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Che cos'è l'analisi prescrittiva?
Pubblicato: 2 maggio 2024
Autore: Cole Stryker
L'analisi prescrittiva è la pratica di analizzare i dati per individuare modelli, che possono essere utilizzati per fare previsioni e stabilire linee d'azione ottimali.
L'analytics prescrittiva è una sottodisciplina dell'analytics dei dati, a sua volta una pratica situata all'interno delle discipline dell'analisi aziendale e della business intelligence, ampiamente definite come la conversione dei dati in informazioni fruibili.
Esistono quattro tipi chiave di analisi dei dati, di cui l'analisi prescrittiva è quella più avanzata:
Analisi descrittiva: "Che cosa è successo?"
Analisi diagnostica: "Perché è successo?"
Analytics predittiva: "Cosa potrebbe succedere dopo?"
Analytics prescrittiva: "Cosa dovremmo fare adesso?"
Mentre tutti e quattro i tipi di analisi sono utili per raccontare la storia all'interno dei dati, l'analisi prescrittiva differisce dagli altri tipi per la sua attenzione non solo alla previsione dei risultati futuri, ma anche alla raccomandazione di azioni o decisioni per raggiungere i risultati desiderati o prevenire quelli indesiderati. Non si tratta solo di "Che cosa potrebbe succedere in futuro?" ma “Che cosa dovremmo fare per prepararci al futuro?”
Le organizzazioni utilizzano l'analytics prescrittiva per attività diverse come la segmentazione dei clienti, la previsione del tasso di abbandono, il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio, il forecasting della domanda, la manutenzione prescrittiva e i consigli personalizzati. Sebbene la pratica preceda l'avvento dei big data, la prevalenza di grandi volumi di dati storici all'interno delle organizzazioni rappresenta un elemento di accelerazione.
Oggi, gli strumenti di analisi prescrittiva utilizzano numerose tecniche statistiche della modellazione predittiva, ma sfruttano anche algoritmi e modelli di AI e apprendimento automatico . Il software di analisi utilizza modelli di apprendimento automatico addestrati su grandi quantità di dati, che consentono agli analisti di individuare in modo più accurato rischi e opportunità, guidando e migliorando il processo decisionale dei leader aziendali.
Analytics prescrittiva e predittiva
L'analisi prescrittiva aggiunge un livello di raccomandazione all'analisi predittiva e ne differisce in termini di focus, ambito e approccio.
L'analytics prescrittiva si concentra sulla raccomandazione di azioni o decisioni per ottimizzare i risultati in base agli scenari futuri previsti. Risponde a domande come "Cosa dovremmo fare per ottenere il miglior risultato possibile?" e "Come possiamo mitigare i rischi o capitalizzare le opportunità?"
L'analisi predittiva si concentra in genere su aspetti limitati dell'azienda, mentre l'analisi prescrittiva prende in considerazione le interdipendenze tra le funzioni aziendali.
Nell'analytics predittiva, tecniche come gli algoritmi di ottimizzazione, la teoria delle decisioni e le business rules sono incorporate per generare informazioni fruibili. Anche l'esperienza di dominio e la comprensione di contesti aziendali più ampi sono fattori del processo.
L'analytics prescrittiva offre un'ampia gamma di benefici in tutti i settori e le applicazioni. Ecco alcuni dei principali benefici insieme ad esempi di analisi prescrittiva:
Processi decisionali migliori
L'analisi prescrittiva consente alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati, fornendo insight sulle tendenze e i risultati futuri. Prendiamo ad esempio una catena di vendita al dettaglio che desidera prevedere la domanda di un nuovo prodotto. Con insight predittivi basati sui dati storici sul comportamento dei consumatori, la catena di vendita al dettaglio può prendere decisioni più informate su se, quando e come rilasciare, valutare e promuovere il nuovo prodotto.
Perfezionando continuamente i modelli prescrittivi, sperimentando nuove fonti di dati ed esplorando approcci innovativi, le aziende possono differenziarsi sul mercato e mantenere un vantaggio competitivo. Nel settore sanitario, in cui esprimere giudizi sui risultati futuri può essere una questione di vita o di morte, l'analytics prescrittiva può essere utilizzata per decidere trattamenti o farmaci ottimali in base a molti fattori.
Maggiore efficienza operativa
L'analisi prescrittiva aiuta le organizzazioni a ottimizzare le operazioni migliorando l'allocazione delle risorse e semplificando i processi aziendali. Prevedendo le esigenze di manutenzione, gestendo i livelli di inventario e ottimizzando i programmi di produzione, le aziende possono ridurre al minimo i costi e ridurre gli sprechi.
Immagina un'azienda manifatturiera con una linea di assemblaggio costituita da vari processi interconnessi, tra cui l'approvvigionamento dei componenti, l'assemblaggio, il controllo qualità e l'imballaggio. La manutenzione prescrittiva può essere utilizzata per analizzare i dati provenienti dai sensori, come i valori di temperatura, vibrazioni e pressione, e prevedere i tassi di guasto, in modo che i responsabili delle strutture possano effettuare la manutenzione delle proprie attrezzature in modo proattivo.
