Analisi predittiva: come fare previsioni sui prezzi digitali

In questo articolo leggerete:
 

• Definizione di analisi predittiva
• Vantaggi dell'analisi predittiva
• Esempi: L'analisi predittiva nella pratica
   

Definizione: cosa significa "analitica predittiva

L'analisi predittiva è per definizione un principio matematico che utilizza algoritmi e intelligenza artificiale (AI) per ricavare probabilità da dati storici e attuali. In questo modo è possibile scoprire modelli, correlazioni e tendenze. Originariamente proveniente dal campo della statistica, le aziende oggi utilizzano questo metodo per previsioni di vario tipo, comprese quelle sui prezzi.
 

Come funziona l'analisi predittiva

Il metodo utilizza dati strutturati e non strutturati, ad esempio provenienti da sistemi informatici interni ed esterni (big data/data mining). L'analisi predittiva raccoglie queste informazioni utilizzando, tra gli altri metodi, il text mining e le combina con elementi di teoria dei giochi e/o metodi di simulazione. Grazie all'apprendimento automatico, gli algoritmi traggono autonomamente spunti dalla propria elaborazione dei dati e sviluppano automaticamente previsioni su questa base.

Il software sottostante è diventato nel tempo più accessibile e facile da usare grazie a interfacce utente adatte all'area tematica. Questo, insieme alla sua crescente precisione, rende il metodo interessante per gli acquisti.
 

Vantaggi dell'analisi predittiva

Le previsioni della domanda e dei prezzi sono tra gli elementi più importanti dei processi strategici di approvvigionamento, perché influenzano fortemente le decisioni. Per questo motivo l'analisi predittiva viene utilizzata, ad esempio, per la gestione dei fornitori, il controlling, la gestione dei gruppi di prodotti, le vendite e la gestione delle spese. Queste e altre aree possono utilizzare il processo per i seguenti scopi, ad esempio:
 

• Analisi dei pagamenti e degli obiettivi di pagamento
• Analisi delle fatture
• Posizionamento degli ordini
• Valutazione del rischio
• Controllo del servizio
• Monitoraggio delle regole di conformità
   

L'analisi predittiva è particolarmente interessante per le previsioni dei prezzi e, strettamente correlata, per il calcolo dei volumi di vendita. Fornitori diversi, processi di produzione, vie di trasporto, circostanze politiche e requisiti legali che variano da Paese a Paese rendono difficili le previsioni calcolate manualmente. Il software di analisi predittiva è vantaggioso in questo caso perché è molto più veloce e preciso. Offre, ad esempio:
 

• Controllo dei prezzi in tempo reale
• Sviluppo di scenari
• Previsioni di prezzo a lungo termine per i nuovi prodotti
   

In pratica, ciò significa che le aziende possono utilizzare l'analisi predittiva per tenere d'occhio il mercato e la concorrenza e, grazie al software, stimare la domanda futura e l'andamento dei prezzi. In questo modo è possibile ordinare il proprio fabbisogno nel momento più favorevole.
 

Esempi: L'analisi predittiva in pratica

Le sue capacità raccomandano l'analisi predittiva per un'intera gamma di aree di applicazione. Per questo motivo, numerosi settori industriali utilizzano questo metodo per scopi diversi. Una selezione di esempi:
 

• Servizi finanziari: Gli istituti finanziari utilizzano tecniche di apprendimento automatico e strumenti quantitativi per prevedere i rischi di credito.
• Industria automobilistica: le aziende che sviluppano veicoli autonomi analizzano i dati dei sensori delle auto connesse per migliorare gli algoritmi di assistenza alla guida.
• Tecnologia medica: un dispositivo per la gestione dell'asma registra e analizza i suoni respiratori dei pazienti e fornisce un feedback immediato tramite un'applicazione per smartphone per aiutare le persone a gestire l'asma e la malattia polmonare COPD.
• Aerospaziale: per migliorare i tempi di attività degli aerei e ridurre i costi di manutenzione, un produttore di motori ha creato un'applicazione analitica in tempo reale che prevede le prestazioni dell'olio, del carburante, dell'avviamento dell'aereo e dei sottosistemi meccanici e di controllo.
• Automazione e ingegneria: un produttore di materie plastiche e pellicole risparmia 50.000 euro al mese grazie a un'applicazione per il monitoraggio delle condizioni e la manutenzione predittiva che riduce i tempi di inattività e gli sprechi.
• Fornitura di energia: Le applicazioni di previsione avanzata utilizzano modelli che monitorano la capacità disponibile delle centrali elettriche, le condizioni meteorologiche e il consumo stagionale.