Per comprendere appieno cosa sono i Predictive Analytics, come è possibile fare analisi predittive partendo dai dati e come i modelli predittivi siano diventati strumenti fondamentali nell’analisi dati, è importante ripercorrere le origini di queste tecnologie e capire come si siano oggi parte integrante della strategia aziendale. È quanto approfondisce questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence.
I Predictive 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.
I Predictive Analytics fanno parte degli Advanced Analytics, famiglia che comprende anche i Prescriptive Analytics e gli Automated Analytics. A differenza dell’analisi descrittiva, che risponde alla domanda “cosa è successo?”, gli Advanced Analytics si pongono finalità di predizione e ottimizzazione di una o più variabili target. I Predictive Analytics, nello specifico, stimano la probabilità che determinati eventi si verifichino nel futuro. Questo li rende strumenti strategici e non solo consuntivi.
Alla base di ogni modello predittivo ci sono i dati storici: più sono abbondanti, aggiornati e di qualità, più le previsioni risultano accurate. Il risultato non è mai una certezza assoluta, ma una stimache consente di prepararsi, pianificare e agire con maggiore consapevolezza rispetto ai propri concorrenti.
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. Si tratta di un 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 per assegnare, in maniera sempre più efficace, diverse probabilità ad eventi futuri. Tra queste troviamo ad esempio la regressione logistica, l’analisi delle serie storiche e la classificazione.
Oggi gli strumenti e le tecniche sono numerosi. Diventa quindi fondamentale inserire in azienda risorse preposte a sviluppare modelli e algoritmi predittivi: i cosiddetti Data Scientist. Nella maggior parte dei casi grazie a tool e linguaggi completamente open source (in primis, Python o R).
L’analisi predittiva si basa sull’uso di modelli matematici, algoritmi di Machine Learning e tecniche statistiche per analizzare i dati storici e individuare schemi e tendenze. Il processo si articola in più fasi.
L’obiettivo principale dei Predictive Analytics è quello di trasformare i dati in insight pratici, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni più informate e proattive, riducendo i rischi e massimizzando le opportunità.
In pratica, i Predictive Analytics spostano il baricentro dell’organizzazione dalla reazione alla prevenzione. Invece di intervenire quando un problema si è già manifestato — un guasto, una frode, l’abbandono di un cliente — l’azienda può agire prima che accada, con costi e impatti significativamente ridotti.
Questo cambiamento di prospettiva tocca trasversalmente tutte le funzioni aziendali: dal marketing alle operations, dalla finanza alle risorse umane. In ciascun contesto, la capacità di stimare scenari futuri permette di allocare meglio le risorse, personalizzare le relazioni con i clienti e costruire una pianificazione più solida e resiliente.
L’adozione dell’analisi predittiva porta con sé una serie di benefici concreti per le organizzazioni che decidono di investire in questa tecnologia. I principali vantaggi possono essere riassunti nei seguenti punti:
Gli ultimi anni hanno visto l’evolversi di metodologie di Predictive Analysis, abbracciando nuove prospettive e sfide. Di seguito riportiamo alcune delle metodologie più rilevanti che stanno delineando il futuro di questa tecnica.
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.
La democratizzazione dell’accesso alle Predictive Analytics è resa possibile dall’Automated Machine Learning, o AutoML. Questa consente di sfruttare le potenzialità della Predictive Analytics senza richiedere competenze approfondite in Machine Learning.
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.
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.
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.
Nelle grandi imprese italiane, la diffusione delle progettualità di Data Science e il crescente coinvolgimento delle funzioni di business indicano che gli Analytics Avanzati, inclusi quelli predittivi, stanno diventando una componente più strutturale del processo decisionale. Nelle PMI, inoltre, la sperimentazione di Predictive Analytics è ormai più diffusa di quanto non fosse in passato, visto che il 54% ha iniziato almeno a sperimentare analisi predittive, anche se il loro impatto resta spesso limitato da una scarsa integrazione dei dati, che coinvolge ancora la maggior parte di queste realtà.
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.
Questo tipo di analisi trova applicazione in una vasta gamma di settori, offrendo un vantaggio competitivo alle aziende che la utilizzano. Per esempio:
Ecco di seguito cinque esempi di possibili ambiti applicativi dei Predictive Analytics, che riassumono la trasversalità d’impatto di questa tipologia di analisi.
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.
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.
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.
Concerne le progettualità che si pongono l’obiettivo di identificare le transazioni (o più in generale le frodi) potenzialmente fraudolente, 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.
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.
L’esplosione dei Big Data e l’incremento esponenziale della capacità di calcolo hanno reso accessibili tecniche un tempo solo teorizzate. Oggi progettare un’analisi predittiva efficace richiede di tenere in considerazione alcuni elementi chiave:
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