Il ruolo della qualità prescrittiva e predittiva dei dati

Nel mondo industriale, il processo decisionale guidato dai dati sta facendo passi da gigante. In ambito industriale, l'analisi predittiva e prescrittiva è ampiamente utilizzata dalle aziende per migliorare la reattività e l'accuratezza delle operazioni. Ma questi metodi sono validi solo quanto la qualità dei dati che li sostiene.

In questo blog esploriamo le tecniche essenziali, i principi fondamentali della qualità dei dati e i casi d'uso. Verranno inoltre illustrate le considerazioni da fare per l'esecuzione e gli sviluppi attuali dell'analitica per i team di progettazione e produzione.

L'obiettivo dell'analisi predittiva è prevedere potenziali eventi futuri analizzando i dati passati. Le analitiche prescrittive, invece, fanno un ulteriore passo in avanti rispetto alle previsioni, suggerendo la migliore linea d'azione. Insieme, stanno ridisegnando il modo in cui i team industriali pianificano, si adattano e competono. Per fare questo è necessario concentrarsi sulla qualità dei dati predittivi e su quella dei dati prescrittivi, per garantire che le intuizioni e le raccomandazioni siano affidabili.

Le fondamenta: Analisi predittiva e qualità dei dati

Tecniche fondamentali:

• Regressione
• Serie temporali
• Apprendimento automatico
• Classificazione

L'analisi predittiva si basa su una serie di metodi comunemente utilizzati. La regressione facilita la ricerca di correlazioni tra le variabili. Con il passare del tempo, i modelli di serie temporali tengono d'occhio gli schemi e le tendenze.

Gli strumenti di classificazione classificano le informazioni in categorie distinte. Per migliorare la precisione, l'apprendimento automatico può imparare da grandi insiemi di dati e regolare il proprio comportamento di conseguenza.

Questi modelli richiedono una pulizia dei dati per eliminare errori, incoerenze e duplicati prima dell'analisi. Senza dati puliti, anche i modelli predittivi più avanzati possono fornire risultati fuorvianti.

I principali pilastri della qualità dei dati

Molti aspetti della qualità dei dati sono fondamentali per il successo dei modelli predittivi. L'accuratezza garantisce che i valori riflettano le condizioni del mondo reale. La completezza evita l'inserimento di dati mancanti o parziali, mentre la coerenza aiuta a mantenere i sistemi uniformi.

Per garantire la pertinenza delle informazioni è necessaria la tempestività. La provenienza dei dati è evidente, mentre la governance applica le regole per la gestione e la protezione delle informazioni. Tutti questi elementi contribuiscono a migliorare la qualità dei dati predittivi e prescrittivi, che a loro volta contribuiscono a mantenere la fiducia negli analytics.

Conseguenze dei dati di bassa qualità

L'impatto dei dati scadenti emerge rapidamente quando i dati sono inaffidabili. Ciò significa che i modelli possono andare alla deriva e perdere precisione.

Se gli input non sono rappresentativi, possono insinuarsi dei pregiudizi, il che significa che alcuni approfondimenti potrebbero arrivare in ritardo o diventare inutilizzabili. Le aziende possono evitare di commettere errori costosi e di prendere decisioni sbagliate se dedicano tempo e impegno alla pulizia dei dati.

Scalare: L'analisi prescrittiva nella pratica

Metodologie: Ottimizzazione, simulazione e apprendimento rinforzato 

L'analisi prescrittiva raccomanda azioni basate su risultati probabili. Un metodo comune è l'ottimizzazione, che trova la soluzione migliore all'interno di condizioni prestabilite. Un altro approccio è la simulazione dei risultati potenziali in un ambiente digitale. Infine, l'apprendimento per rinforzo modifica le tattiche in base alle prestazioni passate.

Questi metodi sono più affidabili quando utilizzano dati di alta qualità, che vengono mantenuti attraverso una pulizia continua dei dati. Inoltre, aiutano a ridurre l'effetto di dati imprecisi sul processo decisionale.

Costruire la pipeline prescrittiva

Un sistema di analisi prescrittiva non può svolgere bene il suo lavoro senza una procedura ben definita per la gestione dei dati in ogni fase. La pulizia e la raccolta dei dati fanno parte di questo processo, così come i modelli predittivi con i controlli di qualità, la modellazione di scenari e la consegna delle decisioni attraverso canali adeguati. Per il successo di questo flusso di lavoro è fondamentale che i dati siano di alta qualità. È fondamentale assicurarsi che i suggerimenti siano pratici e rispecchino i metodi di qualità dei dati prescrittivi.

