L’incontro fra Business Analytics e Machine Learning (BA e ML) inaugurerà una nuova era per i processi decisionali nelle aziende. A causa del crescente volume e della complessità dei dati aziendali, le tradizionali applicazioni di Business Analytics risultano inadeguate per estrarre le preziose informazioni di business indispensabili per migliorare il processo decisionale e definire le strategie aziendali.
L’integrazione fra Business Analytics e Machine Learning può invece aiutare le imprese a rendere fruibili le conoscenze provenienti da set di dati complessi e di grandi dimensioni e fornire raccomandazioni che possono essere comprese da un maggior numero di utenti aziendali non specialisti.
Gli strumenti che combinano Business Analytics e Machine Learning potranno inoltre offrire insight significativi che altrimenti rimarrebbero nascosti e mostreranno agli utenti aziendali come interpretare i dati e rispondere in modo ottimale a eventi di vario tipo.
Come Business Analytics e Machine Learning trasformano il processo di analisi
Business Analytics e Machine Learning trasformeranno il processo di analisi per gli utenti business, grazie ad applicazioni intelligenti di supporto alle decisioni, e aiuteranno i data analyst con la creazione di modelli di lavoro.
Il ML, a differenza dell’analisi tradizionale, applica metodi statistici e algoritmi specializzati per grandi volumi di dati in modo che le macchine possano apprendere, con un approccio flessibile che non richiede regole predefinite; il training basato sui dati consente di individuare schemi esistenti nelle applicazioni del mondo reale, altrimenti difficili da estrarre.
Anziché da un’ipotesi iniziale, i data analyst saranno guidati da una visione suggerita da ML e potranno così focalizzarsi sulla previsione delle performance e sulla raccomandazione di azioni invece che sulla creazione report standard e di dashboard.
Con la diffusione di BA basata su ML si trasformerà il ruolo del business analyst, a cui, grazie al potenziamento dell’analisi dei dati in tempo reale, saranno richieste soprattutto le competenze di analisi dei dati senza la necessità di competenze di programmazione. Inoltre, grazie al ML, potranno delegare la maggior parte delle attività ripetitive ai computer, per concentrarsi sulle loro capacità analitiche avanzate così preziose per le imprese.
I manager potranno porre domande sotto forma di testo, tramite chatbot o pronunciando le loro richieste con il supporto di un assistente digitale personale e riceveranno risposte immediate.
I benefici derivanti da Business Analytics e Machine Learning
L’incontro fra Business Analytics e Machine Learning è in grado portare alle aziende vantaggi sia in termini di efficienza sia di efficacia, trasformando il modo in cui le persone interagiscono con i dati.
L’efficienza potrà aumentare grazie all’automazione delle attività, al miglioramento della qualità e alla riduzione degli errori, alla semplificazione degli strumenti da usare. Sul versante dell’efficacia, crescerà la capacità complessiva di analisi all’interno dell’azienda, miglioreranno le competenze degli utenti, emergerà il contesto andando a definire meglio il quadro completo, e sarà possibile maggiore personalizzazione.
Business Analytics e Machine Learning: le criticità da superare
Gli strumenti di BA, abilitati dal ML, hanno un grande potenziale, ma restano anche sfide tecniche e non tecniche da affrontare.
Sul primo versante ci sono problemi di validazione e accuratezza, di rilevanza, di qualità dei dati necessari per il training del ML, di prestazioni e scalabilità.
Sul versante non tecnico vanno risolti problemi di fiducia e accettazione da parte degli utenti, nonché di tipo etico, pregiudizi nascosti, mancanza di creatività, carenze di know-how e di competenze delle persone.
Il futuro di Business Analytics e Machine Learning
Gli strumenti di BA potenziati dal ML andranno oltre la semplice comprensione delle informazioni, ma saranno in grado di consigliare i modi per affrontare e risolvere problemi, di eseguire simulazioni per ottimizzare i processi, creare nuovi obiettivi prestazionali basati su previsioni e, in alcuni casi, potranno agire automaticamente come già accade con il rilevamento delle frodi e i sistemi di trading online nel mondo finance.
