Dai dati alle decisioni | Data Manager

2 Ago, 2021 | Decision Intelligence

Sul numero di Luglio di Data Manager Magazine si parla di Scienza delle decisioni e di Ublique, la suite di Decision Intelligence di Spindox. Qui di seguito riportiamo il testo integrale dell’articolo: “Dai dati alle decisioni. Decidere è un’arte: per questo serve una scienza. Gli analytics di Ublique©“.

Decidere è un’arte: per questo serve una scienza. Gli analytics di Ublique

I dati non hanno, in sé, alcun valore. E ciò resta vero anche quando si tratta di tanti dati. A generare valore nel business, semmai, è la capacità di prendere le decisioni migliori. Gli analytics consistono proprio nel processo attraverso il quale i dati si traducono in decisioni. In Spindox crediamo che quanto maggiore è la quantità di dati disponibili, tanto più questo processo si debba basare su un approccio scientifico. La chiamiamo “scienza delle decisioni”.

Decision intelligence

Una decisione non ha mai lo scopo di cambiare il passato, cosa evidentemente impossibile. In questo senso si può parlare di advanced analytics solo nella misura in cui l’analisi dei dati è orientata al futuro. Gli analytics tradizionali sono di tipo descrittivo o diagnostico, e dunque guardano al passato. Rispondono cioè a domande quali “che cosa è accaduto?” o “perché ciò è accaduto?” Viceversa, gli advanced analytics sono di tipo predittivo (“che cosa accadrà?”) o prescrittivo (“come dovrei comportarmi?”). Ublique è la piattaforma di decision intelligence di Spindox che integra una grande quantità di modelli analitici pensati per sostenere le decisioni del business lungo tutta la catena del valore, dall’approvvigionamento delle materie prima alla consegna del prodotto finito ai punti vendita, passando per la pianificazione della produzione, la definizione delle politiche di prezzo, la gestione della catena logistica e la movimentazione fisica delle merci.

I moduli analitici di Ublique sono combinabili fra loro in modo da moltiplicare il valore generato dagli insight. Valore che si traduce in crescita dei ricavi, incremento del margine operativo e miglioramento del profilo di rischio. In pratica questa significa poter integrare motori matematico-statistici di ottimizzazione con tecniche di machine learning orientate alla predizione, nonché questi stessi modelli predittivi con sistemi di simulazione. In breve: prevedo, analizzo diversi scenari, decido e infine ottimizzo.

Facciamo un esempio concreto, calato nella realtà del fast fashion. Sui dati riferiti alle vendite di questo comparto industriale si basano due tipi di analisi, entrambe abilitate da Ublique: da un lato quella orientata alle serie storiche, che supporta le decisioni sull’assortimento delle future collezioni e dunque sulla pianificazione degli ordini; dall’altro quella relativa all’andamento delle vendite su base settimanale o addirittura quotidiana, che alimenta la previsione dei ricavi e le decisioni relative al riassortimento. Da un lato, dunque, le scelte produttive; dall’altro quelle distributive.

La forza di Ublique si basa su tre specificità. In primo luogo la capacità di processare in tempo reale enormi flussi informativi, grazie al potente modulo di back-end nato nel mondo della telemetria della Formula 1 e brevettato da Spindox, che gestisce lo streaming e l’orchestrazione dei dati. In questo senso Ublique è una piattaforma orientata a scenari di tipo big data, anche alimentati da sensori o altri dispositivi IoT. Secondariamente il fatto che i modelli analitici del prodotto sono tenuti insieme da ontologie “industry related”, ossia pensate per descrivere specifici contesti di business. Da ultimo una user experience particolarmente avanzata, sia nello scenario desktop sia in quello mobile.

 

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