I sistemi di analisi predittiva: perché effettuare la transizione?
I dati aziendali stanno diventando sempre più utili ed importanti, sia per questioni di marketing che per l’organizzazione interna della struttura. Il management deve necessariamente occuparsi dell’esigenza di conservazione ed analisi dei dati stessi, utilizzando le tecniche di BI ma, per stare al passo con tempi, l’applicazione della business intelligence non è più sufficiente. Oggi, i sistemi di analisi predittiva stanno letteralmente conquistando il mondo dell’imprenditoria: vediamone ora vantaggi, utilizzi possibili e una panoramica sul funzionamento, dopo aver dato un’occhiata alla storia recente dell’archiviazione e dell’utilizzo dei dati, partendo dagli anni ’80.
I primi passi di SQL e l’evoluzione verso la BI
L’urgenza di registrare ed organizzare i dati aziendali di varia natura era già chiara attorno agli anni ’50: i classici, mastodontici archivi cartacei – con qualche sporadica apparizione di informazioni su nastri audio o dischi – conservavano la memoria storica dell’azienda stessa, con ovvie difficoltà di reperibilità dei dati più vecchi o non aggregati qui conservati. Con l’inizio della rivoluzione digitale, proprio l’archiviazione dei dati è stata oggetto delle maggiori attenzioni da parte dei programmatori di allora. Verso la metà degli anni ’70 venne inventato SQL, un linguaggio capace di creare database di dati strutturati, in cui era possibile richiamare le specifiche informazioni grazie a una query. Insomma, una vera e propria rivoluzione in termini di semplicità ed efficacia dell’archiviazione dati che, non a caso, venne ben presto adottata in tutto il mondo – anche e soprattutto in ambiti imprenditoriali non strettamente tech – e adottato come standard industriale mondiale da parte di ANSI ed ISO, una decina d’anni dopo la sua invenzione.
Ma i primi problemi non tardarono ad arrivare, uno su tutti la difficoltà di fondere in un’unica applicazione tutte le funzioni utili alla gestione del database aziendale. È vero: in molti casi, le industrie si affidavano a Microsoft o Oracle, acquistando Enterprise Resource Planning completi, ma modulari, che garantivano flessibilità e un trattamento uniforme dei dati, ma in molte altre casistiche – soprattutto per imprese dalla limitata capacità economica, incapaci di sostenere i costi di un software ERP firmato Microsoft, Sap o Oracle – ci si trovava a dover utilizzare software diversi per ogni singola funzione, trattando i dati in maniera non omogenea e dunque non affidabile. Proprio quest’estrema disomogeneità, che causava grandi difficoltà nell’estrazione e nell’utilizzo coerente di dati storici dell’azienda, ha creato la necessità di ideare i cosiddetti “data warehouse”, ossia dei magazzini virtuali in cui i dati vengono organizzati non più solo secondo termini operazionali, ma includendo anche metadati ed altre informazioni prima escluse, secondo dei modelli precisi e ben studiati in anticipo. Inizia, così, a nascere la business intelligence: un sistema articolato di metodologie, schemi (e anche figure professionali dedicate) capace di raccogliere i dati relativi ad ogni singolo processo produttivo aziendale, organizzarli in maniera coerente e permetterne la massima fruibilità e reperibilità, consentendo di analizzare i dati stessi raccolti sia in aggregato che in computo singolo.
I sistemi di analisi predittiva: un passo nel futuro
Come è facilmente intuibile, con l’affinarsi delle tecniche di business intelligence e l’aumentare delle risorse di archiviazione disponibili aumentano di pari passo i dati raccolti dalle aziende. Il grande insieme di dati prende il nome di “big data”: questi chiacchieratissimi aggregati di informazioni non sono altro che notizie operative, metadati, informazioni di profilazione sulla clientela raccolti nel tempo dalle aziende. E quest’enorme mole di dati è una vera miniera d’oro: permette di intuire le debolezze di un particolare processo produttivo aziendale, o di identificare con più precisione il cliente tipo. Ma non solo: l’analisi predittiva, una particolare tecnica che permette di svelare relazioni insospettabili tra vari aggregati di dati, consente di effettuare operazioni ancora più particolari, arrivando a consentire di dare un’occhiata al futuro grazie a calcoli basati su specifici pattern di comportamento, creati sulla base dei dati precedentemente raccolti. Con tecniche similari si potrà predire la propensione all’acquisto di un prodotto di un particolare target, o perfino identificare le caratteristiche comuni nei crimini come le frodi, per evitarle più facilmente in futuro grazie a questi campanelli d’allarme. Le potenzialità d’applicazione dell’analisi predittiva sono enormi, e non ancora completamente sviluppate: nei prossimi anni, assisteremo ad un vero e proprio boom dell’analisi predittiva, basata sugli schemi organizzativi della BI contemporanea.
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