Redazione Notizie.it Innanzitutto è fondamentale capire cos’è la predictive analytics. Con questo termine si indica una forma piuttosto avanzata di analisi, che fa previsioni sui risultati futuri utilizzando dati storici sia strutturati che non strutturati, combinati con modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning. L’obiettivo? Identificare modelli e fare previsioni su eventi futuri.
Nella pratica la predictive analytics utilizza tecniche differenti, dalla modellazione dei dati fino al data mining, dal machine learning al deep learning. Tutti questi strumenti hanno lo scopo di trasformare dei “semplici” dati in informazioni che aiutano a prendere delle decisioni strategiche.
Alla base di questo meccanismo c’è l’utilizzo di algoritmi di apprendimento avanzati e complessi che considerano grandi volumi di dati e identificano pattern nascosti, così come trend spesso difficili da individuare. Come già accennato, tutto questo serve ad anticipare gli eventi futuri, così da ottimizzare le decisioni e, più in generale, a migliorare l’efficienza aziendale.
In questo panorama, una soluzione adottata da numerose aziende in tutto il moento è rappresentato SAP SAP Analytics Cloud (in breve SAC), cioè una soluzione cloud a supporto della Business Intelligence, la pianificazione strategica e l’analisi previsionale. Grazie agli insight analitici nativi permette di scoprire, analizzare, pianificare, predire e collaborare con estrema facilità, tutto in una singola piattaforma disegnata espressamente per il mondo cloud. Le Live data connection recuperano i dati in tempo reale durante la navigazione dei report mentre le Import data connection permettono una replica dei dati all’interno della piattaforma.
Per quale scopo? Fornire una visione completa e dettagliata delle operazioni ed aiutare a creare nuovi modelli di previsione per quanto riguarda tutti i principali processi aziendali.
Quali sono i vantaggi della predictive analytics?
Come intuibile già in precedenza, i vantaggi della predictive analytics sono numerosi e possono riguardare diversi ambiti aziendali. Un’organizzazione che sa cosa aspettarsi in base agli schemi del passato ha un vantaggio commerciale nella gestione delle scorte, della forza lavoro, delle campagne di marketing e della maggior parte degli altri aspetti operativi. Per questo, la possibilità di migliorare il modo in cui si prendono le decisioni in azienda, più informate e tempestive, riduce rischi ed incertezze.
I vantaggi della predictive analytics tuttavia non finiscono qui. Tra questi ci sono:
- L’ottimizzazione delle operazioni, come la gestione delle scorte, la pianificazione della produzione e la logistica;
- Una riduzione dei costi, in quanto è possibile pianificare anche le spese future;
- Il miglioramento dell’esperienza del cliente, in quanto si prevengono le esigenze e preferenze dei consumatori, anticipando loro una risposta alle necessità e personalizzando la user experience;
- Una migliore gestione del rischio in quanto, come anticipato, con la predictive analytics si possono prevenire eventuali rischi e minacce, ancora prima che si concretizzino.
In quali campi viene utilizzata la predictive analytics?
È piuttosto ampia la gamma di settori in cui può essere utilizzata la predictive analytics. Qui leggi alcuni esempi:
- Nel settore della finanza uno strumento come SAC viene impiegato per prevedere le tendenze di mercato, valutare il rischio di credito, individuare frodi e ottimizzare i portafogli di investimento;
- Nell’ambito del retail il suo impiego va dal prevedere la domanda dei clienti al pianificare le campagne di marketing, così come ridurre i costi di magazzino e gestire le scorte;
- Nel campo sanitario la predictive analytics può migliorare la diagnosi e il trattamento dei pazienti, mentre da un punto di vista dirigenziale aiuta a prevedere le spese e a ottimizzare le risorse ospedaliere;
- In ambito marketing questo strumento è fondamentale per analizzare i comportamenti dei consumatori, prevedere le tendenze di acquisto e pianificare campagne pubblicitarie mirate;
- Nella Supply Chain e nel settore della logistica la predictive analytics si usa per prevedere la domanda e pianificare eventuali spedizioni di conseguenza.
In generale la predictive analytics rappresenta un potente strumento per le aziende che desiderano migliorare la loro efficienza operativa. Più precisamente però SAP Analytics Cloud è una soluzione davvero completa, che integra tantissime funzioni in una piattaforma totalmente basata su tecnologia cloud e pronta ad offrire un vero Real-Time Analytics as-a-service.
