Che cosa è l'analisi predittiva?
Utilizzo di algoritmi statistici, tecniche di apprendimento automatico e modelli di dati storici per prevedere risultati, tendenze e comportamenti futuri per decisioni basate sui dati
Summary
- Analizza modelli nei dati storici utilizzando regressione, alberi decisionali, reti neurali e modelli di serie temporali per prevedere l'abbandono dei clienti, i guasti delle apparecchiature, l'andamento delle vendite e i rischi finanziari.
- Consente un processo decisionale proattivo prevedendo i risultati prima che si verifichino, consentendo alle aziende di ottimizzare l'inventario, personalizzare il marketing e prevenire problemi costosi.
- Si differenzia dall'analisi descrittiva (cosa è successo) e dall'analisi diagnostica (perché è successo) concentrandosi su cosa accadrà e supportando l'analisi prescrittiva per le azioni consigliate.
Che cos'è l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva è una forma di analisi avanzata che utilizza dati nuovi e dati storici per determinare modelli e prevedere risultati e tendenze future.
Come funziona l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva si avvale di numerosi strumenti, come tecniche di analisi statistica, query analitiche, data mining, modellazione predittiva e algoritmi automatizzati di machine learning su set di dati, per creare modelli predittivi che attribuiscono un valore numerico alla probabilità che un particolare evento si verifichi e includono scenari "what-if" e valutazione dei rischi. Con l'analisi predittiva le organizzazioni possono identificare e sfruttare i modelli contenuti nei dati per individuare rischi e opportunità. L'analisi predittiva è solitamente associata ai big data, ad esempio dati di engineering, recuperati da sensori, strumenti e altri sistemi connessi. D'altra parte, i dati del sistema aziendale di un'organizzazione potrebbero includere dati delle transazioni, risultati delle vendite, reclami dei clienti e informazioni di marketing. Per estrarre valore dai big data, le aziende applicano algoritmi a grandi set di dati utilizzando soluzioni come Hadoop e Spark. Questi strumenti sono in grado di acquisire, archiviare ed elaborare grandi volumi di dati strutturati e non, provenienti da fonti diverse come dispositivi connessi e sensori che misurano l'attività aziendale.
Il playbook sull'AI agentiva per l'enterprise
Le diverse fasi del ciclo di vita dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva ha un proprio ciclo di vita, che inizia con la definizione del problema e termina con la sostituzione con un altro modello. Di seguito sono indicate le fasi dell'analisi predittiva. 
L'analisi predittiva può aiutare le aziende a formulare in tempo reale raccomandazioni sicure che riducono i costi, migliorano la sicurezza e guidano gli investimenti.