big data & data science

Advanced Analytics, il segreto del successo è nei dati

Chiara Riva 23/07/2020

Descrivere, prevedere, prescrivere. I sistemi di advanced analytics integrati all'interno dei processi aziendali permettono oggi di gestire e analizzare enormi quantità di dati per trarne informazioni che descrivono la situazione, prevederne gli sviluppi futuri e acquisire indicazioni utili sui comportamenti da tenere nei diversi scenari possibili.

Cos'è l'analisi avanzata dei dati

Parliamo di un'evoluzione della Business Intelligence, e cioè di sistemi e strumenti che consentono di analizzare oltre ai dati storici anche le possibili correlazioni tra questi in ottica predittiva e addirittura prescrittiva, indicando le strade possibili da percorrere nel futuro. Si tratta cioè della possibilità di analizzare i dati in modalità autonoma o semi-autonoma, tramite strumenti che superano quelli della tradizionale Business Intelligence, con l'obiettivo di scoprire relazioni e correlazioni, sviluppare analisi previsionali e raccomandazioni.

Una delle differenze più evidenti rispetto ai precedenti sistemi di Business Intelligence, che si basavano esclusivamente sui database relazionali, è proprio la capacità delle piattaforme di Advanced Analytics di garantire la connessione e la gestione di qualunque tipo di dato, strutturato, semi-strutturato, e anche non-strutturato nel caso di soluzioni di Artificial Intelligence, che possiamo considerare come una delle forme più evolute di Advanced Analytics

Non parliamo quindi di un solo strumento o tecnica, ma di un mix di attività tra le quali segnaliamo:

  • data mining;
  • text mining;
  • apprendimento automatico;
  • data visualization;
  • machine learning;
  • analisi semantica;
  • analisi predittiva;
  • sentiment analysis;
  • simulazioni;
  • reti neurali.

Tutto questo e molto altro entra a far parte delle piattaforme di advanced analytics, che integrano architetture hardware e software e trovano tra i propri utilizzatori finali le diverse funzioni di business presenti in azienda, con la governance di solito lasciata in capo alla direzione IT.

Esempi di applicazione degli Advanced Analytics

Per molte aziende, soprattutto quelle di grandi e medie dimensioni, i dati e i sistemi di analisi dei dati rappresentano un asset strategico e sono diventati ormai strumenti fondamentali a supporto delle decisioni aziendali

Vediamo alcune applicazioni dell'analisi avanzata dei dati per capire meglio di cosa stiamo parlando e quali sono i vantaggi per chi già ne fa uso all'interno dei propri processi decisionali.

Manutenzione predittiva 

Nell'ambito dell'Industria 4.0 è possibile grazie all'Internet delle cose (IoT) collegare le macchine tra loro e raccogliere una serie di dati utili a prevedere - al variare di determinati indicatori - quali saranno gli interventi di manutenzione da effettuare, in modo da ridurre o addirittura azzerare i fermi delle macchine.

Customer Intelligence

L'enorme mole di dati raccolti mediante i sistemi di Customer Relationship Management (CRM), se “lavorati” in combinazione con i comportamenti sull'e-commerce aziendale e sui canali social, possono condurre ad una gestione intelligente dei clienti, prevedendone i comportamenti e anticipandone i bisogni. In questo modo si può giungere a personalizzare i messaggi e le offerte e convertirli in maggiori vendite.

Gestione del rischio nel Finance

In questo caso più dati a disposizione sul singolo cliente, incrociati tra di loro, conducono ad una più raffinata previsione del rischio di insolvenza nel caso ad esempio di concessione dei prestiti. Questo perché oltre alle tradizionali interrogazioni presso la Centrale dei Rischi, si entra nel profondo dei comportamenti finanziari di clienti e potenziali clienti, analizzandone la propensione al rischio e individuando scenari futuri.


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