Analytics & Machine Learning
Attraverso tecniche di visualizzazione dei dati e statistiche descrittive, costruiamo insight fruibili all’analista, facilitando la comprensione anche dei fenomeni più complessi. Chiamiamo “Business Intelligence” questa importante capacità di “spiegare” la realtà così come accaduta.
Modelli predittivi
Fermarsi all’analisi descrittiva significa però limitarsi a comprendere il passato ed eventualmente utilizzarne la comprensione per immaginarsi il futuro. Riteniamo invece che le aziende abbiano bisogno di strumenti che permettano di guardare avanti ed anticipare i fenomeni, con un grado di accuratezza importante, per passare dall’immaginarsi il futuro al prevederlo.
Utilizziamo quindi modelli predittivi e di apprendimento automatico per supportare i processi decisionali, passando dalla comprensione degli eventi all’identificazione delle loro tendenze emergenti.
Quali sono i clienti più inclini ad abbandonare un servizio? Qual è il miglior prodotto da raccomandare al cliente in questo momento? Quanto è alto il rischio nel concedere un credito? Quando è prevedibile si verifichi il prossimo guasto in una linea di produzione?
Valutazione del rischio
Uno degli ambiti in cui l’analisi predittiva risulta particolarmente efficace è la valutazione anticipata del rischio. Che si tratti di rischi finanziari o operativi, prevedere con precisione la probabilità che un determinato evento “avverso” si verifichi permette alle aziende di adottare misure preventive e di ridurre l’impatto di eventuali criticità.Machine learning
Che si parli di controllo del rischio o di supporto al marketing e alle vendite, l’obiettivo è comunque, sempre, quello di consentire ai nostri clienti di ottenere insight significativi dai dati e fornire valore tangibile all’analista, supportandolo in decisioni più informate e permettendogli di tradurre le informazioni ottenute in azioni mirate e tempestive.
Il valore aggiunto
Per rispondere a queste esigenze, abbiamo maturato significative esperienze nell’utilizzo delle principali tecniche di machine learning utilizzando modelli supervisionati e non supervisionati, deep learning con reti neurali o alberi decisionali. Questo ci permette di adattare la tecnologia più appropriata alle esigenze specifiche dei casi d’uso, garantendo risultati ottimali sia in contesti predittivi che in applicazioni più complesse come la rilevazione di anomalie o comportamenti atipici.
Siamo assolutamente consapevoli del fatto che le tecniche di machine learning e deep learning non debbano, per forza, sostituire la statistica tradizionale, ma debbano integrarla quando apportano valore. La nostra esperienza ci permette di capire, pragmaticamente, quando è più opportuno utilizzare modelli statistici consolidati rispetto a tecniche di machine learning, garantendo che la soluzione adottata sia sempre la più adatta per il contesto specifico e per gli obiettivi del progetto e l’investimento richiesto, il più “corretto” possibile.
