Nel contesto attuale, le aziende sono largamente consapevoli del fatto che la loro maggiore ricchezza risiede al loro interno: il patrimonio di dati aziendali assume un valore strategico e competitivo che rappresenta un’occasione mancata se non trattato in maniera efficace ed efficiente.
Se la Business Intelligence ha aiutato le aziende a prendere decisioni migliori trasformando i dati in informazioni e conoscenza, l’Advanced Analytics si pone finalità più ambiziose: aumentare il valore degli stessi dati usandoli per predire eventi futuri e fare le scelte migliori per il proprio business.
In tal senso l’Advenced Analytics rappresenta la naturale evoluzione della Business Intelligence.
Cos’è l’Advanced Analytics
L’Advanced Analytics è un sistema di analisi avanzata che si basa su tecniche complesse di machine learning (ML) e di analisi autonoma o semi-autonoma dei dati per prevedere trend futuri e risultati di business (Glossario Gartner).
L’Advanced Analytics quindi non è una tecnica, ma un insieme di tecniche utilizzate per andare oltre l’analisi tradizionale: tramite l’analisi in tempo reale, la modellazione predittiva e metodi statistici applicati agli strumenti di Business Intelligence (BI e BA), l’Advanced Analytics permette di prevedere scenari e trend futuri prima ancora che si verifichino. Questo consente alle aziende che ne fanno uso di avere un enorme vantaggio strategico per dominare e prosperare in mercati altamente competitivi e in continuo cambiamento.
Perché è utile l’Advanced Analysis
Grazie alle soluzioni di Advanced Analytics, le aziende possono:
- Aumentare il ROI sui propri investimenti: ottimizzando l’operatività, innovando i processi e migliorando le performance.
- Prevedere il futuro: l’Advanced Analytics permette alle aziende di analizzare dati storici e informazioni aziendali, sovrapponendoli ai dati in tempo reale per fare previsioni affidabili.
- Ridurre i rischi e le perdite: i processi decisionali si basano su dati certi anche in scenari particolarmente mutevoli.
- Innovare il business e anticipare i trend (persino influenzarli): ottenendo un vantaggio competitivo sui principali competitor di settore.
- Ottimizzare risorse e processi: riducendo i costi e spostando risorse verso le aree più produttive.
Ambiti di applicazione dell’Advanced Analytics
Quindi l’evoluzione dell’analisi dei dati passa dagli Advanced Analytics ovvero sistemi e strumenti che vanno oltre lo studio del dato storico, cercando le possibili correlazioni in ottica predittiva e addirittura prescrittiva:
- Analisi predittiva (Predictive Analysis): fornire predizioni future su eventi noti o sconosciuti, basandosi su dati storici e attuali, tramite tecniche di modellazione predittiva, machine learning e data mining.
- Analisi prescrittiva (Prescriptive Analysis): partendo dall’analisi descrittiva e predittiva, specifici software suggeriscono quali siano le migliori azioni da intraprendere per raggiungere determinati obiettivi, mostrando anche gli effetti derivanti da ogni decisione.
In tal modo le aziende sfruttano un enorme supporto decisionale, basando le proprie scelte su dati concreti attuali e futuri, conoscendo con anticipo gli effetti delle proprie azioni e, talvolta, scegliendo di automatizzare determinate attività.
Tecniche e funzionalità dell’Advanced Analytics
Software e soluzioni di Advanced Analysis includono tecniche di:
- modellazione statistica
- machine learning
- data/text mining
- data visualization
- network and cluster analysis
- sentiment analysis
- simulazione
- analisi ed elaborazione di eventi complessi
- reti neurali
- cognitive computing
- e molto altro
Queste tecniche vengono impiegate per realizzare analisi avanzate con due obiettivi principali:
- Augmented Analysis: ampliare insight e previsioni a supporto del processo decisionale;
- Automatizzare il processo decisionale escludendo l’intervento umano. In queste applicazioni è corretto dire che l’Advanced Analytics è l’insieme di tecniche su cui si basano l’Intelligenza Artificiale (AI) e i bot.
Come usare l’Advanced Analysis in ambito aziendale
Ogni business area può beneficiare dei vantaggi dell’analisi avanzata:
- Finance – Risk Analysis: reagire in maniera tempestiva alle variazioni delle condizioni dei mercati, aumentare prestazioni e produttività, prevedere rischi economici e finanziari.
- Predictive Maintenance: mantenere apparecchiature, computer, macchinari industriali nelle condizioni di funzionamento ottimali grazie all’applicazione dell’AI che permette di anticipare i guasti, evitando le avarie e soprattutto il fermo macchina e dunque l’interruzione di produzione nella smart factory.
