Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è l'utilizzo di dati storici, algoritmi statistici, modelli predittivi e tecniche di machine learning per big data per aiutare le organizzazioni a prevedere i risultati futuri in modo più preciso, pianificare in base a eventi sconosciuti e scoprire opportunità nelle attività future.

In quanto ramo della data science per le aziende, la crescita dell'analisi predittiva e aumentata è in contrasto con quella dei sistemi di big data, in cui pool di dati più ampi e di grandi dimensioni consentono a più attività di data mining di fornire informazioni predittive. I progressi del machine learning per big data hanno contribuito anche a espandere le funzionalità di analisi predittiva. 

Scopri in che modo le soluzioni di analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale di Google Cloud possono aiutare la tua azienda a operare in modo più rapido ed efficiente con l'analisi predittiva.

Definizione di analisi predittiva

L'analisi predittiva offre una varietà di tecniche statistiche che analizzano i fatti attuali e storici per elaborare previsioni sul futuro. Con l'aiuto di strumenti sofisticati e modelli di AI per big data e machine learning, le organizzazioni possono utilizzare i dati storici e attuali per prevedere in modo affidabile tendenze e comportamenti, secondi, giorni o anni nel futuro con una buona precisione.

I data scientist esperti utilizzano modelli predittivi per identificare le correlazioni tra i diversi elementi nei set di dati selezionati. Una volta completata la raccolta dei dati, viene formulato un modello statistico, addestrato e modificato per generare previsioni accurate.

A cosa serve l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva può essere utilizzata per semplificare le operazioni, aumentare le entrate e ridurre il rischio per quasi tutte le attività o il settore, tra cui servizi bancari, vendita al dettaglio, utility, settore pubblico, sanità e produzione. A volte viene usata l'analisi aumentata, che utilizza il machine learning per big data. Ecco altri esempi di casi d'uso, inclusa l'analisi dei data lake.

Rilevamento di frodi

L'analisi predittiva consente di esaminare in tempo reale tutte le azioni sulla rete di un'azienda per individuare le anomalie che indicano attività fraudolente e altre vulnerabilità.

Miglioramento delle operazioni

Le aziende utilizzano modelli di analisi predittivi per prevedere l'inventario, gestire le risorse e operare in modo più efficiente. 

Segmentazione dei clienti

Dividendo la base clienti in gruppi specifici, i professionisti del marketing possono utilizzare l'analisi predittiva per prendere decisioni informate su come adattare i contenuti ai segmenti di pubblico unici.

Conversione e previsione di acquisto

Le aziende possono intraprendere azioni, come il retargeting degli annunci online per i visitatori, con dati che prevedono una maggiore probabilità di conversione e intenzione di acquisto.

Riduzione dei rischi

I punteggi di credito, gli indennizzi assicurativi e le riscossioni dei crediti utilizzano tutti l'analisi predittiva per valutare e determinare la probabilità di valori predefiniti futuri.

Manutenzione predittiva

Le organizzazioni utilizzano i dati per prevedere quando sarà necessaria la manutenzione delle attrezzature di routine e potranno pianificarle prima che si verifichi un problema o un malfunzionamento.

I prodotti e servizi di AI e machine learning di Google Cloud forniscono le basi per l'analisi predittiva. I modelli e gli strumenti disponibili consentono alle organizzazioni di utilizzare gli approfondimenti sui dati per andare oltre la conoscenza di ciò che è successo in passato e offrire una valutazione migliore di ciò che potrebbe verificarsi in futuro.

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