Analisi predittiva

Cos’è l’analisi predittiva?

L'analisi predittiva sfrutta la potenza combinata di algoritmi, dati statistici e machine learning per accedere a esigenze e risultati futuri con modelli di analisi ottimizzati, consentendo alle aziende di utilizzare al meglio risorse e informazioni.

Quali sono i vantaggi dell’analisi predittiva?

L’analisi predittiva, nella quale intervengono Big Data e data mining, consente alle aziende e alle altre organizzazioni di comprendere meglio i comportamenti futuri e di individuare le opportunità. In che modo? Utilizzando i dati storici abbinati a una serie di altri metodi come il deep learning o il machine learning e la modellazione dei dati, i modelli di analisi predittiva e le tecniche di analisi predittiva diventano inestimabili, consentendo ai data scientist di scoprire correlazioni che, a loro volta, possono costruire processi interni più solidi e automatizzare l'infrastruttura IT con maggiore precisione.

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Casi d’uso dell’analisi predittiva

Gli algoritmi di analisi predittiva vengono utilizzati in settori di ogni tipo, dall’intrattenimento alla sanità, fino alla sicurezza e alla meteorologia. Ad esempio, nel settore retail, possono contribuire a interpretare e prevedere il comportamento degli acquirenti, aiutando i punti vendita a gestire meglio l’inventario o a creare consigli personalizzati. In aree come la produzione, le aziende possono monitorare in modo proattivo le apparecchiature e i modelli di manutenzione per ridurre il downtime. E anche nelle varie discipline sportive, i modelli di analisi predittiva prevedono meglio il valore degli atleti nel tempo utilizzando statistiche e altri dati.

In quasi tutti i settori, l'analisi predittiva, il relativo machine learning e altri input di dati possono fornire un valore enorme nella risoluzione di problemi nuovi e pregressi: i data scientist e le aziende o le organizzazioni per cui lavorano diventano in grado di comprendere persone, processi, profitti e perdite, oltre a qualsiasi serie di tendenze future.

 

La storia dell'analisi predittiva

L'analisi predittiva è in uso da anni, ma solo con l'avvento di computer meno costosi, più veloci e potenti è stato possibile sfruttarne al meglio il potenziale.

A partire dagli anni '40, i progenitori dell'informatica moderna e altri traguardi tecnologici, ad esempio la programmazione lineare e la modellazione computazionale, hanno contribuito ad accelerare l'interesse delle nazioni verso i potenziali vantaggi dell'analisi predittiva. Il più celebre è il Progetto Manhattan, che ha sviluppato la tecnologia delle armi atomiche contribuendo a porre fine alla Seconda Guerra Mondiale, attraverso una tipologia di analisi manuale denominata “simulazione Monte Carlo” per prevedere come si comportano gli atomi durante una reazione nucleare.

Negli anni '50, lo sviluppo dei computer è proseguito di pari passo con lo sviluppo della programmazione non lineare e dell'euristica computerizzata, oltre all'invenzione dei dischi rigidi, ponendo le basi per altre innovazioni come i floppy disk e i sistemi di gestione di database (DBMS, DataBase Management System).

Negli anni '70 e '80, l'analisi predittiva veniva utilizzata per prevedere i prezzi delle azioni, mentre scienziati come E.F. Codd hanno definito le basi teoriche per i database relazionali e i sistemi di gestione di database relazionali, tra cui l'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) e lo Structured Query Language (SQL).

E negli anni '90 e 2000, con l’ascesa del machine learning e delle tecnologie per il cloud computing, venivano utilizzati ingenti database di informazioni per personalizzare e ottimizzare le esperienze digitali e di marketing.

Quali sono i tipi di analisi predittiva? Come funzionano?

L'analisi predittiva non è una tecnica a sé stante. Può essere suddivisa in diversi modelli, ciascuno con il suo scopo, funzione e vantaggio per qualsiasi numero di casi d'uso. Nel complesso, i dati trovati possono essere utilizzati per approfondire la comprensione dei dati storici, identificare istanze anomale in molti set di dati e prevedere tendenze future. 

Modelli di classificazione

Acquisendo dati storici, questo modello raccoglie e ordina i dati in categorie. Le aziende di molti settori lo utilizzano per risolvere problemi complessi e scoprire nuove opportunità. Le sue vaste applicazioni lo rendono un modello comune per determinare le approvazioni delle applicazioni, la probabilità di mancato pagamento, individuare le transazioni fraudolente e altro ancora.

 

Modelli anomali

Come indica il nome, un modello anomalo identifica i dati al di fuori della norma all'interno di un singolo set di dati o di più set di dati. Tale modello contribuisce a trarre conclusioni da quei punti dati anomali. Come nel caso di altri modelli, possono essere considerati diversi fattori, che vanno dai prezzi e dalle posizioni alle cronologie dei pagamenti. Per tutti questi motivi, i modelli anomali risultati particolarmente utili in ambito finanziario e produttivo, dove possono contribuire a rilevare potenziali attività fraudolente o indicare inefficienze e malfunzionamenti delle apparecchiature. 

 

 

Modelli di clustering

Questa versione dell'analisi predittiva separa i dati in gruppi selezionati in base a criteri condivisi. Tali dati possono essere ordinati in cluster hardware o software. Il clustering hardware è una classificazione diretta, mentre il clustering software assegna la probabilità dei dati quando raggruppati. In generale, i modelli di clustering vengono spesso implementati nel marketing, dove possono aiutare gli esperti a pianificare strategie per un pubblico specifico.

