Cos'è l'analisi avanzata?

Queste tecniche vanno oltre la tradizionale business intelligence (BI) e le statistiche descrittive utilizzando metodi come l'analytics predittiva, l'intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML), il data mining e l'analisi statistica. L'obiettivo dell'analytics avanzata è consentire alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati, prevedere le tendenze future e ottimizzare i processi aziendali.

Utilizzando algoritmi avanzati e potenza di calcolo, l'advanced analytics è in grado di gestire set di dati complessi e fornire insight più approfonditi, offrendo in ultima analisi a migliori prestazioni, una maggiore innovazione e vantaggio competitivo.

La storia dell'advanced analytics affonda le sue radici nell'evoluzione dell'analisi dei dati e della tecnologia informatica, che è progredita in modo significativo nel corso di diversi decenni.

All'inizio del XX secolo, l'analisi dei dati era principalmente manuale, con metodi statistici di base e calcoli semplici. L'avvento dei computer a metà del XX secolo ha rivoluzionato il trattamento dei dati, consentendo analisi più complesse. Durante gli anni '60 e '70, lo sviluppo di database e sistemi di gestione dei dati ha gettato le basi per l'archiviazione e il recupero efficiente di grandi volumi di dati.

Gli anni '80 e '90 hanno visto l'ascesa degli strumenti di BI (Business Intelligence), che hanno consentito alle organizzazioni di generare report e condurre analisi descrittive. Questi strumenti fornivano insight basati su dati storici, ma avevano funzionalità predittive limitate. Negli stessi anni, sono emersi progressi nel software e nelle metodologie statistiche, facendo strada a tecniche di analisi dei dati più sofisticate.

La fine degli anni '90 e i primi anni 2000 hanno segnato l'inizio dell'era dei big data, guidata dalla crescita esponenziale dei dati provenienti da Internet, dai social media e dalle tecnologie dei sensori. Questo periodo ha visto lo sviluppo di strumenti e tecniche di analytics più avanzati, come il data mining, l'apprendimento automatico (ML) e le analisi predittive e prescrittive. L'avvento di linguaggi di programmazione open source come R e Python ha ulteriormente democratizzato l'accesso a metodi analitici avanzati.

Negli ultimi anni, i progressi nell'AI e nel machine learning hanno portato l'advanced analytics a nuovi livelli. Il cloud computing ha semplificato l'archiviazione e l'elaborazione di grandi quantità di punti dati. Gli algoritmi di AI, invece, possono analizzare i dati con una velocità e una precisione senza precedenti e l'AI generativa è uno strumento emergente nel settore.

L'analytics avanzata e la business analytics tradizionale differiscono in diversi aspetti chiave, principalmente in termini di complessità, tecniche e risultati.

L'advanced analytics comprende varie tecniche sofisticate. Tra le principali troviamo:

Analytics predittiva: questa tecnica utilizza dati storici, algoritmi statistici e apprendimento automatico (ML) per prevedere i risultati futuri. Aiuta le organizzazioni a prevedere le tendenze, identificare i rischi e cogliere le opportunità.

Analisi statistica: questa tecnica utilizza metodi statistici per raccogliere, rivedere e interpretare i dati. Include test di ipotesi, analisi di regressione e della varianza per identificare relazioni e tendenze all'interno dei dati.

Text analytics: la text analytics, o text mining, estrae informazioni utili da dati di testo non strutturati tramite PNL, analisi del sentiment e classificazione del testo.

Analytics dei big data: questa tecnica gestisce e analizza grandi e diversi set di dati (strutturati, semi-strutturati e non strutturati) utilizzando tecnologie come Hadoop, Spark e database NoSQL.

Analisi dei cluster: si tratta di una tecnica in base alla quale gli algoritmi di cluster vengono utilizzati nell'advanced analytics e nel data mining per raggruppare un insieme di oggetti o punti dati in cluster o gruppi.

L'advanced analytics si basa su una serie di tecnologie sofisticate per elaborare e analizzare set di dati complessi. Alcune delle tecnologie chiave che vengono utilizzate includono:

Le tecnologie di AI consentono ai sistemi di apprendere dai dati, identificare schemi e fare previsioni o prendere decisioni con un minimo intervento umano. Le tecniche includono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento per rinforzo e il deep learning.

Le tecnologie di NLP, come quelle presenti nell'API Google Cloud Natural Language o IBM® Watson, consentono l'analisi e la comprensione del linguaggio umano, abilitando la text analytics, l'analisi del sentiment e le funzioni dei chatbot. Software come SAS, RapidMiner e KNIME vengono utilizzati per esplorare grandi set di dati per scoprire pattern nascosti, correlazioni e insight attraverso tecniche di data mining.

