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.
29 Sep, 2021

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

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 qualitàcompetenze 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. 

 

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