Le tecniche di analisi predittiva forniscono previsioni su andamenti futuri e sono sempre più utilizzate nelle aziende per migliorare i risultati di bilancio e ottenere risultati ottimali nei vari reparti.
Avendo risposte a domande come queste, infatti, si possono prendere migliori decisioni e razionalizzare le risorse aziendali:
- che quantità di prodotti si venderà nei prossimi mesi?
- quale sarà l’andamento della domanda nei settori in cui opera l’azienda, dopo le crisi causate dal Covid e dalla guerra in Ucraina?
- quali macchine occorre sottoporre a manutenzione per evitare un “fermo macchina”?
Gli strumenti di Business Intelligence e di Corporate Performance Management (CPM) aiutano già a prendere decisioni corrette. I software di CPM, per esempio, si occupano di integrare dati strutturati e non strutturati, valorizzando appositi indicatori per avere un migliore controllo di gestione delle varie aree di attività.
L’analisi predittiva, però, fa un passo avanti perché fornisce migliori informazioni operative grazie a correlazioni tra i dati non evidenti a priori.
Perché l’analisi predittiva migliora i risultati aziendali
In azienda arrivano dati di vario genere e da più fonti: clienti/fornitori, magazzino, risorse umane e banche dati esterne. Mettendo in correlazione tra loro questa enorme mole di dati tramite appositi modelli matematici, si può avere una previsione il più possibile accurata degli eventi futuri.
A questo scopo, i software di analisi predittiva utilizzano tecniche di intelligenza artificiale con algoritmi di machine learning e sofisticati modelli statistici e matematici, spesso sviluppati con istituzioni universitarie. Tra essi, si potrebbero citare i modelli statistici di regressione, gli alberi decisionali e le reti neurali.
Non utilizzandoli, difficilmente si otterrebbero le informazioni fornite dall’analisi predittiva, a causa della grande quantità di dati da valutare. La loro elaborazione avviene con algoritmi di “data mining”, identificando correlazioni che, invece, potrebbero sfuggire per la dimensione degli archivi.
Quanto sono accurate le previsioni ottenute con tecniche di intelligenza artificiale
Lavorando con applicazioni di analisi predittiva, occorre fare attenzione perché, per definizione, una previsione ha sempre un’alea di indeterminazione. Si può auspicare, però, che i risultati si avvicinino il più possibile alla realtà futura.
L’affidabilità migliora quando:
- lo strumento software è più evoluto;
- la massa di dati su cui opera è maggiore e di migliore qualità;
- è stato dedicato più tempo all’“addestramento” del software;
- i consulenti che affiancano i dipendenti che lavorano con l’analisi predittiva sono più esperti.
Inoltre, l’analisi predittiva fornisce migliori risultati in dipendenza dell’accuratezza degli algoritmi, del confronto con i dati storici e quanto minore è il periodo temporale per cui si valutano gli obiettivi.
La logica di base è correlare i dati correnti con gli eventi storici aziendali per fornire previsioni sugli eventi futuri. Ogni volta il livello di accuratezza viene verificato con i dati reali e gli archivi vengono aggiornati per fornire previsioni successive sempre più affidabili.
Quali sono le implementazioni dell’analisi predittiva nei diversi settori di attività?
Quando le previsioni degli eventi futuri sono affidabili, i risultati aziendali migliorano in tutte le aree aziendali.
Nel settore manifatturiero, per esempio, si ottimizzano le scorte in magazzino, evitando eccessi o carenza di prodotti. Nel reparto finanziario si valutano i rischi di credito per ottimizzare le attività di riscossione e ridurre gli insoluti.
La manutenzione programmata delle apparecchiature riduce i periodi di “fermo macchina”, tempo degli interventi, costo dei ricambi e dei materiali di consumo. Nel settore aereomobili e altri mezzi di trasporto si ottimizzano anche la gestione dei carburanti e dei lubrificanti.
Nel settore bancario si possono ridurre i rischi derivanti da clienti insolventi e da attività finanziare con scopi fraudolenti. Nel settore farmaceutico si individuano i prodotti in scadenza meno venduti in una certa area, ottimizzando produzione, forniture e scorte.
In tutti i settori le attività di segmentazione e di valutazione delle abitudini di acquisto della clientela generate tramite tecniche di analisi predittiva comportano un aumento del fatturato e una migliore redditività, grazie ad attività di comunicazione con proposte mirate.
Trovando il giusto partner software, quindi, l’azienda può sfruttare queste tecniche per ottenere concreti vantaggi competitivi che la portano a un livello privilegiato rispetto alla concorrenza.
