Predictive Analysis: casi d’uso e asset digitali emergenti. Di Maurizio Pontremoli.

Maurizio Pontremoli

Maurizio Pontremoli

Board Member at Maps S.p.A. ● Business strategy development ● Sales and marketing management.

Dall’ottimizzazione degli operating process alle user experience e ai nuovi business model.


Chi si occupa, nello svolgimento della propria attività, di Dati,
si confronta ogni giorno con il fatto che in ogni fase di questo processo gli aspetti legati all’analisi dei dati sono cruciali. Volendo approfondire il tema, è proprio da qui che prende il via questa serie di articoli, ovvero dai processi analitici.

Gli obiettivi che persegue chi si occupa di analisi dati, sono essenzialmente di due tipi, entrambi riguardanti l’asse temporale, ovvero:

l’analisi dei dati al fine di comprendere e descrivere i fenomeni del passato;

  la realizzazione di indagini con lo scopo di prevedere i fenomeni futuri più plausibili.

Nella nostra rubrica verrà trattata più in specifico la seconda tipologia di analisi, altrimenti chiamata Analisi Predittiva (Predictive analysis).

Uno dei motivi per cui è utile approfondire questo argomento è il crescente interesse che sta riscuotendo, come evidenziato dal grafico sottostante che riporta, a titolo di esempio, il volume delle ricerche google attinenti all’area semantica dell’analisi predittiva:

grafico trend

Nel corso degli ultimi 5 anni, come vediamo, si può apprezzare una continua crescita dell’interesse, tale da portare a un raddoppio dei volumi di ricerca. Si possono ipotizzare i motivi di tale attenzione in alcuni fenomeni consolidati o emergenti, tra cui :

La crescita dei volumi di dati, dovuta non solo alle crescenti attività di digitalizzazione, ma soprattutto a un cambio di approccio verso lo studio dei fenomeni attraverso una maggior tendenza alla loro misurazione. Per ulteriori approfondimenti consiglio la lettura dell’articolo 6Menes “Dalla Digitalizzazione alla Datizzazione del mondo”.

La disponibilità di computer sempre più potenti e la loro capacità di memorizzazione a costi progressivamente inferiori.

La maggiore disponibilità di software in grado di trattare dati sempre più complessi in maniera sempre più semplice.

  La ricerca incessante di una maggiore competitività e differenziazione a partire da un mercato in continua evoluzione.

Ma l’analisi predittiva non si ferma a uno stadio puramente teorico: è anzi prodromica alla realizzazione di strumenti e applicazioni in grado di impattare significativamente non solo sui cosiddetti massimi sistemi, ma anche nella vita di tutti i giorni. Per inoltrarci nei “meandri” della Predictive analysis, cercheremo quindi di mettere in evidenza i loro effetti sui seguenti aspetti:

User experience:

Con questo termine s’intende l’insieme di sensazioni che prova un utente nell’utilizzare un servizio o un prodotto, ovvero le reazioni psicologiche e fisiche che si mettono in moto. E, con esse, le convinzioni che si attivano, le preferenze che si mettono in luce, i comportamenti e le azioni che si verificano prima, durante e dopo l’utilizzo di tale prodotto o servizio.
Il tutto tenendo conto che tali variabili possono essere modificate durante l’esperienza d’uso non solo a partire dal prodotto-servizio stesso, ma anche dalle caratteristiche dell’utente e dal contesto d’utilizzo.

Alcuni aspetti prioritari da prendere in considerazione quando si parla di user experience sono infatti:

La comprensione del cliente e dei suoi bisogni.

Gli impatti sui processi di acquisto e l’accesso ai beni e ai servizi.

L’accesso ai servizi di assistenza cliente.

La coerenza cross-canale dell’esperienza.

L’accesso in modalità self service.


Business models:

Con questa dimensione di analisi intendiamo investigare quali nuovi business sono resi disponibili e di conseguenza quali nuovi valori vengono creati grazie ai nuovi asset digitali e alla predictive analysis. Gli aspetti che valuteremo sono, tra gli altri:

Le possibilità di miglioramento di prodotti/servizi.

La transizione di prodotti/servizi da ambienti fisici a realtà virtuali.

La creazione di nuovi prodotti digitali.


Operating processes:

Il termine descrive l’analisi dei processi operativi interni all’azienda che hanno subito qualche tipo di effetto consequenziale, capace di impattare nella propria attività. Citiamo ad esempio:

L’aumento delle performance.

La condivisione della conoscenza.

L’avvio di aspetti decisionali legati sempre più ai dati (data-driven).

L’integrazione tra i vari processi interaziendali.

Si tratta dunque di uno sguardo sia orizzontale che verticale sulle tematiche che tratteremo, con un focus specifico sulla concretezza.

Nella nostra serie di articoli non ci fermeremo infatti ai vari postulati teorici del settore: cercheremo anzi di immergerci nella realtà di alcuni casi d’uso in ambiti di mercato quali l’healthcare, parlando ad esempio di supporto alla diagnosi, il finance, con la valutazione del rischio di credito, il retail, trattando dell’ottimizzazione della catena logistica, e il manufacturing, con alcune considerazioni e dati disponibili sull’automazione industriale. Vedremo insieme come dal prossimo articolo. Stay tuned!

Maurizio Pontremoli

ABOUT MAPS GROUP

Il Gruppo Maps, dalla sua nascita ad oggi, opera nei settori business intelligence, data mining e machine learning, con lo scopo di passare dai Big data ai Relevant Data.

In questa prospettiva si realizza l’attività del gruppo, che persegue gli obiettivi strategici e operativi dei propri clienti attraverso la raccolta di dati che, analizzati e adeguatamente trattati e modellati, sono in grado di creare nuovi asset digitali creando prodotti e servizi innovativi o migliorando nettamente le performance delle attività già in essere.

ABOUT MAURIZIO PONTREMOLI

Imprenditore nel settore IT con avanzate competenze informatiche e lo sguardo di un Fisico, si occupa dello sviluppo di nuovi business nel settore dell’innovazione tecnologica.

Condivide con il Gruppo Maps, di cui è fondatore e AD, una missione specifica: trasformare in asset gli scenari sempre più complessi della Big Data Science con un sguardo attento alle pratiche più avanzate di condivisione, valore fondante della conoscenza e condizione sine qua non per l’evoluzione della stessa.

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