L’analisi predittiva è una componente della business intelligence e della business analytics utilizzata per prevedere eventi futuri non ancora noti. A questo scopo impiega tecniche di data mining, statistica, machine learning e intelligenza artificiale per analizzare dati attuali e storici ed elaborare previsioni. In questo modo è possibile individuare in anticipo rischi e opportunità. I termini “analisi avanzata” e “analisi predittiva” vengono spesso usati come sinonimi, ma l’analisi avanzata ha un significato più ampio ed è la categoria generale di cui l’analisi predittiva rappresenta una sottoclasse.
Processi di gestione dei dati efficienti e affidabili sono sempre più necessari per elaborare, analizzare e sfruttare in modo ottimale i crescenti volumi di dati (“Big Data”). I dati disponibili vengono esaminati e valutati tramite algoritmi, mentre modelli matematici consentono di formulare previsioni. Le aziende traggono vantaggio da queste analisi perché indicano come i clienti reagiranno con maggiore probabilità. Il processo si articola solitamente nelle seguenti fasi:
Nel settore della logistica, grazie alle previsioni predittive, le aziende possono pianificare con maggiore precisione ed essere preparate in modo ottimale alle richieste dei clienti. Il modello predittivo permette di individuare tempestivamente opportunità e rischi, evitando così interruzioni nella supply chain.
I vantaggi:
Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo di questi metodi è la previsione molto accurata dei dati di vendita futuri, con benefici diretti per la pianificazione e l’organizzazione. Che si tratti di produzione, trasporto o gestione degli ordini, le previsioni permettono di rendere più efficienti tutti questi ambiti. Questo consente anche di integrare nuovi modelli di business, aumentando il valore aggiunto e reinvestendo nell’azienda le risorse così ottenute.
Nel modello di maturità analitica di Gartner, la definizione del termine è chiaramente illustrata attraverso quattro livelli:
Per le aziende, questi modelli predittivi per individuare rischi e opportunità rappresentano un grande vantaggio, poiché il riconoscimento di schemi nei dati storici si è dimostrato particolarmente efficace. L’effetto principale di questo approccio è che l’analisi predittiva fornisce specifiche probabilità per ogni variabile, supportando i processi organizzativi e ottimizzando la pianificazione delle vendite e delle attività aziendali.
All’interno dell’azienda, gli strumenti di analisi predittiva trovano numerosi ambiti di applicazione. Ad esempio, questi metodi supportano la pianificazione delle vendite nell’individuare tendenze e modelli, inclusi gli effetti della stagionalità e delle festività sul comportamento d’acquisto.
Per utilizzare l'analisi predittiva è necessario disporre di un software adeguato in grado di gestire grandi quantità di dati e informazioni.
Oltre a questi ambiti, l’analisi predittiva viene impiegata anche nel controllo di gestione, nel marketing, nelle ricerche di mercato, nella gestione delle risorse umane, nell’analisi dei dati e nell’individuazione delle frodi, ad esempio da parte degli istituti di credito. In produzione, le previsioni permettono di capire quando una macchina necessita di manutenzione prima che si verifichino guasti.