Analisi predittiva

L’analisi predittiva va oltre la scoperta delle tendenze storiche per prevedere il futuro. Analizzando i dati storici e identificando gli schemi, i modelli di analisi predittiva possono fare previsioni e raccomandazioni informate su eventi o tendenze future. Le organizzazioni possono utilizzare questo metodo di scoperta dei dati per anticipare le esigenze dei clienti, mitigare i rischi e capitalizzare le opportunità emergenti.

Utilizzando un mix di scoperta automatica, analisi manuale, riconoscimento dei modelli e tecniche di analisi predittiva, le organizzazioni possono massimizzare l’efficacia dei loro sforzi di scoperta dei dati.

Le fasi della scoperta dei dati

Il processo di data discovery si svolge in diverse fasi, ognuna delle quali contribuisce alla comprensione e all’utilizzo completo delle risorse di dati. Vediamo una ripartizione passo per passo delle fasi coinvolte nella data discovery, illustrata con esempi pratici. Tuttavia, a seconda del contesto e dei requisiti specifici di un progetto di data discovery, le organizzazioni possono scegliere di adattare o ampliare queste fasi in base ai propri requisiti e obiettivi.

Obiettivi e ambito: Prima ancora di iniziare l’esplorazione dei dati, le organizzazioni devono delineare obiettivi chiari e definire l’ambito dell’analisi.

Ad esempio, un team di marketing può prefiggersi l’obiettivo di comprendere le preferenze dei clienti sulla base dei dati storici di acquisto, concentrandosi su una linea di prodotti specifica o su un segmento demografico.

Raccolta dei dati: Una volta stabiliti gli obiettivi, il passo successivo consiste nel raccogliere i dati pertinenti da varie fonti. Ciò può comportare l’estrazione di dati da database, data warehouse, fogli di calcolo o fonti esterne come API e web scraping. La raccolta dei dati è una fase critica che garantisce la disponibilità di dati di alta qualità per l’analisi.

Ad esempio, un’azienda di e-commerce potrebbe raccogliere i dati delle transazioni dei clienti dal proprio sito web, dall’applicazione mobile e da piattaforme di terze parti per ottenere informazioni sui modelli di acquisto e sul comportamento degli utenti.

Pulizia dei dati: I dati grezzi sono spesso pieni di incoerenze ed errori che devono essere risolti. In questa fase, i dati vengono puliti per garantire l’accuratezza.

Ad esempio, si eliminano i record duplicati, si imputano i valori mancanti e si standardizzano i formati dei dati per un’analisi uniforme.

Preelaborazione dei dati: Una volta puliti, i dati vengono sottoposti a una preelaborazione per prepararli all’analisi.

Ad esempio, i dati numerici possono essere normalizzati, i dati categoriali possono essere codificati e i dati di testo possono essere tokenizzati. La pre-elaborazione assicura che i dati siano in un formato adatto per ulteriori esplorazioni e analisi.

Profilazione dei dati: La profilazione dei dati consiste nell’esaminare le caratteristiche e la qualità dei dati raccolti. Le tecniche di profilazione dei dati aiutano a identificare gli outlier, le anomalie e i problemi di qualità dei dati che possono influenzare l’accuratezza e l’affidabilità delle analisi successive.

Ad esempio, un operatore sanitario potrebbe profilare le cartelle cliniche dei pazienti per identificare le tendenze nelle diagnosi o nei risultati dei trattamenti, scoprendo potenziali aree di miglioramento nell’assistenza ai pazienti.

Analisi dei dati: In questa fase, i dati puliti e profilati sono sottoposti a un’analisi rigorosa che utilizza varie tecniche statistiche, di apprendimento automatico e di data mining.

Ad esempio, nel settore sanitario, l’analisi dei dati può comportare l’esame delle cartelle cliniche dei pazienti, delle storie mediche e dei risultati dei trattamenti per identificare modelli e tendenze. Applicando metodi analitici avanzati come la modellazione predittiva e la stratificazione del rischio, le organizzazioni sanitarie possono prevedere gli esiti dei pazienti, identificare i soggetti ad alto rischio e personalizzare i piani di trattamento. L’analisi dei dati nel settore sanitario consente agli operatori di ottimizzare l’erogazione delle cure, migliorare i risultati dei pazienti e ridurre i costi dell’assistenza sanitaria.

Visualizzazione dei dati: Le rappresentazioni visive, come grafici e diagrammi, vengono utilizzate per comunicare le informazioni in modo chiaro e intuitivo.

Ad esempio, un’azienda di logistica potrebbe utilizzare le mappe di calore per visualizzare i percorsi di consegna e identificare le aree ad alta congestione di traffico, ottimizzando la pianificazione dei percorsi e l’allocazione delle risorse.

Approfondimenti e interpretazione: In questa fase, i risultati dell’analisi dei dati vengono interpretati per ricavare le azioni successive, ottimizzare i processi e ottenere risultati aziendali. L’interpretazione comporta la comprensione delle implicazioni dei risultati e l’identificazione delle opportunità di miglioramento o di intervento.

Ad esempio, un istituto finanziario può analizzare i dati delle transazioni dei clienti per individuare attività fraudolente, consentendo un intervento tempestivo per salvaguardare i beni dei clienti.

Reporting e comunicazione: I risultati vengono documentati e condivisi con le parti interessate attraverso relazioni e presentazioni.

Ad esempio, un’azienda manifatturiera potrebbe compilare un cruscotto che mostra le metriche di produzione in tempo reale per facilitare il processo decisionale e il monitoraggio delle prestazioni.

Iterazione e perfezionamento: La data discovery è un processo iterativo, con intuizioni che portano a ulteriori esplorazioni e perfezionamenti. I feedback degli stakeholder, le nuove fonti di dati e l’evoluzione delle esigenze aziendali possono richiedere la revisione delle fasi precedenti del processo di data discovery.

Ad esempio, un istituto scolastico può analizzare i dati sulle prestazioni degli studenti per identificare le aree di miglioramento del curriculum, perfezionando i metodi di insegnamento per migliorare i risultati di apprendimento.