passato e come ha influenzato la posizione attuale di un'azienda. Ciò significa effettuare il data mining sui dati storici di un'azienda. Questo tipo di analisi può essere ottenuto utilizzando strumenti di business intelligence, analisi dei big data o dati di serie temporali. Indipendentemente da come viene ottenuta, fornire analisi descrittive è una base fondamentale dell'analisi predittiva e della creazione di processi decisionali basati sui dati. Richiede una preparazione accurata dei dati e l'organizzazione dei dati per una facile analisi descrittiva.
Analisi Predittive (sapere cosa è possibile) — L'analisi predittiva consente agli utenti e alle aziende di conoscere e anticipare i potenziali risultati. Costruire modelli predittivi basati sull'analisi descrittiva può garantire che le aziende non commettano lo stesso errore due volte. Può anche fornire previsioni e pianificazioni più accurate, che aiutano a ottimizzare l'efficienza. In definitiva, questa analisi rende noto l'ignoto.
Analisi Prescrittive (e ora cosa?) — L'ultimo passo e il motivo finale per utilizzare strumenti di analisi predittiva è prendere azioni chiare basate sui suggerimenti e le raccomandazioni dei modelli predittivi. È qui che entrano in gioco le funzionalità di machine learning e deep learning. Alcune soluzioni di analisi predittiva possono fornire informazioni utili senza intervento umano. Ad esempio, può fornire un elenco breve di account di vendita che dovrebbero chiudersi rapidamente basato su diverse variabili. Diventare prescrittivi porta l'analisi un passo avanti ed è il motivo finale per adottare analisi predittive avanzate.
Chi utilizza le piattaforme di analisi predittiva?
Per sfruttare appieno le piattaforme di analisi predittiva, le aziende devono assumere scienziati dei dati altamente qualificati con conoscenze nello sviluppo di machine learning e modellazione predittiva. Questi lavoratori qualificati non sono abbondanti, quindi spesso sono ben pagati. Dedicare risorse finanziarie a queste posizioni potrebbe non essere un'opzione per ogni azienda, ma coloro che possono permettersi scienziati dei dati hanno un vantaggio sulla concorrenza.
Mentre gli scienziati dei dati o gli analisti dei dati sono i dipendenti incaricati di utilizzare il software di analisi predittiva, ci sono molte industrie e dipartimenti che possono essere influenzati dall'uso dell'analisi predittiva:
Produzione e Catena di Fornitura—Un'area che può essere notevolmente migliorata utilizzando l'analisi predittiva è la pianificazione della domanda per le aziende manifatturiere. Con previsioni più accurate, le aziende possono evitare rischi come carenze e surplus. Inoltre, le aziende possono diventare predittive sulla gestione della qualità e sui problemi di produzione. Analizzando ciò che ha causato fallimenti di produzione in passato, le aziende possono anticipare ed evitare guasti di produzione in futuro.
La distribuzione è un altro aspetto importante della catena di fornitura che può essere ulteriormente ottimizzato con la modellazione predittiva. Stimando meglio dove i beni dovranno essere consegnati e i rischi che potrebbero ritardare le modalità di distribuzione, le aziende possono fornire un servizio migliore e consegnare i loro prodotti ai clienti in modo più efficiente. Tenendo conto dei dati storici, come il meteo, il traffico e i registri degli incidenti, la spedizione può diventare una scienza più precisa.
Retail — Il retail è un'altra industria che è matura per l'ottimizzazione con l'aiuto dell'analisi predittiva. L'analisi predittiva nel retail può fornire alle aziende informazioni su tutto, dall'ottimizzazione dei prezzi alla comprensione di come i clienti navigano nei negozi fisici per una migliore organizzazione della merce in negozio. Le aziende di e-commerce possono tracciare questi fattori in modo molto più efficiente. Tutte le interazioni di e-commerce possono essere registrate in un database e influenzate dai modelli predittivi. Questo è uno dei motivi principali per cui Amazon ha avuto tanto successo e ha sconvolto i rivenditori fisici. Ogni decisione può essere resa predittiva con l'aiuto dei dati.
Marketing e Vendite — Essere in grado di prevedere le azioni dei clienti e dei potenziali clienti è un servizio inestimabile per qualsiasi azienda. I team di marketing possono sfruttare il software di analisi predittiva per proiettare come potrebbero performare le campagne di marketing, quale segmento di potenziali clienti mirare con gli annunci e i potenziali tassi di conversione di ciascuna campagna. Comprendere come questi sforzi influenzano il risultato finale è fondamentale per il successo dei team di marketing e si traduce in un team di vendita molto più efficiente e produttivo. Allo stesso tempo, i team di vendita possono sfruttare la modellazione predittiva in aree come il punteggio dei lead, determinando quali account mirare per primi perché hanno una maggiore probabilità di chiudere. Garantire che i rappresentanti di vendita lavorino in modo più intelligente anziché più duro significa più entrate. Alcune soluzioni CRM e soluzioni di automazione del marketing forniscono un certo livello di funzionalità predittive, ma gli scienziati dei dati possono separatamente convogliare quei dati in strumenti di analisi predittiva dedicati per trovare correlazioni interdipartimentali.
