Che cos’è l’analisi predittiva ?
L'analisi predittiva è l'uso di dati passati per estrapolare possibili scenari futuri ed è resa possibile dai big data. Più grande e vario è il set di dati, più accurata sarà la previsione; da qui la necessità di una massiccia potenza di calcolo.
Prima dell'analisi umana, i dati vengono solitamente elaborati utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e/o di apprendimento automatico per individuare schemi, tendenze e indicatori che possono implicare determinati eventi o traiettorie. Questi risultati vengono poi confezionati in un formato pensato per una migliore comprensione umana e per un'analisi più approfondita, che possibilmente produca spunti di riflessione.
Perché l'analisi predittiva è importante?
L'analisi predittiva sta diventando essenziale per un'ampia gamma di settori per rimanere competitivi, perché gli algoritmi statistici e le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare le aziende a prendere decisioni basate sui dati. Analizzando i dati storici e facendo previsioni sui risultati futuri, è possibile scoprire modelli e tendenze per identificare potenziali rischi e opportunità, anticipare le tendenze del mercato e le esigenze dei clienti, ottimizzare le operazioni e migliorare l'esperienza dei clienti.
La differenza tra analisi predittiva e apprendimento automatico
L'analisi predittiva è un processo che utilizza i dati storici per fare previsioni su eventi o tendenze future, mentre l'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che prevede l'addestramento di algoritmi per imparare dai dati e fare previsioni o prendere decisioni in base a tale apprendimento. Sia l'analisi predittiva che l'apprendimento automatico comportano la formulazione di previsioni, ma si differenziano per l'approccio e il livello di automazione. Un'altra differenza è che l'analisi predittiva tende a essere più manuale e si affida all'esperienza umana per identificare e analizzare i dati rilevanti, mentre l'apprendimento automatico è più automatizzato e può gestire grandi volumi di dati con maggiore precisione. Questi due processi offrono opzioni alle aziende che cercano l'approccio giusto per le loro esigenze e obiettivi specifici.
Quali sono i tipi di modelli di analisi predittiva?
Alberi decisionali
Un albero decisionale è un tipo di diagramma di flusso, composto da nodi decisionali, nodi di possibilità e nodi finali, che mostra visivamente il processo decisionale con un modello ad albero delle decisioni insieme ai loro possibili risultati. Questa rappresentazione visiva viene utilizzata nell'apprendimento automatico e nell'IA come modello predittivo per classificare e analizzare i dati. Gli alberi decisionali rendono il processo decisionale più facilmente comprensibile, fornendo un'immagine che traccia il ragionamento alla base di una decisione.
Reti neurali
Una rete neurale è un tipo di apprendimento automatico che insegna ai computer a elaborare i dati in modo simile al cervello umano. Nodi interconnessi, o neuroni, lavorano insieme per riconoscere schemi e fare previsioni basate su grandi quantità di dati e schemi che possono essere troppo complessi da identificare per l'uomo. Le reti neurali stanno diventando sempre più importanti in settori come l'intelligenza artificiale, la robotica e la scienza dei dati e possono essere utili in numerose applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini e del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva.
Regressione
Il modello analitico predittivo di regressione viene utilizzato per analizzare la correlazione tra le variabili per prevedere le tendenze future e prendere decisioni informate. La regressione utilizza i dati storici per identificare i modelli e le relazioni tra le variabili e applica queste conoscenze per prevedere i risultati futuri. I modelli di regressione possono variare da semplici a complessi e possono essere utilizzati per analizzare relazioni lineari e non lineari a seconda del numero di variabili coinvolte.
Quali sono i vantaggi dell'analisi predittiva?
Riduce il rischio
L'analisi predittiva può essere un potente strumento per le aziende per ridurre i rischi, fornendo intuizioni sui risultati futuri sulla base dei dati passati. Ciò può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate, consentendo loro di sfruttare le opportunità per ridurre i rischi. Analizzando i modelli e le tendenze dei dati, l'analisi predittiva può anche aiutare a identificare e prevenire le attività fraudolente.
Aumenta l'efficienza delle operazioni
Analizzando i dati storici e utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi predittiva può aiutare le aziende a prevedere i risultati futuri e a prendere decisioni basate sui dati per migliorare l'efficienza. Le catene di fornitura aziendali possono essere ottimizzate prevedendo la domanda di prodotti e regolando di conseguenza i livelli di inventario. L'analisi predittiva può anche contribuire a ridurre i tempi di inattività e a migliorare i programmi di manutenzione, prevedendo i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino, offrendo alle aziende un vantaggio competitivo e migliorando i loro profitti.