Casi d'uso industriali

L'analisi prescrittiva viene utilizzata con grande efficacia in diverse funzioni industriali. Nel settore dei prezzi, le aziende possono far coincidere domanda e offerta in modo più efficace grazie all'accesso a dati storici e transazionali accurati.

I manager gestiscono le scorte in modo più preciso quando le previsioni riflettono la reale variabilità della domanda. È possibile migliorare l'esperienza dei clienti analizzando i dati degli utenti in tempo reale. Questo approccio consente una pianificazione più agile della forza lavoro, allineando le richieste di personale ai modelli operativi. Tutte queste applicazioni richiedono dati affidabili, evidenziando l'importanza della qualità predittiva e della pulizia dei dati.

Architettura della qualità dei dati

Strutture di governance e proprietà

Una buona gestione dei dati non si limita agli strumenti, ma richiede responsabilità e supervisione chiaramente definite. I protocolli di qualità e di accesso devono essere seguiti dai responsabili dei dati. Il tracciamento del lignaggio consente alle aziende di vedere come i dati si spostano tra i sistemi, mentre la gestione dei metadati fornisce il contesto necessario per comprendere i set di dati.

Una volta stabiliti questi ruoli e queste pratiche, i team possono raggiungere la stabilità e ridurre i tempi di inattività. Possono anche scalare con fiducia e garantire che la qualità dei dati sia predittiva che prescrittiva rimanga elevata.

Strumenti e tecnologie integrati

La gestione affidabile dei dati è spesso resa possibile da una serie di tecnologie. I cataloghi organizzano e identificano le informazioni per facilitarne la ricerca, mentre le tecnologie ETL aiutano a pulire e trasmettere rapidamente i dati. I monitoraggi automatici rilevano le anomalie o le incongruenze prima che possano avere un impatto sui processi a valle. Insieme, questi strumenti formano un ambiente solido per produrre risultati analitici affidabili e ridurre l'impatto dei dati errati.

Gestione della qualità a ciclo chiuso

Le aziende devono adottare strategie di miglioramento per mantenere un'elevata qualità dei dati a lungo termine. Tra queste misure rientra la ricerca sistematica di anomalie e modifiche allo schema. Inoltre, è necessario analizzare i risultati per verificare la parzialità e l'equità, e inserire i risultati delle prestazioni nei cicli di sviluppo dei modelli. Le organizzazioni possono adattare meglio i loro sistemi di analisi alle mutevoli condizioni dei dati e alle difficoltà operative quando adottano un atteggiamento proattivo nei confronti della pulizia e del controllo della qualità dei dati.

Operativizzazione dell'analisi

Collaborazione interfunzionale

Affinché i sistemi di analisi siano validi, è fondamentale la collaborazione tra più reparti. Gli analisti costruiscono i modelli stessi, mentre i team operativi mettono in pratica i risultati dei modelli in situazioni reali. Gli obiettivi dell'analisi vengono esaminati dalla leadership per garantire che siano in linea con gli obiettivi più ampi. Quando questi gruppi riescono a comunicare bene e a collaborare su obiettivi condivisi, i risultati sono sempre migliori e più facili da misurare.

Fiducia e gestione del cambiamento

Il sostegno agli strumenti di analisi dipende dalla fiducia. I dipendenti sono più propensi ad adottare nuovi sistemi quando i modelli sono spiegati chiaramente.

I programmi pilota che mostrano i primi risultati possono aumentare questa probabilità. Anche la formazione contribuisce ad aumentare il comfort e la familiarità con i nuovi sistemi. Le iniziative di cambiamento che privilegiano l'apertura e la formazione hanno maggiori probabilità di successo nel creare un impegno a lungo termine.

Aggiornamento e maturità organizzativa

Una cultura orientata ai dati cresce attraverso l'investimento nelle competenze. I team dovrebbero imparare le basi della purificazione dei dati, familiarizzare con strumenti come l'IA spiegabile e vedere esempi della loro effettiva applicazione nei programmi di formazione. Le aziende possono accelerare la maturità degli analytics e ridurre gli attriti nell'adozione fornendo queste informazioni sia ai team operativi che a quelli tecnici.

