Analisi Predittiva: Massimizza i Benefici

Analisi predittiva è utilizzare dati storici per estrarre predizioni. L’obiettivo è creare schemi anticipatori affidabili di ciò che accadrà in futuro e usarli in svariati ambiti – la ricerca, la produzione, il marketing, le vendite e altro ancora – per aumentare l’efficienza e dare risposta ai problemi. Per le aziende, l’analisi predittiva è sempre più determinante per affrontare un mercato che diventa ogni giorno più competitivo.

Il predittivo è utile se riesco a capire cosa succede 

Il tema analisi predittiva però va inquadrato e anche espanso. Sicuramente la parte predittiva è importante perché lo scopo stesso dell’analisi è sapere qualcosa su effetti non visti, o sul futuro, usando un algoritmo e dati disponibili. Per esempio, si vuole prevedere se un cliente con determinate caratteristiche comprerà o non comprerà un prodotto. Oppure se il sistema di raccomandazione online è efficace o meno. Questa parte predittiva dell’analisi ha delle metriche ben definite per essere misurata nella sua efficacia, che sono la sensitività, la specificità e la precisione.

Tuttavia, questo è solo l’inizio. Più si entra in campi dove è importante conoscere e valutare ciò che si ottiene, tanto più diventa critico spiegare perché l’analisi predittiva funziona, identificare l’importanza delle variabili in gioco, definire nessi causali. Ci sono tanti aspetti nuovi che stanno emergendo e hanno dato luogo a un ampio spettro di ricerca e di sviluppo di applicazioni dell’analisi predittiva in cui si parla di interpretabilità. 

Implementare modelli predittivi efficaci 

La storia insegna sempre, soprattutto nel caso delle aziende che hanno a disposizione dati e serie storiche rispetto alle loro attività. Ma per estrarre questa conoscenza pregressa dallo storico, servono modelli predittivi efficaci. 

I modelli predittivi, infatti, sono tecniche e procedure che consentono di individuare schemi e andamenti ricorrenti nella base dati storica di un’azienda. Una volta messo a punto un modello predittivo efficace, diventa più semplice fare una previsione sulle aree di interesse del proprio business o della propria attività produttiva. 

Oggi però, nella data driven society, i dati sono sempre più numerosi e complessi e spesso sono anche non strutturati – pensiamo ai dati multimediali ricavati dai social media – e per questo motivo anche i modelli predittivi crescono di complessità, in termini di natura dei dati ma anche di dimensionalità dei dati stessi. 

La tecnologia però, attraverso analisi statistiche, il machine learning e l'artificial intelligence, è in grado di aiutare le aziende a descrivere e modellizzare efficacemente le variabili in gioco, consentendo la creazione di un modello predittivo che ci porterà a implementare la parte previsionale della nostra attività, estraendo insight dal mare di informazioni già in nostro possesso. 

Fasi fondamentali seguenti alla realizzazione di un modello predittivo, quindi, sono quelle dell’elaborazione dei dati – che occupa la maggior parte del tempo – che richiede forte competenze tecniche per garantire che i dati ottenuti siano stati ripuliti adeguatamente dagli elementi di disturbo e che siano state costruite correttamente le variabili necessarie alle previsioni successive. 

Infine, si passerà alla calibrazione degli algoritmi predittivi e alla scelta dei parametri ottimali per aumentare affidabilità e accuratezza dei modelli implementati. 

Calibrazione e determinazione degli algoritmi predittivi 

Fare previsioni accurate per il futuro determina il successo o il fallimento di un’azienda. L’analisi predittiva – basata su algoritmi predittivi elaborati grazie ai dati disponili e a tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale – consiste per l’appunto nell’utilizzare queste risorse preziosissime per individuare risultati futuri con la più alta probabilità di verificarsi. 

Il processo è circolare: dalla storia e dalle serie di dati si elaborano modelli e si mettono a punto algoritmi che consentono di elaborare previsioni che, sulla base di quanto accadrà successivamente, verranno ulteriormente raffinati, modificati e ottimizzati, per fornire, poi, elaborazioni previsionali sempre più precise e accurate. 

Il livello di difficoltà è molto elevato: si deve andare oltre la classica Business Intelligence, attività anche in tempo reale che cerca di analizzare e dare un senso ai dati pregressi immagazzinati in azienda. Attraverso gli algoritmi predittivi si cerca di anticipare il futuro. 

Con una sorta di minority report, attraverso l’analisi predittiva si cerca di anticipare il rifornimento di un bene di consumo, di ridurre la produzione di energia, di sprecare materiale perché, grazie ai dati, si stima una necessità produttiva o di vendita superiore o inferiore alle attese. 

Chi sbaglia paga sul suo bilancio le previsioni elaborate. Ovvio quindi che non siano sufficienti i dati e nemmeno gli strumenti tecnologici per mettere a punto algoritmi e modelli predittivi efficaci. Serve invece una grade sensibilità, una grande professionalità e una conoscenza dei vari mercati in cui le previsioni verranno applicate per ottenere la massima efficacia e accuratezza degli scenari elaborati.

L’immaginazione al potere con l’aumento della capacità di calcolo e i Big Data 

L’analisi predittiva è piuttosto antica ma prima dell’avvento di grandi masse di dati, di algoritmi efficienti e di elaboratori sufficientemente potenti da supportarli, era ristretta ad ambiti contenuti e pochi attori. L’evoluzione della tecnologia ha fatto sì che metodologie e algoritmi che esistevano già venissero riscoperti. Ciò che poi ha reso possibile il successivo florilegio di algoritmi è l’aumento della capacità di calcolo che ha portato l’immaginazione al potere. L’altro fattore abilitante dell’analisi predittiva è la disponibilità di grandi masse di dati, i cosiddetti Big Data. 

Oggi la pervasività dell’analisi predittiva è talmente vasta che è quasi difficile perimetrarla. I settori e gli ambiti applicativi dove risulta utile sono tanti. Uno molto importante è quello del Life Science, dove per esempio l’analisi predittiva è usata per accorciare la scoperta di nuovi farmaci. In campo medico scientifico sono note le applicazioni nell’analisi del genoma e nella farmaco-vigilanza, anche in tema Covid 19. Poi ci sono il settore finanziario e delle assicurazioni, il manufacturing, il marketing, le telecomunicazioni, il retail, il turismo… siamo di nuovo alla fantasia al potere. 

I massimi benefici si ottengono con il lavoro di squadra e un approccio by-design 

Ottenere i massimi benefici dall’analisi predittiva è il risultato di un lavoro di squadra. Non esistono il mitologico unicorno o la persona che può fare tutto, esistono delle competenze parzialmente sovrapposte e c’è soprattutto un lavoro di gruppo, che è fondamentale. Servono persone capaci di organizzare i dati (Data Engineer), persone capaci di costruire i modelli e gli algoritmi predittivi (Data Scientist) e infine ci vogliono persone capaci di costruire il flusso e di integrarlo in un sistema di produzione. 

Dati di buona qualità, competenze multiple e creazione di un processo manutenibile sono i primi tre elementi di una buona analisi predittiva. Un altro è l’approccio al problema, che deve essere by-design rispetto alla soluzione e basato fin da subito sull’apporto delle competenze di tutte le persone della squadra. Infine, servono gli strumenti giusti e un disegno ben definito dell’insieme.