Migliora il processo decisionale
L'uso di algoritmi statistici e di tecniche di apprendimento automatico nell'analisi predittiva può indicare la probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici. Analizzando le tendenze e i modelli del passato, l'analisi predittiva può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più informate, a individuare i rischi potenziali, a prevedere le tendenze future e a ottimizzare le operazioni. L'utilizzo dell'analisi predittiva aiuta i responsabili delle decisioni a fare scelte migliori, a ridurre l'incertezza e a evitare di correre rischi inutili. L'analisi predittiva offre alle aziende un vantaggio competitivo, consentendo loro di prendere decisioni più accurate, efficienti ed efficaci basate sui dati.
L’analisi predittiva in pratica
I produttori, ad esempio, possono utilizzare l'analisi predittiva per prevenire i guasti alle macchine. Lo farebbero raccogliendo in tempo reale flussi di dati sullo stato di salute della macchina - una combinazione di rilevatori di calore, di vibrazioni, di ultrasuoni, di sensori acustici e così via. Questi dati possono essere analizzati per individuare eventuali modifiche al normale funzionamento.
Ad esempio, la frequenza emessa da un componente a rotazione rapida potrebbe essere cambiata. Si procede quindi a un confronto incrociato con i dati passati e/o con i parametri di riferimento del settore per quella macchina, per capire cosa possa significare questa variazione. I casi precedenti di questa variazione di frequenza possono far pensare, ad esempio, alla corrosione della parte rotante. Cogliendo questo segnale precoce, i tecnici possono estrapolare ciò che accadrebbe in futuro se il pezzo fosse lasciato così com'è, compreso il tempo necessario per sostituirlo prima che diventi un problema più grave.
Cinque esempi d’uso dell’analisi predittiva
Assitenza sul campo
I team dell'assistenza sul campo sono in grado di affrontare i problemi in modo proattivo e di minimizzare i tempi di inattività, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei clienti. L'analisi predittiva può essere uno strumento potente per l'assistenza sul campo, analizzando i dati provenienti da sensori o altre fonti in modo che gli algoritmi possano identificare modelli e irregolarità che segnalano potenziali problemi prima che si verifichino. I tecnici dell'assistenza sul campo possono anche utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare la programmazione e l'instradamento, in modo da garantire che vengano inviati nel modo più efficiente ed efficace.
Assistenza sanitaria
Uno dei casi d'uso più interessanti per l'analitica predittiva - e a cui tutti possiamo fare riferimento - è quello dell'assistenza sanitaria. La modellazione del rischio basata sui dati è stata a lungo una caratteristica della medicina, in una forma o nell'altra; almeno da quando si è scoperto che alcune patologie si trasmettono in famiglia. In tempi più moderni, lo screening dei marcatori genetici per il cancro al seno e delle condizioni ereditarie nei feti è una prassi comune. Tuttavia, questi tendono a basarsi su semplicistiche affermazioni "se... allora". Se questo marcatore genetico è presente nel vostro genoma, allora avete l'x% di rischio di sviluppare questa condizione. L'analisi predittiva è destinata a trasformare il modo in cui viene fornita l'assistenza sanitaria.
Raccogliendo tutte le informazioni sanitarie disponibili su un individuo - genetica, risultati di laboratorio, risposte a questionari e flussi di dati provenienti da dispositivi indossabili, come le informazioni sullo stile di vita e i parametri vitali in tempo reale - ogni persona può essere valutata individualmente per il suo rischio di sviluppare particolari condizioni, confrontandola con il resto della popolazione. È lo stesso principio della manutenzione preventiva delle apparecchiature industriali. Ciò consente ai medici di passare da una medicina reattiva ed episodica, in cui il trattamento viene somministrato solo in presenza di sintomi, a un modello più preventivo e proattivo, che fornisce raccomandazioni su farmaci e stili di vita per intervenire prima che la condizione peggiori.
Dall'altro lato della medaglia, la stessa manutenzione preventiva basata sull'analisi predittiva praticata nel settore manifatturiero può essere applicata alla medicina. Mantenere in funzione le macchine sanitarie diventerà sempre più importante, dato che i dati che producono diventano sempre più essenziali per il modo in cui vengono fornite le medicine.
