Nel contesto aziendale moderno, la capacità di prevedere eventi futuri basandosi su dati e analisi, riveste un ruolo cruciale. Il forecasting permette alle aziende di pianificare strategicamente, ottimizzare le operazioni e prendere decisioni informate, contribuendo così al proprio successo a lungo termine. Uno degli elementi fondamentali per effettuare previsioni accurate è l’uso dei dati storici.
I dati storici rappresentano un archivio prezioso di informazioni passate, incluse vendite, tendenze di mercato, dati economici e altri indicatori rilevanti. Questi dati offrono una base solida su cui costruire modelli previsionali, permettendo di identificare pattern, tendenze e anomalie che potrebbero influenzare le future performance aziendali.
L’analisi dei dati storici consente alle aziende di comprendere meglio i cicli economici, la stagionalità e altri fattori ricorrenti che possono avere un impatto significativo sulle loro operazioni. Utilizzando queste informazioni, le aziende possono sviluppare previsioni più accurate, riducendo l’incertezza e migliorando la loro capacità di rispondere alle sfide del mercato.
Ruolo del dato storico nei modelli di previsione
I dati storici rappresentano la base su cui si costruiscono previsioni accurate. La loro importanza risiede nella capacità di fornire un contesto e una prospettiva basata su eventi reali del passato. Il loro utilizzo passa attraverso tre fasi:
Raccolta dei dati storici
La raccolta di dati storici è il primo passo fondamentale per effettuare previsioni accurate. Le aziende raccolgono dati su vendite passate, tendenze di mercato, comportamenti dei clienti e indicatori economici. Questi dati possono provenire da fonti interne, come i sistemi di gestione delle risorse aziendali (ERP), o da fonti esterne, come i report di settore e le statistiche governative. La qualità e la quantità dei dati raccolti influenzano direttamente l’accuratezza delle previsioni.
Analisi delle tendenze
L’analisi delle tendenze passate è essenziale per individuare pattern e cicli ricorrenti. Ad esempio, un’azienda che vende un farmaco antinfluenzale potrebbe osservare un aumento delle vendite durante i mesi invernali. Comprendere queste tendenze permette alle aziende di anticipare le variazioni della domanda e adattare le proprie strategie di conseguenza.
Modelli di previsione
Esistono vari modelli di previsione che si basano sui dati storici. Tra gli algoritmi più utilizzati vi sono i modelli ARIMA, DeepAR e Prophet. L’intelligenza artificiale e il machine learning giocano un ruolo fondamentale nel forecasting. La scelta del modello dipende dalla natura dei dati e dagli obiettivi previsionali dell’azienda.
Limite e sfide dei dati storici nell'analisi dei dati
Una delle principali sfide nell’utilizzo dei dati storici è la loro disponibilità. In alcuni casi, i dati potrebbero essere incompleti o non disponibili, rendendo difficile effettuare previsioni accurate. Le aziende devono investire nella raccolta e nella gestione dei dati per superare queste limitazioni.
In secondo luogo, i cambiamenti improvvisi nel mercato, come le innovazioni tecnologiche o le variazioni nelle preferenze dei consumatori, possono rendere meno efficaci i forecast basati sui dati storici. Diventa indispensabile, quindi, saper adattare e aggiornare i propri modelli previsionali per riflettere le nuove realtà del mercato.
Infine, i dati storici possono contenere bias e errori che possono influenzare le previsioni. È importante per le aziende identificare e correggere queste distorsioni per migliorare l’accuratezza del forecast. Tecniche di data cleansing e analisi statistica possono essere utilizzate per ridurre l’impatto di questi errori.
Per superare questi limiti è cruciale sfruttare la tecnologia adeguata. Progetti di forecasting possono essere implementati sia con piattaforme e servizi a pagamento, sia con linguaggi open source. Ogni azienda deve poter scegliere la soluzione più adatta alla proprie esigenze.
Use Case di Successo
Blue BI ha supportato un cliente del settore farmaceutico nello sviluppo di un sistema avanzato per la previsione delle vendite dei suoi prodotti (volumi, fatturato e prezzi) per i prossimi due anni. Il nostro team di data scientist ha utilizzato i dati storici del cliente per addestrare vari modelli di forecasting e individuare quello con le migliori prestazioni sui dati di test.
Il modello selezionato consente di generare previsioni dettagliate sulle vendite future per ciascun prodotto, fornendo al cliente informazioni preziose per una pianificazione più accurata del budget e per una gestione ottimale degli stock. Per aumentare ulteriormente l’accuratezza delle previsioni, abbiamo integrato dati aggiuntivi come le campagne pubblicitarie passate e la pianificazione delle future.
Inoltre, abbiamo strutturato un processo di aggiornamento continuo: ogni volta che sono disponibili nuovi dati storici, le previsioni vengono ricalcolate, e periodicamente il modello viene aggiornato per mantenere prestazioni elevate.
Conclusione
Le aziende che investono nella raccolta e nell’analisi dei dati saranno meglio posizionate per affrontare le sfide del mercato e sfruttare le opportunità emergenti.
Blue BI supporta le aziende nel riconoscere il valore dei dati storici e a investire nelle tecnologie e nelle competenze necessarie per utilizzarli efficacemente. Solo attraverso un approccio basato sui dati, le aziende possono ottenere previsioni accurate e prendere decisioni informate.
Blue BI ha creato la soluzione BBI x Forecasting che, grazie ad un approccio ibrido, statistico e ML, genera previsioni affidabili basate sui dati storici che permettono alle aziende di differenziarsi sul mercato, superando il rischio dell’analytical divide.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
