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

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