Analisi predittiva (def.): insieme di tecniche e modelli algoritmici che analizzano dati ed eventi storici al fine di fornire predizioni sul futuro. Semplice, no? In fondo è esattamente ciò che fanno da anni gli analisti finanziari quando devono rispondere alla domanda: su quale azienda investo? Oppure è esattamente ciò che fanno i meteorologi, da anni, per realizzare le previsioni del tempo.
Insomma, l’analisi predittiva, predictive analysis in inglese per darci un tono, è un concetto antico sfruttato in diversi campi, scientifici e non. Quindi tutto a posto, di cosa si parla quando si parla di analisi predittiva, oggi?
Si parla di come utilizzarla, oggi. Già, perché oggi sono cambiati gli strumenti. Una cosa è mettersi a studiare lo storico dell’andamento in Borsa del titolo di un’azienda, considerare il bilancio più recente, il piano industriale, le attività di comunicazione, le fluttuazioni dell’indice complessivo e la situazione dei mercati. Tutto a mano. Una cosa è farlo fare a un algoritmo.
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L’analisi predittiva oggi abilità il business in tempo reale
Gli algoritmi di Machine Learning, ovvero di autoapprendimento, sono il motore principale di ogni modello moderno di analisi predittiva. Gli si danno in pasto enormi quantità di dati acquisiti da software e servizi, o da fonti pubbliche, e si attende l’elaborazione. Saranno gli algoritmi ad aggregare i dati, a filtrarli per escludere quelli meno importanti, a mescolarli con altri dati e, finalmente, a fornire informazioni determinanti per il business aziendale.
Il tutto in un tempo minore a quello necessario per scrivere questa frase. La conquista maggiore dell’analisi predittiva moderna è proprio il fatto di aver potuto, grazie all’Intelligenza Artificiale, automatizzare e velocizzare il processo di trasformazione dei dati in informazioni. Ma non solo.
Oggi è anche possibile passare dalla teoria alla pratica senza soluzione di continuità. Ovvero, è possibile che un software che gestisce le campagne di marketing o la progettazione di un nuovo prodotto acquisisca le informazioni e adegui l’attività di marketing, o addirittura il prodotto in realizzazione, in tempo reale.
Dunque, l’analisi predittiva moderna si avvale di algoritmi di Machine Learning e garantisce risultati migliori, immediati e abilitanti. Utopia irraggiungibile ai tempi dei fogli Excel dei broker di Wall Street negli anni 90.
Le caratteristiche degli strumenti di predictive analysis
Quali sono le caratteristiche che deve chiedere il responsabile It di un’azienda che, finalmente, decide di trasformarsi in una Data Driven Company? Quali quelle che un system integrator deve ricercare nel panorama delle soluzioni disponibili sul mercato?
Osservare l’approccio di Micro Focus può essere utile. L’azienda americana parte da tre pillar:
Accuratezza nelle previsioni. Ci vuole una soluzione che garantisca precisione e aggiornamento costante su quantità molto corpose di dati.
Azione ai fini di approfondire. Agli strumenti è anche richiesta la flessibilità di poter agire sulla console per personalizzare e approfondire le informazioni già ottenute. Il tutto in estrema velocità.
Automazione per il monitoraggio e il rilevamento. Infine, necessario poter contare su uno strumento che garantisca monitoraggio, rilevamento, analisi e correzione automatici. Anche in questo caso in modo intuitivo e (quasi) immediato.
Il bouquet di soluzioni Micro Focus per l’analisi predittiva prevede tool per l’analisi del comportamento dei clienti, la ricerca cognitiva e sviluppo delle conoscenze (potente motore di acquisizione informazioni), l’analisi dei dati provenienti dai dispositivi IoT, le Operations e l’analisi della sicurezza dei dati.
I tool Micro Focus si chiamano Vertica, e il suo modulo per l’analisi predittiva del traffico di rete Anritsu, o Operations Bridge e ArcSight Investigate. O anche Idol, una singola piattaforma cognitive capace di analizzare ed estrarre dati da testo, voce e video.
Micro Focus dedica alla Predictive Analysis un approfondimento all’interno del Micro Focus Summit 2019 – Full Speed to Digital Innovation (#MFSUMMIT2019) previsto per il 20 novembre al Museo Storico Alfa Romeo ad Arese (MI).
Quattro in totale i temi ideati da Micro Focus per aiutare a rendere un’azienda una Digital Company a trazione integrale, capace di parlare il linguaggio dell’innovazione in ogni aspetto chiave del business. Si tratta di Enterprise DevOps, Hybrid IT, Management, Security, Risk and Governance e, infine, Predictive Analytics.
