Predictive Analytics, fare analisi predittiva con i Big Data

Conoscere già cosa ci riserverà il futuro è la vera chiave per migliorare le performance in azienda. Per questo motivo l’adozione dei Predictive Analytics, almeno in alcuni processi aziendali, è oggi ben consolidata nelle grandi imprese italiane. Ma esattamente cosa sono i Predictive Analytics e come è possibile fare analisi predittive partendo dai dati? Scopriamolo in questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano.

Cosa sono i Predictive Analytics

I Predicitive Analytics sono strumenti avanzati che effettuano l’analisi dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro. Il loro utilizzo comporta un grande vantaggio competitivo.

Sapere cosa sono i modelli predittivi per l’analisi dati, tuttavia, non basta. Tra il dire e il fare ci sono di mezzo competenze, tecnologie, investimenti e soprattutto una diversa cultura di approccio ai dati.

Dai modelli lineari ai modelli predittivi

Il nome di Carl Friedrich Gauss è ben noto a chiunque abbia seguito almeno un corso di statistica. È lui il più noto ideatore (anche se non l’unico) del modello di regressione lineare, ovvero quel metodo (dei minimi quadrati, per gli addetti ai lavori) grazie al quale è possibile stimare il valore di una variabile dipendente a partire da una serie di valori assunti dalla variabile indipendente.

La regressione lineare è la tecnica più semplice, anche se non sempre adeguata, per fare predizioni sul futuro a partire da una serie di dati storici. Da Gauss in poi, gli statistici hanno ideato una pluralità di tecniche (ad esempio regressione logistica, analisi delle serie storiche, classificazione ecc..) per assegnare, in maniera sempre più efficace, diverse probabilità ad eventi futuri.

Oggi gli strumenti e le tecniche sono numerosi e diventa fondamentale inserire in azienda risorse – i cosiddetti Data Scientist – preposte a sviluppare modelli e algoritmi predittivi, nella maggior parte dei casi grazie a tool e linguaggi completamente open source (in primis, Python o R).

Come fare Analisi predittiva... oggi

L'esplosione dei Big Data (grande disponibilità dei dati) che caratterizza il nostro tempo, oltre che l’incremento esponenziale della capacità di calcolo, hanno reso attuabili tecniche di Machine Learning – solo teorizzate nei decenni precedenti. Si tratta di algoritmi che apprendono automaticamente, man mano che vengono aggiunti nuovi dati al sistema. Questi possono apprendere la relazione tra due variabili, ma anche imparare a riconoscere la differenza tra un cane e un gatto a partire da una serie di immagini, per esempio.

Oggi è quindi possibile svolgere analisi predittive anche su dati destrutturati (testi, immagini, video, ecc…) e, grazie alle performance impressionanti della tecnologia a disposizione, è possibile avere dei risultati in tempo reale. Per utilizzare le tecniche di apprendimento automatico in modo efficace però, bisogna avere molti dati ed essere in grado di integrare dati da fonti e con formati eterogenei.

I Nuovi Orizzonti dei Predictive Analytics: le tendenze emergenti

Gli ultimi anni hanno visto l’evolversi di metodologie di Predictive Analysis, abbracciando nuove prospettive e sfide. Di seguito riportiamo alcuni dei trend più rilevanti che stanno delineando il futuro di questa tecnica:

Augmented Analysis

L'analisi aumentata combina l'intelligenza artificiale (e la Generative AI) con le capacità umane, fornendo strumenti che assistono gli utenti nelle attività di analisi e semplificando così il processo decisionale.

Automated Machine Learning (AutoML)

La democratizzazione dell'accesso alle Predictive Analytics è resa possibile dall' Automated Machine Learning, o AutoML, consente di sfruttare le potenzialità della predictive analytics senza richiedere competenze approfondite in Machine Learning.

Integrazione di Fonti Dati Avanzate

L'era della data integration si amplia, incorporando dati provenienti da fonti sempre più eterogenee, inclusi dati non strutturati e stream di dati in tempo reale, arricchendo e migliorando i modelli predittivi.

Edge Analytics

L'analisi dei dati sulle periferie di rete, o edge computing, sta diventando una priorità. La capacità di effettuare previsioni in tempo reale senza dover trasmettere dati a server centrali è cruciale in scenari in cui la velocità e l'efficienza sono essenziali.

Explainable AI (XAI)

La “spiegabilità” diventa un pilastro fondamentale. Oltre alla precisione predittiva, le aziende cercano modelli che possano comunicare in modo chiaro e comprensibile come giungono alle loro conclusioni.

Predictive Analytics: diffusione, esempi e applicazioni

L’adozione dei Predictive Analytics riguarda ben più di tre grandi imprese su quattro. I progetti di Analytics  intrapresi negli scorsi anni stanno vivendo una seconda ondata di adozione in ottica predittiva e, non a caso, progettualità di manutenzione predittiva e di previsione della domanda sono tra le priorità delle grandi aziende italiane. Nelle piccole e medie imprese, invece, non più di un terzo svolge analisi predittive, nella maggior parte dei casi molto semplici e i cui risultati faticano a essere integrati nei processi decisionali.

Spesso queste aziende faticano a innovare attraverso i dati perché non riescono a delineare il giusto use case o trovano complesso definire ex-ante i benefici di un investimento tecnologico o di inserimento di nuove risorse. In verità, cercando bene, le applicazioni di analisi predittive sono davvero numerose.

5 modi con cui "prevedere il futuro" grazie ai dati

Ecco di seguito cinque esempi di possibili ambiti applicativi dei Predictive Analytics, che riassumono la trasversalità d’impatto di questa tipologia di analisi:

Manutenzione predittiva

Si tratta di progetti che, a partire dall’analisi di una molteplicità di parametri, si pongono l’obiettivo di prevedere il tempo residuo di un macchinario o di un sistema prima di un guasto. È fondamentale, in questo caso, la capacità di reagire in maniera tempestiva, riducendo i fermi di produzione.

Churn Prediction

Consiste nell’analisi dei dati demografico-comportamentali dei clienti per prevederne il rischio di abbandono con anticipo, in modo da poter compiere azioni mirate (ad esempio sconti o pubblicità ad hoc) ed evitare così il churn.

Demand Planning

Riguarda progettualità che implementano modelli di valutazione di quella che potrebbe essere la domanda di un particolare prodotto/servizio in un futuro più o meno prossimo, per poter definire in anticipo le azioni da intraprendere.

Identificazione frodi

Concerne le progettualità che si pongono l’obiettivo di identificare le transazioni (o più in generale le frodi) potenzialmente fedifraghe, a partire da analisi di correlazione tra specifiche fonti dati o attraverso l’identificazione di anomalie. Oltre a vantaggi economici, saper riconoscere per tempo potenziali frodi può portare importanti vantaggi reputazionali all’azienda nel suo complesso.

Ottimizzazione percorsi

Che si tratti di veicoli aziendali o di agenti di vendita, l’obiettivo di questo tipo di progetti è costruire sistemi in grado di fornire consigli, preferibilmente in tempo reale, sui percorsi più efficienti da compiere, a partire da una stima accurata del tempo di percorrenza.

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