Trasporto
Le aziende di autotrasporti possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva per ottimizzare percorsi e orari, ridurre il consumo di carburante e migliorare la sicurezza. L'analisi dei dati su fattori come i modelli di traffico e le condizioni meteorologiche può anche ridurre drasticamente i costosi ritardi nelle consegne. Per quanto riguarda le compagnie aeree, l'analisi predittiva può analizzare i dati per prevedere i ritardi o le cancellazioni dei voli. Le compagnie aeree possono anche utilizzare l'analisi predittiva per identificare le tendenze e i modelli di comportamento dei clienti, consentendo loro di adattare i servizi alle esigenze specifiche.
Previsioni meteorologiche
I meteorologi possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva nelle previsioni del tempo per fornire informazioni accurate, tempestive e persino salvavita sugli eventi meteorologici imminenti. Analizzando i modelli meteorologici storici e i dati meteo attuali, l'analisi predittiva può aiutare i meteorologi a prendere decisioni più informate sui potenziali rischi meteorologici. Gli avvisi di maltempo e le allerte diramate al pubblico possono fare la differenza tra la vita e la morte, per non parlare del risparmio di milioni di dollari in danni a proprietà e infrastrutture. L'analisi predittiva può anche migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche a lungo termine, aiutando le aziende e i privati a prendere decisioni più informate sulle loro attività e sui loro piani quotidiani.
Marketing
I marketer possono utilizzare l'analisi predittiva per prevedere le tendenze e i comportamenti futuri del proprio pubblico di riferimento. I dati provenienti da varie fonti, come il comportamento dei clienti, i modelli di acquisto e l'attività sui social media, possono essere analizzati per prevedere ciò che i clienti vorranno o di cui avranno bisogno in futuro, consentendo agli addetti al marketing di elaborare strategie di marketing più efficaci ed efficienti, con conseguente aumento delle vendite e della fedeltà dei clienti. Ad esempio, gli addetti al marketing possono utilizzare l'analisi predittiva per identificare i segmenti di clienti più redditizi, creare campagne di marketing mirate e prevedere l'efficacia dei diversi canali di marketing.
L'impatto dell'analisi predittiva
In termini relativi, l'analisi predittiva è agli albori. In futuro, il suo impatto si diffonderà in tutti i settori, amplificato in modo massiccio dalla proliferazione dell'Internet degli oggetti (IoT). Man mano che l'IoT digitalizzerà e quantificherà gli oggetti fisici, si verificherà un'esplosione di dati che alimenteranno l'analisi predittiva, allontanando l'industria, la politica e la sanità dai metodi reattivi e passando ad approcci proattivi.
Su una scala più prosaica, l'impatto è già visibile. I produttori stanno innovando nuovi modelli di servizio. Laddove prima vendevano macchine su base transazionale, l'analisi predittiva ha catalizzato il modello Product as a Service. I produttori fanno pagare sempre di più i contratti di servizio basati sui risultati piuttosto che sulle apparecchiature, cioè, ad esempio, la capacità di continuare a fare le radiografie, piuttosto che lo scanner a raggi X stesso. Grazie alla capacità di monitorare, risolvere e prevedere in remoto lo stato di salute delle macchine, i produttori possono prolungarne la vita produttiva, massimizzarne l'efficienza operativa e ridurre al minimo i tempi di fermo. L'utente finale non deve preoccuparsi dell'apparecchiatura, se non per il suo utilizzo.
Questo modello migliora l'esperienza del cliente - con i problemi spesso evidenziati dal produttore prima ancora che si presentino come un problema per gli utenti - e allo stesso tempo amplifica le opportunità di guadagno per i produttori. Un produttore industriale stima che per ogni dollaro di vendite di macchine ci siano 12 dollari di potenziali ricavi da servizi. Secondo IDC, il 40% dei primi 100 produttori discreti a livello globale prevede di offrire piattaforme product-as-a-service. Effetti simili si faranno sentire anche in altri settori. L'analisi predittiva sta già trasformando il settore bancario e finanziario, la pianificazione urbana, il settore energetico e la vendita al dettaglio.
Come per tutte le tecnologie, ci vuole tempo per passare da casi d'uso iniziali e semplici a usi maturi e complessi, sia per le singole organizzazioni che a livello globale. La chiave ora per le organizzazioni è esplorare come l'analisi predittiva possa inserirsi nelle loro strategie digitali, in modo da gettare le basi per il futuro.
