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.
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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.