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4 casi d'uso di analisi predittive realizzate grazie ai Big Data

Gianluca Parlangeli,

Casi analisi predittiva Big Data

Cambiare significa evolvere, e saperlo fare anche in corsa vuol dire essere in grado di sopravvivere.

Nel V secolo a.C. Eraclito concentrò questo principio evolutivo in due semplici parole: "Panta Rei", ossia il divenire come naturale conseguenza dell'essere, anticipando di svariate centinaia di anni le regole della Digital Transformation.

Nella Digital Era il cambiamento assume infatti ritmi sempre più serrati e di conseguenza un’importanza ancora più marcata per le imprese che oggi sono alla ricerca di un'offerta innovativa da proporre al consumatore.

 

Scopri come innovare e far crescere la tua azienda con i Big Data!

 

Se vero è che tutto scorre, è anche vero che, fluendo, lasciamo dietro di noi una traccia della nostra presenza; sta a chi verrà in seguito saperla interpretare e trarne vantaggio. Saper cogliere in anticipo i segni fa da sempre la differenza: oggi dobbiamo infatti essere in grado di analizzare i Big Data, quelle tracce che diventano utili per applicazioni nell'Internet of Things e nei processi cognitivi e produttivi nella realtà.

Tuttavia, avere a portata di mano grandi quantità di dati per l'analisi non significa poter estrarre immediatamente l'intuizione giusta, dato che sono le successive modalità di lettura e utilizzo che definiscono la domanda secondo i parametri corretti. Le nuove tecnologie ci danno la possibilità di interpretare questi dati, che hanno applicazioni nei più svariati settori, per definire le strategie di marketing e vendita attraverso un’altissima profilazione del consumatore.

Domani saranno le analisi dei grandi flussi di informazioni a determinare lo sviluppo di un'azienda: sta a chi decide scegliere di utilizzare oggi degli strumenti all'avanguardia che potrebbero poi fare la differenza tra rimanere una PMI e diventare una multinazionale, così come riuscire a prevedere  l'andamento del mercato tramite l'azione d'acquisto dei propri consumatori, andando a correggere o modificare l'offerta commerciale in corso.

L'analisi predittiva dei Big Data è diventata un fattore rilevante di cui tener conto nell'asset management di un'impresa, indipendentemente dal mercato di riferimento. Difficile da credere? Lascia che ti mostri quattro esempi di applicazione concreta.

 

1. Le case automobilistiche

 

Bosch predictive diagnostics

La diagnostica predittiva facilita la previsione specifica dei componenti del veicolo e delle condizioni del sistema e una pianificazione ottimizzata delle attività di manutenzione, in base ai dati di stato del veicolo collegato.

Lo sa bene Bosch, che ha elaborato Predictive Diagnostics, un software che monitora, valuta e segnala costantemente le condizioni dei componenti e del sistema nel veicolo. Sulla base dei dati del veicolo connesso e delle informazioni sul cloud, i guasti possono essere previsti e prevenuti nel tempo, in maniera definita e precisa. Le automobili sono piene di sensori ed è possibile utilizzarli per facilitare la comprensione di due aspetti.

  1. I punti deboli del funzionamento, come ad esempio i pezzi che si rompono più spesso, e la frequenza con cui si verifica il deterioramento; l’analisi e la comprensione di questi dati permettono di intervenire prima ancora che il problema si manifesti.

  2. La creazione di uno storico personalizzato per l’utente, tarato sulle abitudini del driver come il tipo di guida, il margine di frenata o l’usura della frizione ma anche una semplice proiezione sulle tempistiche di esaurimento del carburante a bordo. Con la Predictive Diagnostics, gli automobilisti o i tecnici sono a conoscenza della corrente e futura condizione dei veicoli, e ciò consente di determinare l'ultimo punto in cui è stata fatta manutenzione, così che un veicolo in attesa di revisione possa ricevere una manutenzione già pianificata. A seconda del tipo di veicolo e del suo livello di utilizzo, questo può far risparmiare fino a diverse centinaia di euro per veicolo ogni anno in termini di costi materiali, oltre che di personale. È possibile, inoltre, integrare tutta una serie di trip facilities a beneficio dell'utente che si strutturano in relazione ai percorsi battuti fatti registrare dallo stesso e, sulla base di ciò, segnalano punti di interesse quali di aree di servizio e rifornimento o car sharing points che possano migliorare l'esperienza di viaggio.

Con competenze nel sistema, componenti, definizione dei dati e area di interpretazione dei dati, Bosch è da anni un partner consolidato per lo sviluppo di centraline e software diagnostici nel settore automobilistico. Offre un ampio portafoglio di servizi in rete e basati su dati che vanno oltre la gestione delle condizioni, tra cui Connected Parking, aggiornamenti firmware Over-the-Air, eCall, bCall, Concierge Call, Fleet Management e Integrazione smartphone. Inoltre, Bosch è l'unica azienda a sviluppare una Cloud Suite specifica per il settore automobilistico adattata all'Internet of Things and Services, consentendo anche il collegamento in rete di servizi ben oltre il veicolo: Smart Home, Smart City, Smart Grid e Connected Industry.

Pensaci la prossima volta che ti siedi in auto per andare a lavoro, per tornare a casa o per dirigerti verso un weekend al mare o in montagna!

2. I fornitori di utilities

FICO utilities

Con l'introduzione di tecnologie come le reti intelligenti, le aziende di utilities stanno generando molti più dati che in precedenza, e l'analisi predittiva può rendere più facile per queste aziende utilizzare i dati e ottenere informazioni utili per consentire di migliorare le forniture e l’assistenza, oltre che a permettere di rispondere in tempo reale a qualsiasi problema.