Monitoraggio dei risultati

Metriche di performance

I progressi sono meglio valutati attraverso metriche chiaramente definite. Alcuni esempi possono essere la riduzione degli errori di previsione, l'accorciamento dei cicli di produzione o il miglioramento dei rendimenti finanziari. Per valutare l'efficacia dei loro sforzi analitici e informare le scelte future, le aziende devono tenere sotto controllo le metriche corrette.

Analisi prima e dopo

Le aziende dovrebbero stabilire dei parametri di riferimento con cui confrontarsi per determinare l'impatto reale delle soluzioni di analisi. È possibile vedere i risultati dei propri sforzi di miglioramento con metriche quali l'affidabilità della produzione, la velocità di consegna e la soddisfazione dei clienti. Raccogliendo e analizzando questi dati, è possibile migliorare i nostri modelli e identificare dove si stanno facendo progressi.

Risultati nel mondo reale

Migliori pratiche in materia di dati portano a risultati tangibili per le aziende, come si evince da alcuni casi di studio. Ad esempio, aumentando la visibilità dei dati della supply chain, un'azienda è riuscita a ridurre le spese logistiche del 15% [1]. Un'altra ha scoperto che dopo aver standardizzato i formati di input, l'accuratezza dei prezzi è aumentata del 12% [4].

Questi esempi dimostrano i chiari vantaggi di concentrarsi sulla qualità predittiva e prescrittiva dei dati. Inoltre, un'efficace pulizia dei dati svolge un ruolo cruciale nel ridurre al minimo l'impatto dei dati errati.

Cosa succederà in futuro?

Qualità dei dati potenziata dall'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo crescente nel mantenimento dell'accuratezza dei dati. Gli strumenti che rilevano automaticamente le anomalie o generano dati sintetici per colmare le lacune consentono alle aziende di mantenere il funzionamento dei modelli senza problemi anche quando i set di dati si evolvono. La qualità dei dati sia predittiva che prescrittiva viene migliorata e, grazie a queste funzionalità, diventa più facile gestire ambienti di dati sempre più complicati.

IA trasparente e affidabile

Con l'aumento dell'affidamento all'IA, cresce anche l'esigenza di trasparenza. I sistemi prescrittivi devono spiegare chiaramente come vengono formulate le raccomandazioni. Inoltre, le aziende devono tenere traccia di come le scelte vengono messe in pratica. Questo non solo favorisce la responsabilità, ma aiuta anche gli utenti a fidarsi e ad adottare con più fiducia le intuizioni analitiche.

Pressioni normative

Le pratiche relative ai dati devono soddisfare anche gli standard esterni. Regolamenti come il GDPR stabiliscono i requisiti per la privacy e il consenso, mentre le politiche etiche interne promuovono l'equità nel processo decisionale. Per mantenere la fiducia degli stakeholder ed evitare problemi legali, è fondamentale rimanere conformi.

Raccomandazioni finali

Le analisi funzionano meglio quando i dati sono coerenti, accurati e sicuri. Le aziende dovrebbero iniziare a rivedere le condizioni attuali dei dati, assegnare ruoli di supervisione e creare sistemi che supportino la convalida e la tracciabilità. Inoltre, devono introdurre i modelli in modo graduale, con obiettivi chiari, e impegnarsi per una revisione e un perfezionamento continui.

È fondamentale mantenere pratiche rigorose di pulizia dei dati. In questo modo, possiamo migliorare la qualità dei dati predittivi e prescrittivi e ridurre l'effetto dei dati imprecisi.

Con l'aiuto dei produttori, EU Automation è in grado di sostenere strutture analitiche affidabili. Pratiche di dati solide costituiscono la base per previsioni sicure e azioni informate.

Fonti

1. https://www.code-brew.com/ai-in-supply-chain-management/
2. https://www.ibm.com/topics/predictive-analytics
3. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/prescriptive-analytics
4. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-case-for-digital-reinvention
5. https://hbr.org/2014/12/you-may-not-need-big-data-after-all
6. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/15/poor-data-quality-is-undermining-your-business/
7. https://www.statista.com/statistics/793895/worldwide-average-hourly-cost-of-enterprise-server-downtime-by-industry/
8. https://cloud.google.com/architecture/data-governance-framework