Machine learning & advanced analytics

All’interno della Business Intelligence (BI), l’Advanced Analytics affianca alle analisi esplorative dei dati l’uso di tecniche ed algoritmi statistici, che ne rendono ancora più strutturato e profondo l’utilizzo. Predictive Analytics, Clustering e Forecasting sono solo alcuni esempi degli strumenti offerti, in grado di migliorare la conoscenza estratta dai dati.

Perfettamente in linea con un contesto competitivo che impone alle aziende di essere non solo reattive, ma proattive nel minor tempo possibile, l’Advanced Analytics integra alle competenze e alle tecnologie della BI gli strumenti matematici e statistici avanzati afferenti alla Data Science. Essi permettono di scoprire le relazioni nascoste tra i dati, ed in base a queste ultime permettono agli algoritmi stessi di imparare in modo autonomo e adattivo (Machine Learning).

Grazie a tale approccio l’analisi diventa anche uno strumento predittivo (Predictive Analytics) che amplia l’orizzonte temporale delle informazioni, dal presente al futuro, grazie all’accostamento matematico tra la condizione e la probabilità del verificarsi di un evento.

In tal modo si aprono nuovi scenari di conoscenza per l’azienda, nell’analisi e nella gestione del business proiettata al futuro (Forecasting), per garantire migliore efficienza e competitività.

Sono molteplici le tecniche di Advanced Analytics che si possono impiegare, tra di esse:

  • Analisi delle correlazioni, individuazione di pattern e relazioni significative
  • Algoritmi di clustering e segmentazione
  • Forecasting attraverso modelli statistici, scelta del best-fitting e valutazione dell’errore previsionale
  • Simulazioni data-intensive e Scenario Analysis
  • Supporto alle analisi statistiche di processo (SPC)
  • Big Data Analytics per l’analisi di grandi quantità di dati in formato strutturato, semi-strutturato e non-strutturato
  • Tecniche statistiche e Natural Language Processing per analisi semantiche di contenuti testuali

Di seguito, elenchiamo alcuni ambiti aziendali che possono beneficiare di questi strumenti e tecniche:

  • Operations Management: le imprese necessitano di previsioni sulle vendite di prodotti o sulla domanda di servizi per programmare in anticipo la produzione (demand e production planning), la gestione dei magazzini (stock optimization), per gestire la supply chain, per determinare le necessità di risorse umane e per pianificare la capacità produttiva.
  • Marketing: il forecasting è strategico per molte decisioni di marketing. La previsione del comportamento di acquisto dei clienti determina scelte sulle nuove promozioni e sugli investimenti in pubblicità. Le aziende, prevedendo andamenti futuri, possono valutare la loro efficacia in termini di posizionamento, brand, immagine, oltre a verificare il raggiungimento degli obiettivi stabiliti ed operare interventi strategici.
  • Controllo del processo produttivo: la previsione dei valori futuri delle caratteristiche critiche di un processo produttivo può aiutare a determinare quando operare delle modifiche nelle variabili di processo monitorate o se sia opportuno intervenire sul processo stesso, arrestandolo e/o riavviandolo. Schemi di feedback e controlli feedforward basati sulle previsioni vengono costantemente usati nei processi industriali di supervisione e monitoraggio. Ulteriori applicazioni di Maintenance Management possono consentire di dimensionare lo stock di spare parts (pezzi di ricambio) e per prevedere le rotture (failure analysis).

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