 

 

Modelli di serie temporali

A differenza di altri, i modelli di serie temporali si basano su dati di anomalie anziché dati storici, dove il tempo viene utilizzato come input principale per ottenere informazioni sul futuro. Il loro principale vantaggio risiede nella capacità di determinare in che modo le metriche specifiche cambieranno in un determinato periodo di tempo, in base a variabili specifiche come il tempo o le vendite passate, spesso in combinazione con più previsioni, aiutando le aziende a mappare la crescita o a pianificare meglio i passaggi successivi.

 

 

Modelli previsionali

I modelli previsionali prevedono il valore futuro quantificabile di un oggetto in base a dati numerici storici. Uno dei motivi principali per cui la modellazione previsionale è ampiamente utilizzata è dato dal fatto che consente l'uso di più parametri di input, come meteo ed eventi locali e garantisce quindi una maggiore versatilità in molti settori. Ad esempio, i punti vendita del settore retail possono estrapolare previsioni sul numero di clienti o di vendite di una determinata settimana in base al traffico passato e pianificare la copertura.

 

In che modo le aziende utilizzano l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva moderna si è evoluta oltre le regressioni lineari e logistiche, con le PMI e le grandi aziende alla ricerca di qualsiasi soluzione basata sui dati per ottenere un vantaggio competitivo. L'analisi predittiva attuale aiuta le aziende a districarsi tra montagne digitali di dati, a sfruttare il machine learning e il deep learning e a far luce su nuove informazioni analizzando il comportamento dei clienti e prevedendo le fluttuazioni del mercato e dove avverrà la prossima grande svolta. Inoltre, l'analisi predittiva consente ai data scientist di ogni tipo di collaborare in tempo reale in modo più efficiente, utilizzando nuove applicazioni per flussi di lavoro e infrastrutture ibride e multi-cloud per semplificare l'analisi dati.

E, sebbene molti settori utilizzino i dati e l'infrastruttura intelligente per scopi diversi, i loro vantaggi finali rimangono in gran parte gli stessi.

Nella vendita al dettaglio, l'analisi predittiva aggrega i dati dei clienti per identificare le tendenze di vendita e fornire un marketing più personalizzato, ad esempio campagne potenziate di cross-selling, up-selling e remarketing. Dati di questo tipo possono anche essere sfruttati nella gestione dell'inventario e nello sviluppo futuro del prodotto.

Analogamente, oltre a contribuire a gestire e collegare grandi sistemi di impianti e altri asset, l'industria energetica utilizza i dati per prevedere e pianificare la produzione e la domanda di energia come conseguenza di condizioni meteorologiche stagionali o avverse e persino prevedere le interruzioni prima che si verifichino.

I produttori utilizzano l'analisi predittiva anche per monitorare i propri asset. Tuttavia, in questi casi, l'analisi predittiva è più per la manutenzione e il monitoraggio delle prestazioni. I produttori possono identificare eventuali cali di efficienza o prevedere quando si verificheranno potenziali guasti per ridurre costosi downtime o riparazioni.

In ambito assicurativo, l'analisi predittiva può fungere da misura di sicurezza aggiuntiva rilevando potenziali richieste di risarcimento fraudolente attraverso il confronto con i dati storici. L'intelligenza artificiale viene inoltre utilizzata per personalizzare preventivi e premi assicurativi, considerando i rischi relativi per ciascun richiedente e approvando o rifiutando le richieste in base a tali criteri.

Anche la pubblica amministrazione può sfruttare tutti i vantaggi dei dati per mettere a punto nuove politiche e iniziative pubbliche in grado di trasformare significativamente la vita quotidiana.

HPE e l'analisi predittiva

HPE collabora con organizzazioni, PMI e grandi aziende proponendo soluzioni per l'analisi predittiva, fornendo l'infrastruttura intelligente e le competenze necessarie a soddisfare la domanda. Soluzioni come HPE InfoSight, HPE GreenLake, HPE Nimble Storage, e HPE Pointnext consentono ad HPE di collaborare a stretto contatto con i partner per soddisfare le loro esigenze specifiche in molti settori.

Nel caso di Basefarm, un service provider IT norvegese, HPE ha aiutato l'azienda a gestire le esigenze di storage per la sua base clienti in forte espansione e a garantire la continuità operativa. Aggiungendo un'infrastruttura personalizzata e un set di funzionalità, Basefarm può ora contare sulla risoluzione dei problemi correlati alle macchine virtuali (VM) con un miglioramento dell'80% ed è in grado di supportare una larghezza di banda media di 22 TB al secondo, tutto questo avvalendosi di un nuovo storage ad alta velocità.

Nel caso dell'Agronomy Center for Research and Education (ACRE) della Purdue University, HPE ha contribuito a rafforzare i progetti di agricoltura digitale. Insieme, stanno rivoluzionando la ricerca agricola con l'automazione dei dati sul campo in tempo reale e tecnologie come l'Internet of Things (IoT) per misurare, analizzare e regolare i livelli di umidità delle piante.

Inoltre, insieme a Purdue University, HPE collabora con i ricercatori del Center of Global Soundscapes alla registrazione e all'analisi dei dati biologici per accelerare le conoscenze ecologiche in tutto il mondo utilizzando una combinazione di edge computing e analisi dati. Di conseguenza, i ricercatori stanno acquisendo una conoscenza più approfondita del modo in cui le comunità faunistiche sono influenzate da determinati fattori ambientali