Passare dalla manutenzione preventiva alla manutenzione predittiva
Che cos’è l’analisi predittiva ?
L'analisi predittiva è l'uso di dati passati per estrapolare possibili scenari futuri ed è resa possibile dai big data. Più grande e vario è il set di dati, più accurata sarà la previsione; da qui la necessità di una massiccia potenza di calcolo.
Prima dell'analisi umana, i dati vengono solitamente elaborati utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e/o di apprendimento automatico per individuare schemi, tendenze e indicatori che possono implicare determinati eventi o traiettorie. Questi risultati vengono poi confezionati in un formato pensato per una migliore comprensione umana e per un'analisi più approfondita, che possibilmente produca spunti di riflessione.
Perché l'analisi predittiva è importante?
L'analisi predittiva sta diventando essenziale per un'ampia gamma di settori per rimanere competitivi, perché gli algoritmi statistici e le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare le aziende a prendere decisioni basate sui dati. Analizzando i dati storici e facendo previsioni sui risultati futuri, è possibile scoprire modelli e tendenze per identificare potenziali rischi e opportunità, anticipare le tendenze del mercato e le esigenze dei clienti, ottimizzare le operazioni e migliorare l'esperienza dei clienti.
La differenza tra analisi predittiva e apprendimento automatico
L'analisi predittiva è un processo che utilizza i dati storici per fare previsioni su eventi o tendenze future, mentre l'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che prevede l'addestramento di algoritmi per imparare dai dati e fare previsioni o prendere decisioni in base a tale apprendimento. Sia l'analisi predittiva che l'apprendimento automatico comportano la formulazione di previsioni, ma si differenziano per l'approccio e il livello di automazione. Un'altra differenza è che l'analisi predittiva tende a essere più manuale e si affida all'esperienza umana per identificare e analizzare i dati rilevanti, mentre l'apprendimento automatico è più automatizzato e può gestire grandi volumi di dati con maggiore precisione. Questi due processi offrono opzioni alle aziende che cercano l'approccio giusto per le loro esigenze e obiettivi specifici.
Quali sono i tipi di modelli di analisi predittiva?
Alberi decisionali
Un albero decisionale è un tipo di diagramma di flusso, composto da nodi decisionali, nodi di possibilità e nodi finali, che mostra visivamente il processo decisionale con un modello ad albero delle decisioni insieme ai loro possibili risultati. Questa rappresentazione visiva viene utilizzata nell'apprendimento automatico e nell'IA come modello predittivo per classificare e analizzare i dati. Gli alberi decisionali rendono il processo decisionale più facilmente comprensibile, fornendo un'immagine che traccia il ragionamento alla base di una decisione.
Reti neurali
Una rete neurale è un tipo di apprendimento automatico che insegna ai computer a elaborare i dati in modo simile al cervello umano. Nodi interconnessi, o neuroni, lavorano insieme per riconoscere schemi e fare previsioni basate su grandi quantità di dati e schemi che possono essere troppo complessi da identificare per l'uomo. Le reti neurali stanno diventando sempre più importanti in settori come l'intelligenza artificiale, la robotica e la scienza dei dati e possono essere utili in numerose applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini e del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva.
Regressione
Il modello analitico predittivo di regressione viene utilizzato per analizzare la correlazione tra le variabili per prevedere le tendenze future e prendere decisioni informate. La regressione utilizza i dati storici per identificare i modelli e le relazioni tra le variabili e applica queste conoscenze per prevedere i risultati futuri. I modelli di regressione possono variare da semplici a complessi e possono essere utilizzati per analizzare relazioni lineari e non lineari a seconda del numero di variabili coinvolte.
Quali sono i vantaggi dell'analisi predittiva?
Riduce il rischio
L'analisi predittiva può essere un potente strumento per le aziende per ridurre i rischi, fornendo intuizioni sui risultati futuri sulla base dei dati passati. Ciò può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate, consentendo loro di sfruttare le opportunità per ridurre i rischi. Analizzando i modelli e le tendenze dei dati, l'analisi predittiva può anche aiutare a identificare e prevenire le attività fraudolente.
Aumenta l'efficienza delle operazioni
Analizzando i dati storici e utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi predittiva può aiutare le aziende a prevedere i risultati futuri e a prendere decisioni basate sui dati per migliorare l'efficienza. Le catene di fornitura aziendali possono essere ottimizzate prevedendo la domanda di prodotti e regolando di conseguenza i livelli di inventario. L'analisi predittiva può anche contribuire a ridurre i tempi di inattività e a migliorare i programmi di manutenzione, prevedendo i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino, offrendo alle aziende un vantaggio competitivo e migliorando i loro profitti.