Tecnologie come Apache Hadoop e Apache Spark facilitano l'elaborazione e l'analisi di enormi set di dati fornendo funzionalità di storage distribuito e calcolo parallelo. Le moderne soluzioni di data warehousing consentono alle organizzazioni di memorizzare, gestire ed eseguire query in modo efficiente su grandi volumi di dati strutturati e semi-strutturati.

I data scientist utilizzano moderni database NoSQL come MongoDB, Cassandra ed Elasticsearch, progettati per gestire grandi volumi. Apache Kafka e Apache Flink consentono l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale, permettendo alle organizzazioni di analizzare i flussi di dati e decidere rapidamente. R e Python, con le loro ampie librerie per l'analisi statistica e la data science (come caret di R e scikit-learn di Python), sono ampiamente utilizzati per eseguire analisi statistiche complesse e creare modelli ML.

Piattaforme come AWS, Microsoft Azure e IBM Cloud forniscono infrastrutture e servizi scalabili per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di set di dati di grandi dimensioni, rendendo così l'analisi avanzata più accessibile ed economica.

Le piattaforme e le app di analytics come IBM Cognos SAS Predictive Analytics e RapidMiner consentono la creazione di modelli predittivi che prevedono tendenze e comportamenti futuri sulla base di dati storici. Gli strumenti di analytics, inoltre, trasformano i dati complessi in visualizzazioni interattive e intuitive, aiutando gli utenti a comprendere meglio tendenze, pattern e insight.

L'analisi avanzata trova diverse applicazioni in vari settori, determinando miglioramenti sostanziali in termini di efficienza, processo decisionale e innovazione.

Nel settore sanitario, l'advanced analytics è fondamentale per prevedere l'insorgenza di malattie, personalizzare i piani di trattamento e ottimizzare le operazioni ospedaliere. Analizzando i dati e le storie mediche dei pazienti, gli operatori sanitari possono identificare i modelli che indicano potenziali problemi di salute, consentendo un intervento precoce e trattamenti più efficaci.

L'advanced analytics aiuta anche a gestire le risorse ospedaliere prevedendo i ricoveri dei pazienti e ottimizzando i livelli di personale, migliorando così l'assistenza complessiva ai pazienti e l'efficienza operativa.

Nel settore finanziario, i professionisti utilizzano l'analytics avanzata per il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e la segmentazione dei clienti. Gli istituti finanziari utilizzano le reti neurali per rilevare schemi di transazione insoliti che potrebbero indicare attività fraudolente, fornendo un livello di sicurezza più elevato ai propri clienti.

I team di gestione del rischio utilizzano modelli predittivi per valutare il potenziale impatto di vari scenari economici, aiutando le banche a prendere decisioni di investimento più informate. Inoltre, l'advanced analytics consente una segmentazione più accurata dei clienti, permettendo di realizzare prodotti e servizi finanziari su misura che migliorano la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Il settore del retail trae vantaggi significativi dall'advanced analytics in aree come il forecasting, l'ottimizzazione dei prezzi e la gestione della supply chain. I retailer analizzano i dati storici delle vendite e fattori esterni come gli indicatori meteorologici ed economici per prevedere con precisione la domanda, assicurando che i livelli di inventario siano allineati alle esigenze dei clienti.

L'analytics avanzata aiuta anche nelle strategie di prezzo dinamiche, consentendo ai retailer di adeguare i prezzi in tempo reale in base alle tendenze reali e alla concorrenza del mercato. Inoltre, ottimizzando le operazioni della supply chain, i retailer possono ridurre i costi e migliorare i tempi di consegna, migliorando l'esperienza del cliente nel suo complesso.

Nell'industria manifatturiera, l'analytics avanzata favorisce il miglioramento della manutenzione predittiva, del controllo qualità e dell'ottimizzazione della produzione. La manutenzione predittiva utilizza i dati dei sensori e i modelli ML per prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e prolungando la durata dei macchinari.

I processi di controllo della qualità vengono migliorati analizzando i dati di produzione per identificare i difetti e le loro cause principali, garantendo una maggiore qualità del prodotto e riducendo gli sprechi. Inoltre, l'analytics avanzata ottimizza i programmi e i processi di produzione, portando a una maggiore efficienza e a una riduzione dei costi operativi. Nel complesso, queste applicazioni contribuiscono a rendere le operazioni di produzione più affidabili ed efficienti.