Advanced Analytics: Applicazioni nel Business
ADVANCED ANALYTICS: UNA TECNOLOGIA PERVASIVA
Gli Advanced Analytics possono essere utilizzati in qualsiasi settore, in tutti i casi in cui si voglia comprendere fenomeni in dettaglio o migliorare i processi e le strategie aziendali.
Le possibili applicazioni sono molteplici; in ambito finanziario, ad esempio, i modelli di apprendimento automatico possono essere utilizzati per misurare il rischio di credito di un cliente o per individuare frodi, identificando tempestivamente eventuali transazioni sospette.
Nel settore del commercio, gli Advanced Analytics sono utili per la previsione della domanda futura di un prodotto, per la realizzazione di campagne di vendita mirate sui bisogni del cliente, per ottimizzare i contact center o per misurare la fidelizzazione del cliente.
In ambito medico, gli algoritmi di Machine Learning possono essere utilizzati per misurare in maniera preventiva i margini di successo di una terapia riabilitativa o, supportando la diagnostica, per identificare una polmonite da Covid-19 a partire dall’immagine ad alta risoluzione di una lastra o un tumore maligno da una risonanza magnetica.
ADVANCED ANALYTICS NEL BUSINESS
GLI ALGORITMI DI MACHINE LEARNING CONSENTONO DI PREVEDERE CON PRECISIONE LA DOMANDA FUTURA DI UN PRODOTTO E POSSONO FORNIRE RACCOMANDAZIONI PER OTTIMIZZARE LA SUPPLY CHAIN
La globalizzazione dei mercati e la diffusione capillare delle tecnologie di comunicazione hanno cambiato le nostre abitudini di acquisto: il consumatore di oggi, più consapevole ed informato, preferisce prodotti e servizi affidabili, personalizzati, puntuali ed economici; il tradizionale approccio del mercato di massa è, ormai, superato.
Un’azienda che oggi voglia essere o rimanere competitiva ha bisogno, in primo luogo, di conoscere in anticipo i gusti e le esigenze del Cliente e, poi, di ottimizzare la propria catena di fornitura e renderla flessibile per meglio poterla adattare ai mutamenti della domanda. In questo scenario, l’intuizione e l’esperienza non sono più gli unici ingredienti sufficienti per prendere le giuste decisioni di business.
Le decisioni importanti devono essere prese sulla base di informazioni oggettive, affidabili, tempestive e contestualizzate.
Prima di tutto, è necessario che, in Azienda, siano raccolti e consolidati dati provenienti da una molteplicità di fonti: sistemi ERP e SCM interni e dei propri partner, dati storici meteorologici e dei principali indicatori economici, dati che descrivano l’andamento nel tempo delle attività della concorrenza, dati sui trend del momento rilevati dai canali social…
Se alimentati con questa enorme mole di dati, gli Advanced Analytics consentono di prevedere con sufficiente anticipo la variabilità della domanda nel tempo e, sulla base delle previsioni effettuate, possono fornire le raccomandazioni necessarie per ottimizzare l’intera catena del valore.
Nei prossimi articoli vedremo delle possibili applicazioni dell’Advanced Analytics, in particolare:
- Tecniche di Machine Learning per il Forecasting
- Deep Learning per il Forecasting della Domanda
- Industrial Analytics: la Predictive Mantainance
- Natural Language Processing and Text Analytics
- Gli Advanced Analytics per il Marketing e le Vendite
STAY TUNED!
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