Servizi Finanziari—L'industria bancaria è da tempo matura per la disgregazione, ma le amministrazioni finanziarie stanno utilizzando soluzioni di analisi predittiva per prevedere meglio il rischio. I dati storici possono alimentare il software di analisi predittiva per prevedere transazioni fraudolente e determinare i rischi di credito, tra le altre funzioni.
Tipi di software di analisi predittiva
La modellazione predittiva è una scienza complessa che richiede anni di formazione per essere compresa. C'è un motivo per cui gli scienziati dei dati sono molto richiesti: non molte persone hanno una comprensione completa di come costruire modelli predittivi. Ci sono due tipi principali di modelli predittivi: modelli di classificazione e modelli di regressione.
Modelli di Classificazione—In parole semplici, la classificazione mette un pezzo di dati in un secchio o una classe e lo etichetta come tale. I modelli di classificazione essenzialmente etichettano i dati in base a ciò che un algoritmo ha già appreso. L'obiettivo finale dei modelli di classificazione è di classificare accuratamente nuovi punti dati nelle classi appropriate in modo che i dati possano diventare predittivi e prescrittivi.
Modelli di Regressione—I modelli di regressione analizzano la relazione tra due punti dati separati e aiutano a prevedere cosa accade quando vengono messi uno accanto all'altro. Ad esempio, nel baseball, le squadre possono eseguire un'analisi di regressione sulla relazione tra il numero di fastball lanciati e il numero di home run colpiti.
Alberi Decisionali — Un tipo comune di modello di classificazione è un albero decisionale. Questi modelli prevedono diversi possibili risultati basati su una varietà di input. Ad esempio, se un team di vendita costruisce 1 milione di dollari in pipeline, possono chiudere 100.000 dollari in ricavi, ma se creano 10 milioni di dollari in pipeline, dovrebbero essere in grado di chiudere 1 milione di dollari in ricavi.
Reti Neurali—Le reti neurali, conosciute nel mondo dell'IA come reti neurali artificiali, sono modelli predittivi estremamente complessi. Questi modelli possono prevedere e analizzare relazioni non strutturate e non lineari tra punti dati. Queste soluzioni forniscono riconoscimento dei modelli e possono aiutare a tracciare anomalie. Le reti neurali artificiali sono state originariamente create e costruite per imitare le sinapsi e gli aspetti neurali del cervello umano. Sono uno dei fattori che contribuiscono alla crescita accelerata dell'intelligenza artificiale e del deep learning.
Altri tipi di modellazione predittiva includono l'analisi bayesiana, il ragionamento basato sulla memoria, il k-nearest neighbor, le macchine a vettori di supporto e il data mining di serie temporali.
Problemi potenziali con le soluzioni software di analisi predittiva
Mancanza di Dipendenti Qualificati—Il problema principale con l'adozione del software di analisi predittiva è la necessità di uno scienziato dei dati qualificato per interagire con i dati e costruire i modelli. C'è un divario di competenze distinto in termini di trovare utenti che comprendano come estrarre dati e costruire modelli e le implicazioni che i dati hanno sull'azienda nel suo complesso. Per questo motivo, gli scienziati dei dati sono molto richiesti e, quindi, costosi.
Organizzazione dei Dati—Molte aziende affrontano la sfida di organizzare i dati in modo che possano essere facilmente accessibili. Sfruttare set di big data che contengono dati storici e in tempo reale non è facile nel mondo di oggi. Le aziende spesso devono costruire un data warehouse o un data lake che possa combinare tutte le fonti di dati disparate per un facile accesso. Anche questo richiede dipendenti altamente competenti.
Software e servizi correlati agli strumenti di analisi predittiva
Il software di analisi predittiva è correlato a molte altre categorie di software di analisi e intelligenza artificiale.
Software di Machine Learning—Gli algoritmi di machine learning sono un componente chiave per costruire modelli predittivi efficaci. Molti algoritmi di machine learning sono costruiti per fornire raccomandazioni o suggerimenti, che è anche l'obiettivo finale del software di analisi predittiva. Gli sviluppatori utilizzano questi strumenti per incorporare il machine learning all'interno delle applicazioni, spesso per fornire analisi predittive e prescrittive.
Piattaforme di Business Intelligence — Questi strumenti sono le soluzioni di analisi tradizionali utilizzate per comprendere i dati di un'azienda. Gli analisti dei dati utilizzano le piattaforme BI per visualizzare e comprendere come azioni specifiche influenzano le iniziative aziendali critiche. Alcune di queste piattaforme offrono funzionalità predittive, ma il loro scopo principale non è la modellazione predittiva.
Analisi dei Big Data—Il software di analisi dei big data, come le piattaforme di business intelligence, spesso fornisce funzionalità di modellazione predittiva. Tuttavia, queste soluzioni sono utilizzate più per tracciare dati in tempo reale che per comprendere i dati storici. Il software di analisi dei big data si connette a Hadoop o a distribuzioni Hadoop proprietarie per comprendere meglio i dati strutturati e non strutturati. Queste stesse fonti di dati possono essere importanti per gli scienziati dei dati incaricati di costruire modelli predittivi.