Migliora il processo decisionale
L'uso di algoritmi statistici e di tecniche di apprendimento automatico nell'analisi predittiva può indicare la probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici. Analizzando le tendenze e i modelli del passato, l'analisi predittiva può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più informate, a individuare i rischi potenziali, a prevedere le tendenze future e a ottimizzare le operazioni. L'utilizzo dell'analisi predittiva aiuta i responsabili delle decisioni a fare scelte migliori, a ridurre l'incertezza e a evitare di correre rischi inutili. L'analisi predittiva offre alle aziende un vantaggio competitivo, consentendo loro di prendere decisioni più accurate, efficienti ed efficaci basate sui dati.
L’analisi predittiva in pratica
I produttori, ad esempio, possono utilizzare l'analisi predittiva per prevenire i guasti alle macchine. Lo farebbero raccogliendo in tempo reale flussi di dati sullo stato di salute della macchina - una combinazione di rilevatori di calore, di vibrazioni, di ultrasuoni, di sensori acustici e così via. Questi dati possono essere analizzati per individuare eventuali modifiche al normale funzionamento.
Ad esempio, la frequenza emessa da un componente a rotazione rapida potrebbe essere cambiata. Si procede quindi a un confronto incrociato con i dati passati e/o con i parametri di riferimento del settore per quella macchina, per capire cosa possa significare questa variazione. I casi precedenti di questa variazione di frequenza possono far pensare, ad esempio, alla corrosione della parte rotante. Cogliendo questo segnale precoce, i tecnici possono estrapolare ciò che accadrebbe in futuro se il pezzo fosse lasciato così com'è, compreso il tempo necessario per sostituirlo prima che diventi un problema più grave.
Cinque esempi d’uso dell’analisi predittiva
Assitenza sul campo
I team dell'assistenza sul campo sono in grado di affrontare i problemi in modo proattivo e di minimizzare i tempi di inattività, ridurre i costi e migliorare la soddisfazione dei clienti. L'analisi predittiva può essere uno strumento potente per l'assistenza sul campo, analizzando i dati provenienti da sensori o altre fonti in modo che gli algoritmi possano identificare modelli e irregolarità che segnalano potenziali problemi prima che si verifichino. I tecnici dell'assistenza sul campo possono anche utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare la programmazione e l'instradamento, in modo da garantire che vengano inviati nel modo più efficiente ed efficace.
Assistenza sanitaria
Uno dei casi d'uso più interessanti per l'analitica predittiva - e a cui tutti possiamo fare riferimento - è quello dell'assistenza sanitaria. La modellazione del rischio basata sui dati è stata a lungo una caratteristica della medicina, in una forma o nell'altra; almeno da quando si è scoperto che alcune patologie si trasmettono in famiglia. In tempi più moderni, lo screening dei marcatori genetici per il cancro al seno e delle condizioni ereditarie nei feti è una prassi comune. Tuttavia, questi tendono a basarsi su semplicistiche affermazioni "se... allora". Se questo marcatore genetico è presente nel vostro genoma, allora avete l'x% di rischio di sviluppare questa condizione. L'analisi predittiva è destinata a trasformare il modo in cui viene fornita l'assistenza sanitaria.
Raccogliendo tutte le informazioni sanitarie disponibili su un individuo - genetica, risultati di laboratorio, risposte a questionari e flussi di dati provenienti da dispositivi indossabili, come le informazioni sullo stile di vita e i parametri vitali in tempo reale - ogni persona può essere valutata individualmente per il suo rischio di sviluppare particolari condizioni, confrontandola con il resto della popolazione. È lo stesso principio della manutenzione preventiva delle apparecchiature industriali. Ciò consente ai medici di passare da una medicina reattiva ed episodica, in cui il trattamento viene somministrato solo in presenza di sintomi, a un modello più preventivo e proattivo, che fornisce raccomandazioni su farmaci e stili di vita per intervenire prima che la condizione peggiori.
Dall'altro lato della medaglia, la stessa manutenzione preventiva basata sull'analisi predittiva praticata nel settore manifatturiero può essere applicata alla medicina. Mantenere in funzione le macchine sanitarie diventerà sempre più importante, dato che i dati che producono diventano sempre più essenziali per il modo in cui vengono fornite le medicine.
