Lo studio dei dati è fondamentale per descrivere il passato e prevedere il futuro individuando modelli di comportamento all’interno di un sistema con il Machine learning e data mining.
Uno sguardo al passato con l’analisi descrittiva dei dati.
L’analisi descrittiva dei Big Data è un processo che analizza i dati storici basandosi sull’aggregazione e riorganizzazione degli stessi per descrivere il passato e rispondere alla domanda: cosa è successo?
Questo metodo è ampiamente utilizzato nelle aziende per analizzare quantitativamente gli eventi interni, come la gestione delle merci, la spesa media dei clienti nell’e-commerce, le variazioni dei livelli di vendita in un determinato periodo e, in generale, tutto ciò che può essere analizzato quantitativamente.
Occhi puntati sul futuro attraverso l’analisi predittiva, fondamentale in un approccio data driven come avviene nella consulenza ccelera.
A differenza di quella descrittiva, l’analisi predittiva, che è un ulteriore metodo di analisi dei dati, consente di fare previsioni su eventi futuri e di rispondere alla domanda: cosa potrebbe accadere?
Questo metodo, partendo dallo studio dei dati storici, cerca di creare un modello per estrapolare informazioni sul futuro utilizzando diverse strategie statistiche o utilizzando le più recenti tecniche di Machine learning e data mining, che consentono di analizzare grandi quantità di dati e fornire informazioni altrettanto corrette, per prepararsi meglio a ciò che accadrà in futuro.
Il superpotere dei Big Data
I dati storici vengono estrapolati da diverse aree di un’azienda, mescolati tra loro e arricchiti con variabili che aumentano la possibilità di prevedere l’evento.
L’analisi dei dati è quindi necessaria al fine di identificare i modelli al loro interno (ad esempio analizzando le vendite di gelato, è possibile identificare il seguente modello: vendite basse in inverno, vendite elevate in estate), consentendo quindi l’applicazione di modelli statistici di machine learning e algoritmi per catturarne il significato, le relazioni ed estrapolare informazioni utili per fare previsioni autentiche su eventi futuri.
Un esempio di analisi dei dati predittiva in SAP
Inoltre, SAP permette di sviluppare algoritmi personalizzati utilizzando il linguaggio R, che permette di avere maggiore controllo e flessibilità sull’analisi attualmente in corso. In questo modo gli utenti avranno accesso alle potenzialità che R mette a disposizione, utilizzando tutti gli algoritmi statistici messi a disposizione nella grande mole di pacchetti installabili all’interno del linguaggio.
Nel panorama dell’analisi dei dati, SAP Predictive Factory è un prodotto che si distingue per le sue interfacce user-friendly e consente agli utenti – sia analisti aziendali che data scientists – di creare, mantenere e monitorare modelli predittivi in un processo produttivo e sicuro.
L’uso consapevole dei Big Data è fondamentale
In conclusione, l’analisi dei dati è un passaggio essenziale nelle strategie di business intelligence e farlo in modo consapevole è uno dei requisiti fondamentali richiesti oggi.
Chiave per il successo di un’azienda è ricevere le giuste informazioni, così da poter trasformare le conoscenze in vantaggio competitivo.
La differenza viene fatta dal tipo di analisi e dalle diverse funzionalità delle due, ‘descrittiva’ di ciò che sta accadendo o ‘predittiva’ di un futuro risultato.
ccelera, grazie alla sua esperienza, ha la possibilità di aiutare le aziende ad inquadrare il percorso necessario per avviare un processo di analisi descrittiva e predittiva; la nostra partnership con SAP assicura una conoscenza molto approfondita dell’offerta, per garantirti la migliore soluzione.
Per ulteriori informazioni lasciaci di seguito i tuoi dati, sarai ricontattato subito da uno dei nostri consulenti.