- Forecasting: affiancare al tipico processo di forecasting basato sull’intuizione delle figure di business, l’utilizzo di algoritmi di AI che permettono di simulazione di eventi e scenari di varia natura producendo previsioni accurate e permettono di reagire tempestivamente a qualsiasi cambiamento.
- Marketing & Digital Strategy: comprendere e prevedere i bisogni dei propri clienti, individuare le strategie più adeguate e sviluppare un marketing personalizzato per migliorare l’esperienza dei clienti.
- Sales & Commercial: individuare logiche di prodotto, prezzo e mercato influenzati da eventi e trend futuri, sviluppare strategie commerciali per specifici mercati e aree geografiche.
- Supply Chain Optimization: ottimizzazione dei processi produttivi, abbattimento dei costi di distribuzione, manutenzione predittiva per evitare guasti alle macchine e ritardi.
- Help Desk: offrire supporto alle strutture interne tramite chatbot proattive.
- Human Resources: migliorare il grado di soddisfazione e la retention dei dipendenti in azienda.
Questi sono solo alcune delle principali opportunità offerte da soluzioni e software che integrano tecniche di Advanced Analysis.
Strumenti vs soluzioni di Advance Analysis
Esistono numerose piattaforme di analisi avanzata, ognuna con dei vantaggi e svantaggi a seconda del caso d’uso.
- Platform: Dataiku, SAS, Microsoft Azure ML e IBM sono strumenti che permettono l’analisi avanzata, garantiscono modelli predefiniti, approccio visuale e grafico (non solo tramite codice) e spesso abilitano la democratizzazione (possono essere usati non solo da ingegneri e tecnici). Sebbene meno economiche delle soluzioni open source, gli strumenti proprietari di Advanced Analysis hanno il grande vantaggio di garantire l’automatizzazione e supporto continuativo (oltre ad essere impegnati in continui investimenti per migliorare il prodotto).
- Strumenti open source: generalmente meno costosi, sono strumenti supportati da una comunità di utenti impegnati attivamente a migliorare le funzionalità (es. R, Python). Sebbene supporto e documentazioni siano affidati alla community, non esiste un reale vincolo di garanzia e supporto; inoltre la penuria di strumenti e oggetti a contorno che permettano di amministrare, automatizzare e visualizzare meglio algoritmi e processi, è un aspetto di cui tenere conto.
- Strumenti di self-service analysis: piattaforme che hanno lo scopo di rendere semplici e intuitive le funzionalità di analisi avanzata anche per gli utenti business (es. Tableau, Qlik). Benché risultino più immediate da implementare e utilizzare, le funzionalità restano più limitate rispetto alle tecnologie più specifiche proprio perché nascono sostanzialmente come strumenti per la Business Intelligence e Data Visualization, più che per l’Advanced Analysis. Il vantaggio è che sono integrabili in soluzioni più complesse.
Come implementare un modello di Advanced Analysis azienda
Implementare progetti di Advanced Analytics in azienda è un processo complesso che richiede numerose competenze tecnologico-funzionali e sui processi di business tipici di ogni settore.
Sebbene alcuni strumenti di self-service analysis siano di più rapida implementazione, non è detto che siano sempre la risposta giusta per le esigenze specifiche dell’azienda e anche rispetto alle competenze che si hanno al proprio interno. Ecco allora che la scelta della tecnologia da implementare può condizionare il successo o meno di un progetto di Advanced Analytics.
Oggi sono sempre più le aziende che si stanno strutturando al proprio interno costituendo team di data scientist capaci di sviluppare progettualità complesse anche con strumenti open source. Al contempo, esistono oggi sul mercato piattaforme end to end che hanno lo scopo di portare l’AI all’interno di contesti meno strutturati ma che vedono gli Advanced Analytics come supporto innovativo nelle loro scelte di business.
Il team Advanced Analytics di Blue BI racchiude un mix di competenze sia a livello di discipline di AA e sia di conoscenze di piattaforma per supportare e migliorare il percorso che le aziende vogliono intraprendere con gli AA.
Il Team AA di Blue BI ha competenze su:
Alcune delle esperienze riguardano:
- Manutenzione predittiva in ambito IoT
- Clustering dei punti vendita
- Sviluppo di modelli di forecasting delle vendite
- Automatizzazione di processi di confronto tra richieste clienti
- Adozione di strategie preventive per evitare la deviazione dei clienti
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
