Utilizzare i dati per prendere le decisioni di business. Questa, in estrema sintesi, è la definizione dell’impresa data-driven. Gli obiettivi da raggiungere, le azioni strategiche e i piani di sviluppo non sono definiti in base all’intuito o alla capacità del team di governo, ma trovano riscontro oggettivo nei dati in possesso dell’azienda. È quella che McKinsey definisce “data-first organization”: un’impresa in cui, a tutti i livelli, le informazioni orientano il modo di agire. Sia in ambito strategico che operativo, il valore delle informazioni (data value), è uno degli asset su cui le aziende costruiscono il proprio sviluppo. Un asset, questo, che può essere massimizzato grazie all’utilizzo dell’analisi predittiva.
La possibilità di anticipare i fenomeni e prevedere le tendenze può fornire, infatti, indicazioni preziose a diverse direzioni aziendali, in ogni settore merceologico. La previsione della domanda, la churn prediction, l’ottimizzazione dei prezzi, la prevenzione delle frodi finanziarie, la manutenzione predittiva dei macchinari, il miglioramento dei flussi logistici: sono, questi, alcuni esempi dei processi di business e operativi che l’analisi predittiva può ottimizzare.
In un’azienda data-driven, dunque, la predictive analysis consente di valorizzare il data value: fornisce informazioni strategiche e business-critical, e consente di prendere decisioni informate e tempestive, a salvaguardia del profitto e dell’operatività aziendale.
Come l’analisi predittiva aiuta il business data-driven
L’analisi predittiva, attraverso l’uso di algoritmi statistici, le tecniche di Artificial Intelligence e l’elaborazione di grandi moli di dati (Big Data), permette di individuare comportamenti ricorrenti (“pattern”) che altrimenti resterebbero sconosciuti. È in grado, cioè, di isolare fenomeni non casuali all’interno dei dati storicizzati: vengono, cioè, portati alla luce quali sono i fattori che producono un certo risultato. Tali fenomeni, opportunamente combinati con altre informazioni di contesto, sono in grado di determinare la probabilità che si presentino determinati eventi nel futuro. In termini di business, ciò significa servire nel modo più adeguato possibile i decision-maker; le persone che all’interno dell’azienda sono responsabili delle strategie di sviluppo e dell’esecuzione dei piani operativi effettuano le scelte in base a indici di confidenza e non a supposizioni.
Ma in che modo l’analisi predittiva supporta il business data-driven?
Analisi predittiva: dove applicarla
L’analisi predittiva va modellata sulla base dei processi specifici dell’azienda, che è, quindi, in possesso di una base dati storicizzata e di una struttura di raccolta dei dati dal campo. Tuttavia, ogni settore merceologico è caratterizzato da dinamiche tipiche del comparto, ed è possibile, pertanto, individuare processi di business generali, dai quali emerge con chiarezza il contributo che l’analisi predittiva fornisce per implementare la strategia data-driven:
- Retail. I grandi rivenditori online possono, ad esempio, utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare la catena di fornitura, fino alla consegna al cliente finale. Ne è un esempio l’anticipatory shipping di Amazon, che, basandosi sullo storico degli acquisti, le ricerche sul sito e la wishlist del singolo consumatore, può pre-posizionare i prodotti negli hub più vicini al luogo di consegna, con il risultato di ottimizzare le scorte, anticipare i tempi di delivery e migliorare la Customer Experience.
- Finance. L’analisi predittiva permette di identificare transazioni potenzialmente fraudolente mettendo in relazione, ad esempio, un acquisto di alto valore in un paese straniero con le abitudini di spesa del cliente (entità, localizzazione geografia, orario, ecc.), determinando la probabilità di frode dell’operazione.
- Healthcare. L’analisi predittiva può essere utilizzata per migliorare la diagnosi delle malattie e personalizzare la cura. L’analisi con algoritmi di Artificial Intelligence di enormi quantità di dati, quali, ad esempio, informazioni anamnestiche, articoli scientifici, esami di laboratorio, studi clinici, ecc., è in grado di identificare pattern complessi che potrebbero sfuggire agli esseri umani.
- Manufacturing. I macchinari utilizzati nelle linee di produzione registrano un serie di dati (temperatura, pressione, velocità di esercizio, ecc.) attraverso i sensori IoT. Tali dati possono essere raccolti ed elaborati da algoritmi di Artificial Intelligence, in grado di identificare pattern che indicano potenziali guasti, usura delle componenti o potenziali crisi a fronte di determinati carichi di lavoro. Le informazioni possono segnalare la necessità di interventi di manutenzione o adeguamento.
Gli esempi di implementazione dell’analisi predittiva evidenziano come i possibili campi di applicazione siano vasti e diversificati. In ogni settore merceologico l’analisi predittiva è centrale per l’implementazione del modello di azienda data-driven. Senza questa metodologia, infatti, il valore dei dati resta inespresso e rischia di non giustificare l’impegno economico e organizzativo.
Analisi predittiva: quali sono i vantaggi per le aziende
La diffusione della cultura data-driven all’interno dell’azienda fa sì che l’analisi predittiva sia presa in considerazione anche per processi corporate e di back-end che non sembrerebbero poterne trarre vantaggio. Si pensi, ad esempio, alle attività della Direzione Human Resources: implementare il modello data-driven significa utilizzare l’analisi predittiva per affrontare sfide, quali, ad esempio, la diminuzione del turnover nel medio-lungo periodo, oppure per la previsione delle performance future del collaboratore, in base ai dati storici e comportamentali, identificando così le risorse con il maggiore potenziale di sviluppo.
In ogni settore o direzione aziendale, quindi, l’utilizzo dell’analisi predittiva porta benefici, quali, ad esempio:
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previsioni più accurate;
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azioni di sviluppo mirate;
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identificazione di opportunità di mercato;
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eliminazione dei fattori di rischio;
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abbattimento dei costi.
Le aziende che intendono implementare un modello data-driven basato sull’analisi predittiva, hanno una precisa roadmap da percorrere. Occorre, infatti, definire una policy strutturata che copra end-to-end la gestione delle informazioni e tener a mente che il primo step, quello di avere i dati a disposizione, è sì, il più oneroso, ma è il vero asset di valore su cui vale la pena investire.
Non è casuale, infatti, che una ricerca 2023 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, evidenzi come si stia affermando nelle aziende la volontà di imprimere una svolta data-driven, e che questa coincida con la costruzione della Data Value Chain, ovvero la filiera di trasformazione del dato grezzo in informazione di valore. È il percorso che le aziende sono chiamate a compiere, affinché il data value si trasformi in profitto stabile e progressivo sviluppo dell’impresa.
