Il flusso di lavoro per creare framework di analisi predittiva prevede cinque passaggi di base:

1. Definisci il problema: inizia con una tesi chiara (ad esempio, "Possiamo rilevare le frodi in tempo reale?") per determinare il metodo predittivo corretto
2. Acquisire e organizzare i dati: i team moderni sfruttano data warehouse serverless come BigQuery e lakehouse aperti come BigLake per gestire set di dati di grandi dimensioni senza il sovraccarico della gestione dell'infrastruttura
3. Pre-elaborazione dei dati: pulisci i dati non elaborati per rimuovere anomalie o errori di misurazione che potrebbero distorcere il modello
4. Sviluppare modelli predittivi: i data scientist utilizzano tecniche come la regressione, gli alberi decisionali o le reti neurali per addestrare i modelli sui dati preparati
5. Convalida e deployment dei risultati: controlla costantemente l'accuratezza del modello ed esegui il deployment degli insight tramite app o dashboard per gli stakeholder della tua azienda

Il cambiamento più significativo nel settore è la convergenza dei modelli predittivi tradizionali e dell'AI generativa. Gli agenti di analisi dei dati consentono alle organizzazioni di andare oltre la semplice previsione per creare agenti intelligenti in grado di agire in base alle previsioni. Utilizzando gli insight predittivi per sollecitare i modelli generativi, le aziende possono automatizzare processi decisionali complessi, passando dalla domanda "Cosa succederà?" a "Cosa dovremmo fare?".

L'analisi predittiva si basa su diversi metodi matematici e computazionali fondamentali:

• Analisi di regressione: stima le relazioni tra le variabili per determinare in che modo un input (come il prezzo) influisce su un altro (come le vendite)
• Alberi decisionali: modelli di classificazione che mappano le potenziali scelte e i relativi risultati in una struttura ad albero
• Reti neurali: potenti motori di riconoscimento di pattern che modellano relazioni complesse e non lineari nei dati