Analisi predittiva vs analisi prescrittiva: qual è la differenza?

Molte aziende oggi faticano a capire cosa riserva loro il futuro e come arrivarci. Si sentono dire che le risposte spesso si trovano nei dati che già possiedono, rimane solo da capire cosa farne. Un aspetto importante per risolvere questo dilemma è saper scegliere tra analisi prescrittiva e predittiva.

Diamo un'occhiata al significato di questi due approcci, come usarli nel mondo reale e quale ha più senso per le vostre esigenze aziendali.

Che cosa sono le analisi predittive (predictive analytics)?

L'analisi predittiva comporta l'identificazione di strutture nascoste nei dati che possono essere usate per creare modelli in grado di darvi un'idea di ciò che probabilmente accadrà in futuro. L'analisi predittiva tipicamente combina dati attuali e storici, attingendo tanto all'analitica descrittiva, che vi dice cosa è successo, quanto all'analitica diagnostica, che vi dice perché qualcosa è successo. Questo significa che potete esplicitare tendenze nei dati, e capire quando è probabile che condizioni simili si replichino in futuro, producendo risultati comparabili.

Anche se non si può guardare al futuro con certezza, le aziende che usano l'analisi predittiva e la modellazione sono in una posizione migliore per creare previsioni accurate e identificare potenziali problemi prima che emergano. Questo grazie all'enorme quantità di dati che ora siamo in grado di raccogliere ogni giorno, combinata con la sempre maggiore disponibilità di sofisticati strumenti di analisi e algoritmi.

Sfruttare le analisi predittive nel business

L'analisi predittiva permette alle aziende di identificare potenziali guasti alle attrezzature o altri errori di sistema prima che accadano. Questo vi aiuta a pianificare la manutenzione in modo più efficiente ed efficace, tagliando i costi di riparazione e di inventario e riducendo i tempi di fermo o il rischio di interruzioni non pianificate nel processo.

Sempre più organizzazioni stanno incorporando l'analisi predittiva nella loro strategia di sicurezza IT. L'analisi predittiva aiuta peraltro a trovare anomalie rispetto al normale comportamento del sistema.

Oltre a prevenire i problemi, l'analisi predittiva può essere una risorsa per trovare nuove opportunità basate su dati esistenti.

Per le aziende manifatturiere, l'analisi predittiva è spesso usata per valutare la domanda stagionale e i cicli di vendita in tempo reale. Per essere in grado di gestire le impennate degli ordini e per evitare di pagare alti costi di magazzino durante i periodi di calma.

Cosa sono le analisi prescrittive?

Costruita sulla base dell'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva non solo vi dice cosa aspettarvi, ma suggerisce anche cosa dovreste fare. Grazie all’unione di modelli predittivi con reti neurali di machine learning, "prescrive" possibili linee di condotta per aiutarvi a risolvere un problema specifico e superare gli ostacoli esplicitati nei modelli.

Oltre al fatto che l’analisi prescrittiva può gestire regole e dati provenienti da fonti strutturate e non, gli algoritmi guidati dall'intelligenza artificiale aggiungono e sintetizzano continuamente nuovi dati, che vanno ad alimentare nuovi modelli. Il sistema usa questi modelli per imparare autonomamente dagli eventi storici ad una velocità incredibile - e vi trasmette queste intuizioni permettendovi di prendere efficientemente decisioni più redditizie e di successo.

Scenari del mondo reale per l'analisi prescrittiva

Secondo Gartner, il mercato dei software per l’analisi prescrittiva sta crescendo rapidamente in diversi settori - si prevede che varrà 1,88 miliardi di dollari entro il 2022. Nei settori della progettazione di prodotto e negli ambienti manifatturieri, le aziende sfruttano l’Industrial Internet of Thing (IIoT) per monitorare a distanza gli asset e raccogliere dati preziosi che possono essere utilizzati per ottenere indicazioni che permettono di aumentarne l'efficienza operativa. Queste analisi possono essere utilizzate per impostare migliori sequenze di produzione e orari dei turni, ottimizzare le strategie di distribuzione e decidere quali fabbriche dovrebbero creare quali prodotti. L'analisi prescrittiva aiuta a prendere decisioni più intelligenti su come caricare i camion, come gestire gli ordini e le spedizioni con conseguente miglioramento dei modelli di gestione logistica. Svolge inoltre un ruolo crescente nella pianificazione della capacità, oltre a guidare le scelte di spesa per massimizzare il ROI.

Analisi prescrittiva e predittiva: una combinazione per il successo

L'analisi predittiva offre un’immagine basata sui dati su dove la vostra organizzazione è diretta, lasciando a voi e al vostro gruppo la responsabilità di identificare le soluzioni potenziali. Portata al livello successivo, l'analisi prescrittiva può trasformare i processi informatizzati automatizzando le azioni suggerite da seguire. È bene usare entrambi i tipi di analisi per soddisfare le esigenze della vostra azienda.

Per esempio, è possibile innescare azioni semplici, come l’ordine di materiali, ma evitate d’innescare l'analisi prescrittiva per decisioni strategiche di alto livello. La chiave è stabilire cosa avete bisogno di ottenere e solo dopo scegliere la tecnologia che vi aiuta a farlo, non il contrario.