Mitigazione dei rischi e rilevamento delle frodi
L'analisi prescrittiva aiuta le organizzazioni a individuare e mitigare i rischi rilevando anomalie e tendenze indicative di potenziali minacce. In settori come i servizi finanziari, le assicurazioni e la cybersecurity, i modelli possono valutare il rischio di credito e rilevare attività fraudolente, proteggendo così gli asset e preservando la fiducia.
L'analisi prescrittiva assegna punteggi di rischio a singole transazioni o entità in base alla loro probabilità di essere fraudolente. Considerando vari fattori di rischio come l'importo delle transazioni, la frequenza, la posizione e il comportamento dei clienti, gli algoritmi di analisi avanzata possono assegnare priorità agli avvisi e concentrare gli sforzi investigativi su transazioni o entità ad alto rischio. Questo aiuta i team addetti al rilevamento delle frodi ad allocare le proprie risorse in modo più efficace e a rispondere prontamente a potenziali minacce.
Un miglioramento dell’esperienza del cliente
Anticipando le esigenze e le preferenze dei clienti, le aziende possono offrire esperienze personalizzate e soluzioni su misura. L'analisi prescrittiva consente alle organizzazioni di segmentare la propria base di clienti per migliorare il targeting e offrire raccomandazioni specifiche e altri impegni anticipatori in base a ciò che il modello ritiene che i clienti desiderino.
Le aziende odierne possono ridurre il tasso di abbandono prevedendo in che modo i clienti vogliono interagire con marchi e prodotti, utilizzando un processo decisionale basato sui dati dove prima potevano solo fare ipotesi. Questi strumenti non sono solo per le vendite e il marketing, ma per l'intera organizzazione. Tutto quello che riguarda lo sviluppo e l'evoluzione di un prodotto nel tempo può ora essere informato da un'analisi prescrittiva che consiglia le azioni migliori per aumentare la soddisfazione del cliente.
L'analisi prescrittiva segue in genere queste fasi:
Definizione del problema: per prima cosa i professionisti devono definire quello che il modello deve prevedere per determinare il giusto approccio. Esistono molti tipi di modelli adatti a casi d'uso specifici. L'utilizzo del modello e dei dati corretti è fondamentale per ottenere i migliori risultati in modo più rapido ed economico.
Raccolta e pretrattamento dei dati: il processo inizia con la raccolta di dati pertinenti da varie fonti interne e dati esterni da fornitori terzi. La qualità e la quantità dei dati raccolti sono fondamentali per l'accuratezza e l'efficacia dei modelli. Quando i dati vengono raccolti, vengono sottoposti a pretrattamento per pulirli, trasformarli e prepararli per l'analisi. Questo può comportare la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei duplicati, la standardizzazione dei formati e la codifica delle variabili categoriali. Il pretrattamento dei dati consente di garantire che i dati siano coerenti e adatti alla modellazione.
Selezione e progettazione delle funzionalità: successivamente, le funzionalità pertinenti vengono selezionate o progettate dal set di dati per utilizzarle come input per i modelli. Questo passaggio prevede l'individuazione delle funzioni più informative che hanno un potere predittivo e può richiedere competenze di dominio per stabilire quali variabili sono più pertinenti per l'attività di previsione.
Analisi prescrittiva e analytics predittiva: prima di applicare l'analisi prescrittiva, le organizzazioni in genere eseguono analisi descrittive per conoscere le prestazioni passate e analisi predittive per prevedere i risultati futuri. L'analisi descrittiva prevede il riepilogo e la visualizzazione dei dati per ottenere insight su tendenze e modelli storici, mentre l'analytics predittiva utilizza modelli statistici e di apprendimento automatico per prevedere eventi o comportamenti futuri.
Modellazione prescrittiva: le soluzioni di analytics prescrittiva implicano la creazione di modelli matematici e algoritmi di ottimizzazione per consigliare decisioni aziendali che porteranno ai migliori risultati aziendali possibili. Questi modelli tengono conto di vari fattori come vincoli, obiettivi, incertezze e compromessi. Ciò si basa sui risultati di un'analytics descrittiva e predittiva, che fornisce consigli su come un'organizzazione dovrebbe rispondere a varie potenzialità.
Implementazione: dopo la valutazione, i modelli vengono implementati in sistemi operativi o applicazioni in cui possono fare previsioni e ottenere suggerimenti in tempo reale sulla migliore linea d'azione. Ciò può comportare l'integrazione dei modelli in sistemi software, API o dashboard esistenti per automatizzare i processi decisionali o fornire insight prescrittivi agli utenti. Le automazioni possono contribuire a rendere più fluidi la raccolta e l'utilizzo degli insight.
Monitoraggio e perfezionamento: i modelli richiedono monitoraggio e manutenzione continui per garantirne l'efficacia e la pertinenza nel tempo. Questo comporta il monitoraggio delle prestazioni del modello, l'aggiornamento dei modelli con nuovi dati, la ripetizione periodica dell'addestramento dei modelli e il perfezionamento dei modelli per adattarsi alle mutevoli circostanze o all'evoluzione dei modelli nei dati.
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