Che cos’è l’analisi predittiva? Trasformazione dei dati in future insights

Analisi predittiva al lavoro

L’analisi predittiva trae la sua potenza da una vasta gamma di metodi e tecnologie, tra cui big data, data mining, modellazione statistica, apprendimento automatico e processi matematici assortiti. Le organizzazioni utilizzano l’analisi predittiva per vagliare i dati attuali e storici per rilevare le 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 al fine di rilevare rischi e opportunità. I modelli possono essere progettati, ad esempio, per scoprire relazioni tra vari fattori comportamentali. Tali modelli consentono di valutare la promessa o il rischio presentato da un particolare insieme di condizioni, guidando il processo decisionale informato in varie categorie di eventi della catena di approvvigionamento e degli appalti.

Per suggerimenti su come sfruttare efficacemente la potenza dell’analisi predittiva, vedere “7 segreti del successo dell’analisi predittiva.,”

Vantaggi dell’analisi predittiva

L’analisi predittiva rende lo sguardo al futuro più accurato e affidabile rispetto agli strumenti precedenti. Come 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 del negozio per massimizzare le vendite. Le compagnie aeree utilizzano spesso analisi predittive per impostare i prezzi dei biglietti che riflettono le tendenze di viaggio del passato., Hotel, ristoranti e altri operatori del settore alberghiero possono utilizzare la tecnologia per prevedere il numero di ospiti in una data 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 dei clienti, oltre a promuovere opportunità di cross-sell. I modelli predittivi possono aiutare le aziende ad attrarre, trattenere e nutrire i loro clienti più stimati.

L’analisi predittiva può anche essere utilizzata per rilevare e arrestare vari tipi di comportamenti criminali prima che qualsiasi danno grave venga inflitto., Utilizzando l’analisi predittiva per studiare i comportamenti e le azioni degli utenti, un’organizzazione può rilevare attività fuori dall’ordinario, che vanno dalle frodi con carta di credito allo spionaggio aziendale agli attacchi informatici.

Esempi di analisi predittiva

Le organizzazioni oggi utilizzano l’analisi predittiva in un numero praticamente infinito di modi. La tecnologia aiuta gli adottanti in campi diversi come finanza, sanità, vendita al dettaglio, ospitalità, prodotti farmaceutici, automotive, aerospaziale e produzione.,

Ecco alcuni esempi di come le organizzazioni stanno facendo uso di analisi predittiva:

• Aerospaziale: Prevedere l’impatto delle operazioni di manutenzione specifiche sull’affidabilità degli aeromobili, l’uso di carburante, la disponibilità e il tempo di attività.
• Automotive: incorporare i record di robustezza e guasti dei componenti nei prossimi piani di produzione dei veicoli. Studiare il comportamento del conducente per sviluppare migliori tecnologie di assistenza alla guida e, eventualmente, veicoli autonomi.
• Energia: previsioni di prezzi a lungo termine e rapporti di domanda., Determinare l’impatto di eventi meteorologici, guasti alle apparecchiature, regolamenti e altre variabili sui costi del servizio.
• Servizi finanziari: sviluppare modelli di rischio di credito. Previsioni tendenze dei mercati finanziari. Prevedere l’impatto di nuove politiche, leggi e regolamenti sulle imprese e sui mercati.
• Produzione: predire la posizione e il tasso di guasti della macchina. Ottimizza le consegne di materie prime in base alle esigenze future previste.
• Forze dell’ordine: usa i dati sulle tendenze del crimine per definire i quartieri che potrebbero aver bisogno 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.

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 il modo di allocare le risorse in momenti particolari, quando ricostituire 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.

