L’analisi predittiva rappresenta la nuova frontiera della Business Intelligence, consentendo alle aziende di andare oltre la semplice comprensione del passato e del presente per anticipare il futuro. La collaborazione tra analisi predittive e Business Intelligence è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dei dati aziendali e ottenere un vantaggio competitivo nel mondo del business.
Cos’è l’Analisi Predittiva?
L’analisi predittiva è un termine che comprende una varietà di tecniche statistiche di modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining per analizzare fatti storici e attuali e fornire predizioni sul futuro o su eventi sconosciuti.
Questa definizione rivela alcune informazioni essenziali:
- l’analisi predittiva utilizza tecniche statistiche, modellazione predittiva, apprendimento automatico e data mining.
- Si basa sull’analisi di dati storici per generare previsioni sul futuro.
In altre parole, l’analisi predittiva coinvolge l’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per stimare la probabilità di risultati futuri basati su dati storici. L’obiettivo è andare oltre la semplice comprensione del passato e del presente per migliorare la valutazione di ciò che accadrà in futuro.
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Da Analisi Descrittiva ad Analisi Predittiva
Per comprendere appieno il concetto di analisi predittiva, è utile considerare l’intero spettro dell’analisi dei dati.
- Analisi Descrittiva: “Che cosa è successo?”. L’obiettivo è descrivere gli eventi passati basandosi sui dati disponibili.
- Analisi Diagnostica: “Perché è successo?”. Analizzando i dati, si possono comprendere le cause di eventi passati.
- Analisi Predittiva: “Che cosa potrebbe succedere nel futuro?”. Questa fase introduce la creazione di modelli predittivi basati sui dati storici in modo da stimare gli eventi futuri.
- Analisi Prescrittiva: “Come dovremmo reagire a potenziali eventi futuri?”. Questa fase fornisce suggerimenti sulla base di previsioni future.
L’analisi predittiva, quindi, si trova nel cuore di questo processo, poiché mira a prevedere gli eventi futuri basandosi sui dati storici e sull’apprendimento automatico.
Business Intelligence e Sistemi di Predictive Analytics
Negli ultimi anni è emersa la necessità di condurre analisi previsionali al fine di anticipare eventi e guadagnare un vantaggio competitivo. Queste tecniche, conosciute come data mining, consentono di “scavare” nei dati per estrarre informazioni, pattern e relazioni non immediatamente evidenti o note in precedenza. L’utilizzo delle tecniche di data mining per le previsioni è chiamato predictive analytics.
Gli strumenti di predictive analytics si basano su diverse fasi:
- Comprensione del Business: capire appieno le esigenze aziendali e gli obiettivi.
- Comprensione dei Dati: analizzare e comprendere i dati disponibili.
- Preparazione dei Dati: pulire e preparare i dati per l’analisi.
- Creazione di un Modello Predittivo: sviluppare un modello basato sui dati storici.
- Test e Valutazione del Modello: verificare l’efficacia del modello predittivo.
- Utilizzo del Modello: applicare il modello per ottenere previsioni e informazioni.
Ciò che è interessante notare è che le prime tre fasi coincidono ampiamente con l’implementazione di un sistema di Business Intelligence. Pertanto, la presenza di un sistema di BI ben strutturato fornisce una solida base per l’implementazione di modelli predittivi.
Le tecniche di predictive analytics rappresentano una naturale evoluzione dei sistemi di Business Intelligence. Le aziende con sistemi BI consolidati sono in una posizione favorevole per comprendere le potenzialità offerte dalla previsione e dalla modellazione predittiva.
Differenza tra Business Intelligence e Analisi Predittiva
La differenza fondamentale tra la Business Intelligence e l’analisi predittiva è la domanda a cui forniscono risposta. La Business Intelligence cerca di rispondere a “Cosa succederà adesso?”. L’analisi predittiva, invece, vuole rispondere a “Cosa succederà nel futuro?”.
- La Business Intelligence identifica i pattern nei dati storici e attuali per consentire alle aziende di trarre conclusioni basate sull’analisi dei dati.
- L’Analisi Predittiva costruisce modelli analitici per prevedere la probabilità di eventi futuri. Identifica comportamenti e tendenze che possono essere utilizzati per prevedere specifici eventi futuri.
La Business Intelligence è spesso posizionata tra l’analisi descrittiva e diagnostica, poiché utilizza i dati per comprendere il passato e il presente. Tuttavia, rimane fondamentale per l’analisi predittiva poiché fornisce dati puliti e certificati che possono essere utilizzati per addestrare modelli predittivi.
Predictive Analytics e Business Intelligence
Non c’è una competizione diretta tra predictive analytics e Business Intelligence. Piuttosto, collaborano sinergicamente. Entrambi svolgono ruoli complementari che possono interagire per fornire dati e informazioni reciproche. In effetti, molti software di BI stanno iniziando ad implementare funzionalità di intelligenza artificiale per unire analisi di BI e analisi predittive nello stesso strumento.
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