Che cos'è l'analisi predittiva

L'analisi predittiva è un metodo di analisi che esamina i dati attuali e storici allo scopo di prevedere gli eventi futuri. Si avvale di tecniche quali machine learning, modellazione statistica e data mining, per consentire alle aziende di identificare tendenze, comportamenti, risultati futuri e opportunità di business.

Basandosi su un set di variabili di input, l'analisi predittiva addestra un modello allo scopo di prevedere i valori futuri dei nuovi dati. Il modello identifica quindi le relazioni e i pattern che legano le variabili, assegnando anche un punteggio in base agli elementi che è stato addestrato a cercare.

Tale punteggio può essere utilizzato come Business Intelligence per valutare il rischio o i potenziali vantaggi di una serie di condizioni e consente di determinare la probabilità che un determinato evento si verifichi.

L'analisi predittiva può essere applicata a dati strutturati e non. Il data mining, ovvero il processo utilizzato per identificare modelli, trend e comportamenti nei set di dati di grandi dimensioni, consente di preparare per l'analisi dati provenienti da più origini, come data warehouse o data lake.

Quando i dati sono pronti per essere analizzati, la modellazione predittiva crea e verifica un modello di analisi predittiva che, dopo essere stato addestrato e valutato, potrà essere riutilizzato in futuro per rispondere a nuove domande relative a dati dello stesso tipo.

Le tecniche di modellazione predittiva più diffuse includono la regressione, il machine learning, gli alberi decisionali e le reti neurali, solo per fare alcuni esempi.

Modelli di regressione

I modelli di regressione utilizzano equazioni matematiche per identificare le relazioni fra le variabili.

I modelli di regressione lineari restituiscono risultati continui con infinite possibilità (come il potenziale valore degli immobili a partire da un determinato costo al metro quadrato), mentre quelli logistici restituiscono un numero di possibilità limitato (ad esempio se una determinata abitazione in un quartiere specifico verrà venduta sopra o sotto un determinato prezzo).

I modelli di regressione vengono spesso utilizzati dagli istituti bancari o finanziari per determinare il rischio di credito o rilevare le frodi sulle carte di credito, prevedere le tendenze di mercato e stimare gli effetti delle nuove normative sui servizi finanziari.

Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono un'altra tecnica comunemente utilizzata per l'analisi predittiva, allo scopo di identificare come una determinata decisione conduce al quella successiva. Questo approccio può essere applicato ai modelli di machine learning che determinano una serie di condizioni e conseguenze ipotetiche, basandosi su un elenco di domande sequenziali e gerarchiche per ottenere un risultato a partire dai dati di input.

La struttura ramificata di questo modello è inoltre in grado di mostrare tutti i possibili risultati di una determinata decisione, mostrando il percorso che lega la decisione al relativo esito.

Machine learning

Il machine learning è un'estensione dell'analisi predittiva. L'analisi predittiva spesso richiede un modello creato da un data scientist o da un analista, mentre gli algoritmi di machine learning utilizzati nei prodotti software di intelligenza artificiale e deep learning, come IBM Watson, sono in grado di apprendere autonomamente. Questi algoritmi migliorano e si evolvono a mano a mano che elaborano i dati, senza richiedere una riprogrammazione continua.

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Reti neurali

Le reti neurali sono tecniche di analisi avanzate che consentono di determinare la precisione delle informazione ottenute dai modelli di regressione e dagli alberi decisionali. Le reti neurali identificano le analogie non lineari fra dati di vario tipo e sono particolarmente utili quando determinare la portata degli eventi possibili è più importante che comprendere il motivo per cui si verificano.

L'analisi predittiva può contribuire a migliorare le prestazioni IT identificando i rischi o segnalando i potenziali problemi dell'infrastruttura IT. Anziché aspettare la segnalazione di un errore, dovuto ad esempio a un guasto delle apparecchiature, i team operativi possono sfruttare l'analisi predittiva per identificare i problemi in modo proattivo e risolverli prima che si ripercuotano sull'ambiente operativo, consentendo all'azienda di risparmiare tempo e denaro.

L'analisi predittiva può essere utilizzata anche per valutare i rischi, prevenire i problemi di sicurezza ed evitare tempi di inattività imprevisti, ricercando gli aspetti anomali in una rete e identificando le potenziali vulnerabilità attraverso un'analisi in tempo reale delle azioni, a mano a mano che si verificano.

Insieme all'analisi predittiva è possibile utilizzare strumenti di automazione che consentono di risolvere i problemi già identificati o implementare le modifiche in base ai risultati previsti.

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