Praticamente tutti gli utenti di analisi predittiva utilizzano strumenti forniti da uno o più sviluppatori esterni. Molti di questi strumenti sono adattati per soddisfare le esigenze di imprese e dipartimenti specifici., Principali predictive analytics software e fornitori di servizi:

• Acxiom
• IBM
• Informazioni Costruttori
• Microsoft
• SAP
• SAS Institute
• Tableau Software
• Teradata
• TIBCO Software

Analisi predittiva dei modelli

i Modelli sono il fondamento dell’analisi predittiva — i modelli che consentono agli utenti di trasformare il passato e attuali dati in intuizioni, la creazione di positivi risultati a lungo termine., Alcuni tipi tipici di modelli predittivi includono:

• Customer Lifetime Value Model: individuare i clienti che hanno maggiori probabilità di investire di più in prodotti e servizi.
• Modello di segmentazione del cliente: raggruppare i clienti in base a caratteristiche e comportamenti di acquisto simili
• Modello di manutenzione predittiva: prevedere le possibilità di rottura delle apparecchiature essenziali.
• Modello di garanzia della qualità: individuare e prevenire i difetti per evitare delusioni e costi aggiuntivi quando si forniscono 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, sono ora ampiamente supportati in una vasta gamma di piattaforme di analisi predittiva.

Gli alberi decisionali, una delle tecniche più popolari, si basano su un diagramma schematico a forma di albero che viene utilizzato per determinare una linea d’azione 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 nel settore bancario, negli investimenti 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 le materie prime e i prezzi delle azioni.

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

Algoritmi di analisi predittiva

Gli utenti di analisi predittiva hanno facile accesso a una vasta 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 uno specifico problema aziendale o una serie di problemi, migliorare un algoritmo esistente o fornire un certo tipo di capacità unica.

Gli algoritmi di clustering, ad esempio, sono adatti per la segmentazione dei clienti, il rilevamento della comunità e altre attività correlate ai social., Per migliorare la fidelizzazione dei clienti, o per sviluppare un sistema di raccomandazione, algoritmi di classificazione sono in genere utilizzati. Un algoritmo di regressione è in genere selezionato per creare un sistema di punteggio di credito o di prevedere l’esito di molti eventi time-driven.

Analisi predittiva nel settore sanitario

Le organizzazioni sanitarie sono diventate tra le più entusiaste ad adottare analisi predittive 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 del passato, l’ottimizzazione degli orari del personale, l’identificazione dei pazienti a rischio per una costosa riammissione a breve termine e l’aggiunta di intelligenza all’acquisizione e alla gestione di prodotti farmaceutici e,

Un rapporto 2017 Society of Actuaries sulle tendenze del settore sanitario nell’analisi predittiva, ha scoperto che oltre la metà dei dirigenti sanitari (57%) presso organizzazioni che già utilizzano l’analisi predittiva ritiene che la tecnologia consentirà loro di risparmiare il 15% o più del loro budget totale nei prossimi cinque anni. Un ulteriore 26 per cento ha previsto un risparmio del 25 per cento o più.,

Lo studio ha anche rivelato che la maggior parte dei dirigenti sanitari (89%) appartiene a organizzazioni che ora utilizzano l’analisi predittiva o pianificano di farlo entro i prossimi cinque anni. Un impressionante 93 per cento dei dirigenti sanitari ha dichiarato che l’analisi predittiva è importante per il futuro della loro azienda.

Come dovrebbe iniziare un’organizzazione con l’analisi predittiva?,

Mentre iniziare in analisi predittiva non è esattamente un gioco da ragazzi, è un compito che praticamente qualsiasi azienda può gestire fino a quando si rimane impegnati per l’approccio ed è disposto a investire il tempo e i fondi necessari per ottenere il progetto in movimento. Iniziare con un progetto pilota su scala limitata in un’area di business critica è un ottimo modo per limitare i costi di avvio riducendo al minimo il tempo prima che i premi finanziari inizino a circolare. Una volta che un modello è messo in azione, in genere richiede poca manutenzione in quanto continua a macinare intuizioni attuabili per molti anni.,

Per uno sguardo più approfondito, vedere “Come iniziare con l’analisi predittiva.”

Ulteriori informazioni sull’analisi predittiva: