Gli advanced analytics per prevedere il futuro

Per essere competitivi nel mondo del business, soprattutto a livello industriale, gli adva​nced analytics sono una leva di pianificazione delle produttività e delle analisi predittive, ormai indispensabile. La domanda non è più sul perché dotarsi di analisti con specifiche competenze per la selezione e interpretazione dei big data, semmai ci si deve chiedere come strutturare il prima possibile un’apposita unit aziendale con queste figure professionali. 

Il contesto attuale è caratterizzato dall’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale includendo tecnologie di machine learning, deep learning e natural learning processing. Gli advanced analytics includono set di dati per il web, il mobile, il cloud e consentono di ottenere informazioni in real-time, andando oltre le classiche analisi descrittive delle serie storiche di dati disponibili. Con gli advanced analytics, oltre al passato si può provare a guadare (e prevedere) il futuro, con analisi predittive ai fini dell’automazione, ridefinendo l’orizzonte temporale dell’analisi.

Stiamo parlando di numerose attività e ambiti di applicazioni: reti neurali, apprendimento automatico e machine learning, analisi semantiche, predittive e di sentiment, fino alla data visualization. Tecnologie e utilizzi che presuppongono competenze verticali ancora oggi non facilmente reperibili nel mondo del lavoro, nonostante il mercato degli analytics in Italia cresca da un tasso del 20%. Vi sono numerose declinazioni possibili nelle varie industry, a partire proprio dal settore assicurativo dove le analisi predittive stanno sempre più facendo parte dei consueti strumenti di lavoro. UnipolTech mette a disposizione del Gruppo Unipol il suo know how per la valorizzazzione dei dati di natura telematica e, sfruttando gli analytics per la segmentazione della tipologia di clientela, ha aperto la strada ad una metodologia di lavoro che abilita proposition di data monetization B2B mirate.  

Tuttavia nelle grandi imprese e nelle PMI solo il 12% degli investimenti è destinato a progetti di advanced analytics, un ritardo grave, soprattutto se pensiamo che queste analisi consentono di ottenere una comprensione profonda di scenari complessi per fornire insights dettagliati a chi assume decisioni importanti, anche sbilanciandosi su analisi predittive sul futuro del business. ​

La potenza computazionale unitamente allo sviluppo e inserimento delle giuste competenze in azienda, consentono di trovare significati altrimenti non osservabili; vi sono vantaggi sui costi, sulla distribuzione delle risorse e sull’ottimizzazione complessiva dei processi decisionali.

La domanda che un imprenditore si pone quando decide dove allocare le risorse è la seguente: quali vantaggi posso ottenere? Cosa posso fare concretamente con gli advanced analytics? Oltre al generale controllo del processo produttivo, si può effettuare la segmentazione della clientela, confrontare set di dati con quelli dei competitors, pianificare campagne advertising mirate identificando i principali trend di mercato, monitorare in tempo reale le performance e i problemi non individuati fino a quel momento. Tutte attività che in definitiva possono facilitare la crescita dei profitti.

Come abbiamo visto ci sono tutti gli elementi per ritenere gli advanced analytics un asset strategico per diverse funzioni di business, non di esclusiva competenza dei reparti di information technology. L’obiettivo è di gestire ancora più dati per ricavare correlazioni nuove e offrire maggiore supporto a chi deve assumersi la responsabilità delle decisioni. Tutto questo deve presupporre che saremo in grado di trasformare i dati disaggregati in informazioni utili, attraverso forme di visualizzazioni grafiche semplici e comprensibili.

Servono investimenti e visione. Chi lo farà resterà competitivo, invece chi sceglierà di restare agganciato a metodi più tradizionale di analisi, probabilmente faticherà di più a restare sul mercato.     

​