I fornitori di servizi come acqua, gas, elettricità o internet possono utilizzare i dati dei contatori per rilevare prontamente segnali di allarme, interruzioni, furti e picchi di utilizzo dell'energia, prevenendo o evitando costose riparazioni e insoddisfazione dei clienti. In sistemi articolati come questo, il malfunzionamento di un singolo componente può avere un effetto domino su tutte le operazioni, portando a ripercussioni enormi. La tecnologia predittiva può quindi rappresentare in questo settore un enorme vantaggio.

L'analisi predittiva può essere applicata con metodo e può portare risultati significativi anche nella gestione patrimoniale, come nel caso di FICO Utilities&Energy che è riuscito a prevenire gli errori prima che si verificassero, contribuendo alla gestione della domanda, migliorando il servizio ed operando una completa gestione ed assistenza sul ciclo di vita del cliente.

Per beneficiare davvero dei Big Data, le utility per l’elettricità possono per esempio creare infrastrutture di streaming analytics che utilizzano dati in tempo reale per aiutarli a prendere le giuste decisioni al momento giusto. Inoltre, con lo streaming analytics è possibile differenziare tra due clienti che usano la stessa quantità di energia ogni mese ma attraverso diversi modelli di utilizzo, permettendo di determinare quali clienti dovrebbero scegliere programmi di riduzione dell'energia. Uno streaming di analisi può inoltre aiutare le utility a combattere le frodi, dato che i fornitori di servizi perdono fino a 6 miliardi di dollari all’anno a causa dell’energia rubata, e da contro generare significativi incrementi di efficienza in un settore che fa registrare ricavi annui superiori a 300 miliardi di dollari.

3. Le imprese di produzione

 

Processori intel analisi predittiva

Le grandi imprese di produzione, raccogliendo grandi quantità di dati provenienti dai macchinari, possono monitorare e sostituire i componenti deteriorati prima che si rompano, migliorando l'efficienza dei processi produttivi.

Utilizzando l'analisi predittiva, Intel è stata in grado di ridurre significativamente il numero di test richiesti per la garanzia di qualità dei propri processori. Come? Ha analizzato i dati del processo di produzione per ridurre il tempo dei test. Il risultato è stato un risparmio di 3 milioni di dollari sui costi di produzione per una singola linea di processori Intel Core e, a questo ritmo, l'azienda prevede di risparmiare ulteriori $30 milioni.

In settori che sono in cima alla catena di produzione, i Big Data fanno la differenza andando a incidere sul costo dei materiali e quindi del prodotto finale. I produttori di materie prime, elaborando i Big Data, possono analizzare le statistiche relative a potenziali ritardi e quelli inerenti alle condizioni meteorologiche relative a tornado, terremoti, uragani, che interessano una determinata zona geografica, nevralgica nell'attività di consegna. L'analisi predittiva consente alle aziende di calcolare le probabilità di ritardo e sviluppare piani di emergenza per assicurarsi che l'attività non venga mai interrotta da un disastro naturale.

4. Le assicurazioni

 

Analisi predittiva per le assicurazioni

Le assicurazioni rappresentano un altro settore che può trarre vantaggio dalle analisi predittive con i Big Data, attraverso per esempio il monitoraggio della probabilità e l'impatto delle condizioni meteorologiche estreme, o individuando situazioni fraudolente. Nel caso delle assicurazioni per i servizi di forniture di energia, grazie alle analisi predittive quest’ultime hanno abbattuto i costi di manutenzione correttiva e preventiva ed in seconda battuta, quelli di intervento.

L'analisi predittiva avviene attraverso algoritmi di machine learning, elaborati da una A.I. (Artificial Intelligence) che apprende dai dati che acquisisce.

Anticipare le mosse del tuo consumatore e contestualmente capire quando e come operare per ottimizzare il processo produttivo: questi sono i nuovi pilastri di un asset management che resta oggi fondamentale per la gestione finanziaria. I Big Data offrono informazioni preziose per il business, per lo sviluppo dei piani di produzione e per la scelta di tecnologie e ricambi all'avanguardia.

Oggi, il settore assicurativo sta vivendo una vera e propria rivoluzione, confermando l’Insurtech on demand come nuova metodologia di fare assicurazioni. YOLO è stata la prima in Italia ad offrire la possibilità, attraverso i dispositivi mobili,  di attivare una polizza on demand, cioè nell’esatto momento in cui serve davvero; una proposta commerciale possibile soltanto grazie all’interpretazione di Big Data attraverso cui raggiungere i consumatori in target con la polizza più adatta alle loro esigenze, sulla base di quelle che sono le loro abitudini ed attitudini e dell’attività che stanno svolgendo in quel momento. Un’assicurazione iper-retail che oltre ad un parco prodotti ragionevolmente ramificato, offre come plus la sottoscrizione per periodi di tempo ridottissimi (fino ad un minimo di 24h) e cioè finestre temporali all'interno delle quali può avere senso sottoscrivere una polizza; arrivare ad una soluzione di questo tipo è stato possibile soltanto grazie all'analisi predittiva dei dati.

 

Riuscire a prevedere rischi e malfunzionamenti, oltre che essere capaci di anticipare le esigenze dei clienti, sono oggi più che mai i fattori che fanno la differenza e permettono alle aziende di evolversi. E grazie ai Big Data, non stiamo più parlando di un traguardo irraggiungibile, ma di una realtà concreta. Se anche tu hai intenzione di utilizzare i Big Data per evolvere il tuo business, scarica il nostro ebook gratuito "Innovare e far crescere l'azienda grazie ai Big Data", cliccando sul pulsante qui sotto!

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