Trasporto
Le aziende di autotrasporti possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva per ottimizzare percorsi e orari, ridurre il consumo di carburante e migliorare la sicurezza. L'analisi dei dati su fattori come i modelli di traffico e le condizioni meteorologiche può anche ridurre drasticamente i costosi ritardi nelle consegne. Per quanto riguarda le compagnie aeree, l'analisi predittiva può analizzare i dati per prevedere i ritardi o le cancellazioni dei voli. Le compagnie aeree possono anche utilizzare l'analisi predittiva per identificare le tendenze e i modelli di comportamento dei clienti, consentendo loro di adattare i servizi alle esigenze specifiche.
Previsioni meteorologiche
I meteorologi possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva nelle previsioni del tempo per fornire informazioni accurate, tempestive e persino salvavita sugli eventi meteorologici imminenti. Analizzando i modelli meteorologici storici e i dati meteo attuali, l'analisi predittiva può aiutare i meteorologi a prendere decisioni più informate sui potenziali rischi meteorologici. Gli avvisi di maltempo e le allerte diramate al pubblico possono fare la differenza tra la vita e la morte, per non parlare del risparmio di milioni di dollari in danni a proprietà e infrastrutture. L'analisi predittiva può anche migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche a lungo termine, aiutando le aziende e i privati a prendere decisioni più informate sulle loro attività e sui loro piani quotidiani.
Marketing
I marketer possono utilizzare l'analisi predittiva per prevedere le tendenze e i comportamenti futuri del proprio pubblico di riferimento. I dati provenienti da varie fonti, come il comportamento dei clienti, i modelli di acquisto e l'attività sui social media, possono essere analizzati per prevedere ciò che i clienti vorranno o di cui avranno bisogno in futuro, consentendo agli addetti al marketing di elaborare strategie di marketing più efficaci ed efficienti, con conseguente aumento delle vendite e della fedeltà dei clienti. Ad esempio, gli addetti al marketing possono utilizzare l'analisi predittiva per identificare i segmenti di clienti più redditizi, creare campagne di marketing mirate e prevedere l'efficacia dei diversi canali di marketing.
L'impatto dell'analisi predittiva
In termini relativi, l'analisi predittiva è agli albori. In futuro, il suo impatto si diffonderà in tutti i settori, amplificato in modo massiccio dalla proliferazione dell'Internet degli oggetti (IoT). Man mano che l'IoT digitalizzerà e quantificherà gli oggetti fisici, si verificherà un'esplosione di dati che alimenteranno l'analisi predittiva, allontanando l'industria, la politica e la sanità dai metodi reattivi e passando ad approcci proattivi.
Su una scala più prosaica, l'impatto è già visibile. I produttori stanno innovando nuovi modelli di servizio. Laddove prima vendevano macchine su base transazionale, l'analisi predittiva ha catalizzato il modello Product as a Service. I produttori fanno pagare sempre di più i contratti di servizio basati sui risultati piuttosto che sulle apparecchiature, cioè, ad esempio, la capacità di continuare a fare le radiografie, piuttosto che lo scanner a raggi X stesso. Grazie alla capacità di monitorare, risolvere e prevedere in remoto lo stato di salute delle macchine, i produttori possono prolungarne la vita produttiva, massimizzarne l'efficienza operativa e ridurre al minimo i tempi di fermo. L'utente finale non deve preoccuparsi dell'apparecchiatura, se non per il suo utilizzo.
Questo modello migliora l'esperienza del cliente - con i problemi spesso evidenziati dal produttore prima ancora che si presentino come un problema per gli utenti - e allo stesso tempo amplifica le opportunità di guadagno per i produttori. Un produttore industriale stima che per ogni dollaro di vendite di macchine ci siano 12 dollari di potenziali ricavi da servizi. Secondo IDC, il 40% dei primi 100 produttori discreti a livello globale prevede di offrire piattaforme product-as-a-service. Effetti simili si faranno sentire anche in altri settori. L'analisi predittiva sta già trasformando il settore bancario e finanziario, la pianificazione urbana, il settore energetico e la vendita al dettaglio.
Come per tutte le tecnologie, ci vuole tempo per passare da casi d'uso iniziali e semplici a usi maturi e complessi, sia per le singole organizzazioni che a livello globale. La chiave ora per le organizzazioni è esplorare come l'analisi predittiva possa inserirsi nelle loro strategie digitali, in modo da gettare le basi per il futuro.