I dati riflettono in modo quantitativo la storia di un'impresa. I modelli predittivi sono la risposta per estrarre conoscenza dal passato e utilizzarla per indirizzare al meglio le decisioni di business del presente.
Il modello predittivo
Con questo termine si indica l’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici.
La statistica, come anche il Machine Learning e l'Artificial Intelligence, sviluppa modelli per costruire previsioni, ma ha anche come obiettivo la quantificazione dell'incertezza della previsione, la quale discende dalla variabilità del fenomeno in analisi. Questi modelli stanno diventando sempre più complessi poiché, da quando è iniziata la Big Data Revolution, i dati che li guidano sono sempre più complessi, sia in termini di volume che nella loro natura e dimensionalità; non più solo numeri o vettori di numeri, ma anche immagini, segnali e tracciati, testi. Una volta che si è riusciti a descrivere e modellizzare il dominio delle variabili in gioco, si passa alla parte previsionale, il cuore di questi modelli perché in grado di sprigionare tutte le potenzialità delle svariate informazioni già nelle mani delle aziende.
Sebbene l'analisi predittiva esista ormai da decenni, è una tecnologia più che mai attuale; sempre più organizzazioni stanno ricorrendo all'analisi predittiva per aumentare i loro profitti e acquisire vantaggio competitivo. Perché proprio ora?
- Volumi e tipologie di dati sono in continua crescita, così come l'interesse delle aziende nell'utilizzo dei dati per ottenere informazioni di valore
- Computer più veloci e accessibili
- Software più facile da usare
- Condizioni economiche più complesse e necessità di differenziarsi dalla concorrenza
Come generare modelli predittivi affidabili?
I modelli predittivi trovano numerose applicazioni in diversi ambiti, ma per costruire un modello affidabile è necessario adattarlo al contesto in cui opera attraverso alcuni passaggi fondamentali: 1) la raccolta dei dati, 2) l’elaborazione degli stessi e 3 la calibrazione degli algoritmi.
Tutti questi passaggi hanno un’enorme importanza, ad iniziare dalla raccolta dati, che parte dalla scelta della base dell’informazione da processare. Un passaggio che richiede sia competenze di dominio sia competenze tecniche per eliminare dati superflui od integrare l’insieme scelto con dati aggiuntivi.
Si passa poi all’elaborazione dati che occupa solitamente la maggior parte del tempo dello sviluppo di un modello predittivo e richiede una forte competenza tecnica per ripulire i dati e costruire le variabili che verranno sfruttate dal modello per la previsione di scenari futuri.
Infine, c’è la calibrazione degli algoritmi dove verrà posta l’attenzione sulla scelta dei parametri ottimali per ottenere le migliori performance in termini di accuratezza e affidabilità del modello.
Chi utilizza i modelli predittivi?
Qualunque settore di mercato può sfruttare l'analisi predittiva per ridurre i rischi, ottimizzare le operazioni e aumentare i ricavi. Ecco alcuni esempi:
Banche e Servizi Finanziari, Marketing, Retail, Pubblica Amministrazione, Sanità, Energy, Manifatturiero.
Nel settore energetico, un'azienda come Edison, alla luce dei nuovi scenari economici e normativi (es. introduzione del mercato del bilanciamento), ha ad esempio deciso di implementare nuovi e più efficaci modelli predittivi per il controllo del bilanciamento tra domanda e offerta di gas naturale, soprattutto sul breve periodo. Questi strumenti di forecast innovativi gli hanno permesso non solo di migliorare le previsioni della domanda ma anche stimarne la variabilità per poi valutare rischi connessi alla gestione degli approvvigionamenti o alle penalizzazioni economiche legate a fenomeni di scopertura.
Perché usare l’analisi predittiva?
Le aziende stanno adottando l'analisi predittiva per risolvere problemi difficili e scoprire nuove opportunità. Tra gli usi più comuni vi sono i seguenti:
- Rilevamento delle frodi: La combinazione di più metodi di analisi può migliorare l’individuazione di schemi (“pattern”) e prevenire i comportamenti criminali. Data la crescente preoccupazione per la cybersecurity, l'analisi comportamentale ad alte prestazioni permette di esaminare in tempo reale tutte le azioni avvenute su una rete per individuare anomalie che potrebbero indicare frodi, falle di sicurezza e minacce persistenti avanzate.
- Ottimizzazione delle campagne di marketing: I predictive analytics vengono utilizzati per determinare le risposte o gli acquisti dei clienti, nonché per promuovere opportunità di cross-selling. I modelli predittivi aiutano le aziende ad attirare, fidelizzare e far crescere i loro clienti più redditizi.
- Miglioramento delle operazioni: Molte aziende utilizzano i modelli predittivi per prevedere le rimanenze di magazzino e gestire le risorse. Le compagnie aeree utilizzano l'analisi predittiva per determinare i prezzi dei biglietti. Gli hotel cercano di prevedere il numero di ospiti per una determinata notte in modo da massimizzare la percentuale di occupazione e aumentare i ricavi. L'analisi predittiva consente alle organizzazioni di funzionare in modo più efficiente.
- Riduzione dei rischi: I punteggi di affidabilità creditizia che vengono utilizzati per valutare la probabilità di inadempienza di un acquirente, sono un ben noto esempio di analisi predittiva. Il “credit score” è in sostanza un numero generato da un modello predittivo che incorpora tutti i dati relativi all'affidabilità creditizia di una persona. Altri usi connessi ai rischi includono indennizzi assicurativi e riscossioni.
L'obiettivo è andare oltre la comprensione di cosa è successo per arrivare a una migliore valutazione di quello che accadrà in futuro.
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