Analisi predittiva in azienda: sei passi per implementarla in modo efficace

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Negli ultimi anni si è assistito ad una rapida diffusione degli strumenti di Analytics da parte delle imprese, con moltissime aziende che in tutto il mondo hanno iniziato a dare valore al proprio patrimonio di dati per cercare di estrapolare informazioni chiave in modo da poter ridurre i costi e migliorare i prodotti e servizi offerti.

È in questo contesto che ha preso piede l’Analisi Predittiva (o Predictive Analytics), ossia l’impiego di diverse tecniche statistico-matematiche per offrire una previsione sul futuro quanto più precisa possibile. Grazie all’Analisi Predittiva le imprese sono ad esempio in grado di ridurre i propri rischi, prevenendo in anticipo gli eventi avversi e mitigandone i fattori scatenanti, e di migliorare i propri processi decisionali, con una maggiore comprensione della domanda dei propri clienti finali.

Vediamo quindi i passi principali da compiere per introdurre l’Analisi Predittiva all’interno dell’impresa.

I 6 step per introdurre in modo efficace l’Analisi Predittiva in azienda

Definizione del problema

Forse può sembrare scontato, ma il primo passo per introdurre soluzioni di Analisi Predittiva parte dalla definizione precisa dell’ambito di applicazione e del problema che si intende andare a risolvere. In questo caso le applicazioni possono essere molteplici e variare sensibilmente a seconda del settore in cui opera l’impresa e dell’obiettivo che si intende raggiungere. Alcuni esempi molto diffusi possono essere gli algoritmi per il forecasting della domanda futura, soluzioni di anomaly detection per la produzione manifatturiera, o di churn analysis per individuare i clienti infedeli.

In questa fase è anche importante capire quali dati saranno necessari e dove essi risiedono.

 

Raccolta dei dati (Data Collection)

In questo step si raccolgono i dati necessari (strutturati e non strutturati) per il progetto dalle diverse fonti. Nel migliore dei casi si avrà un Data Lake costruito e mantenuto in maniera da essere funzionale ai progetti di Analisi Predittiva o un Data Warehouse con la sua area di staging dal quale recuperare i dati (o almeno la maggior parte di essi).

 

Manipolazione ed analisi dei dati raccolti

In questo step si predispongono i dati per il loro scopo finale: essere utilizzati dagli algoritmi dai modelli di Analisi Predittiva per risolvere i problemi definiti allo step 1. In questa fase è di fondamentale importanza prestare massima attenzione alla Data Quality e alle regole di business che dovranno essere incorporate per offrire prediction soddisfacenti. Parimenti, è molto importante controllare che non vi siano particolari bias nei dati tali da inficiare la bontà dei modelli che si andranno ad utilizzare.

 

Analisi statistica

Una volta ottenuti I dati nella loro forma finale si procede con un’analisi statistica dei vari parametri, in modo da testare direttamente ipotesi elaborate in precedenza o estrapolare insights visualizzando le varie metriche. In questa fase è possibile compiere determinati aggiustamenti al campione statistico che sarà dato in pasto ai modelli, con operazioni di rescaling (normalizzazione dei valori), discretizzazione, encoding o altre tecniche di feature engineering. L’obiettivo è quindi quello di rendere il dataset più adatto per essere adoperato nei modelli che saranno impiegati nella fase successiva.

 

Modellazione

Dopo aver preparato accuratamente i dati, si possono testare i vari modelli predittivi ed eseguire i necessari esperimenti per ottenere un modello con una capacità predittiva soddisfacente. È in questa fase, ad esempio, che verranno eseguite le operazioni di fine-tuning per ottimizzare i modelli ed ottenere le migliori prediction. Molto importante è anche la fase di valutazione delle performance dei modelli, che dipende dalle caratteristiche specifiche della variabile che si intende andare a predire.

 

Implementazione

È il momento del deploy vero e proprio. Dopo aver effettuato tutti i test necessari, aver valutato la bontà dei modelli e validato i dati di output è possibile implementare il tool di Analisi Predittiva in produzione, in modo che fornisca le prediciton che risolvano il problema formulato al punto 1.

 

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Attenzione alle insidie – Ostacoli strategici nell’Analisi Predittiva

Pur seguendo in modo corretto tutti gli step indicati sopra, implementare uno strumento di Analisi Predittiva in grado di fornire previsioni accurate può essere tutt’altro che semplice, ed è facile cadere in errore in diversi modi. Uno studio condotto da Ventana Research per conto di IBM[1] ha individuato le principali cause delle “strategic pitfalls” (ostacoli strategici) incontrate dalle imprese nell’implementazione di progetti di Analisi Predittiva.

Questi ostacoli possono essere sintetizzati nella seguente lista ed essere ricondotti a due macro-categorie: problemi tecnici e problemi organizzativi, indicati di seguito.

 

Problemi Tecnici:

  1. Difficoltà nell’integrare l’Analisi Predittiva con l’architettura IT aziendale;
  2. Difficoltà di accesso alle fonti dei dati;
  3. Difficoltà nell’utilizzo pratico dei risultati;
  4. Volume di dati richiesto eccessivo rispetto a quello gestibile con le risorse aziendali.

 

Problemi Organizzativi:

  1. Mancanza di risorse, sia di budget che di skill necessarie per gestire questo tipo di progetti;
  2. Mancanza di consapevolezza: assenza di vision su come risolvere problemi di business con l’Analisi Predittiva;
  3. Mancanza di esperti interni o esterni all’organizzazione per lo sviluppo dei progetti e\o per valutare i risultati;
  4. Eccessivo focus su pattern e schemi del passato (non sempre predittivi del futuro);
  5. Costi eccessivi per ottenere i dati necessari.

 

Conclusione

L’ammontare totale di dati disponibili alle imprese offre la possibilità di sfruttare tali informazioni per costruire soluzioni di Analisi Predittiva in grado di risolvere alcuni dei problemi di business che l’azienda si trova ad affrontare.

L’adozione di questi strumenti può infatti rivelarsi una via efficace per acquisire un vantaggio competitivo, migliorando la qualità dei propri prodotti e servizi e riducendo i costi in diverse aree.

Allo stesso tempo, un’implementazione efficace per questo tipo di soluzioni richiede un’attenta pianificazione ed elevate competenze. Se desideri ulteriori informazioni a riguardo, non esitare a contattarci.

 

[1] Ventana Research. (2015). “Ventana Research Benchmark Research: Next-Generation Predictive Analytics.”

 

Per approfondire:

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.