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Advanced Analytics

What if Analysis: cosa succede se

27 Novembre 2019

Di fronte alla complessità e variabilità degli attuali scenari di business, compiere scelte consapevoli è sempre più difficile: di fronte ad una decisione importante, l’ideale sarebbe poterne prima valutare l’impatto, e modificarla qualora non portasse ad un risultato ottimale.

Disporre di sistemi e strumenti di Business Intelligence per analisi predittive affidabili rappresenta un supporto di grande valore: in questo contesto rientra la What If Analysis, una soluzione di Advanced Analytics per indagare il comportamento di un ecosistema dati, attraverso la formulazione di ipotesi e scenari.

What If Analysis: come funziona e quali sono le sue finalità

La What If Analysis è una tipologia di analisi predittiva che consente di simulare diversi scenari, modificarne i parametri e indagare sull’andamento delle diverse previsioni.

Per eseguire un’analisi What If è necessario valutare in primis il contesto del business, e successivamente i dati e le informazioni del fenomeno specifico. La realtà viene quindi tradotta in modelli di previsione: questi modelli vengono costruiti a partire dalle variabili a disposizione, per le quali si stima l’impatto percentuale sulle nuove variabili oggetto di studio.
Per ogni indicatore, i coefficienti regressivi suggeriscono la direzione e l’intensità dell’effetto.

Identificato lo scenario, l’analisi What If consente di analizzare l’andamento delle variabili sul modello considerato e indagare sui risultati derivanti da tali valori. La What If Analysis è un’analisi predittiva adottata in molti contesti di business: tra i comuni casi d’uso troviamo

  • L’analisi del rischio in ambito finanziario;
  • L’analisi di promozioni nel marketing;
  • L’analisi della pianificazione della produzione;
  • L’analisi della profittabilità nel commercio.

ITReview e la What If Analysis sviluppata su Qlik

Un notevole case study di What If Analysis ottenuto da ITReview riguarda un importante cliente della GDO, il cui obiettivo principale è stato ridurre gli scarti: un tema particolarmente sentito nel settore, strettamente legato allo spreco alimentare e all’impatto ambientale.

Sulla stima di un primo scenario iniziale con livello di scarto “fisiologico”, questo modello di analisi What If per la previsione degli scarti consente all’analista di modificare le componenti (o variabili governabili) che determinano tale previsione, in base allo scenario operativo di business. La simulazione inoltre consente di utilizzare degli “input field”, campi
personalizzati dove l’utente può inserire e modificare i valori utilizzati nel modello d’analisi.

Altro ambito in cui ITReview ha implementato un modello di What If Analysis è quello della simulazione delle promozioni e dei prezzi a scaffale: in questo caso, la soluzione di Advanced Analytics per la What If Analysis consente di verificare la convenienza di una determinata politica di prezzo, valutandone l’impatto su parametri di interesse come costi e ricavi.

I punti di forza della What If Analysis di ITReview

Diventa quindi facile capire come l’implementazione di un modello di analisi predittiva, come il modello di What If Analysis ITReview, consenta alle aziende di:

  • Costruire strategie data-driven: integrare una soluzione di What if Analysis nella Business Intelligence aziendale permette di aumentare l’impatto delle decisioni data driven. Questo perché l’analisi di scenario è contestualizzata sull’intero ecosistema dei dati aziendali, che l’analista può navigare e interrogare leggendone tutte le informazioni.
  • Gestire agilmente le complessità: la What if Analysis di ITReview viene solitamente sviluppata all’interno di una soluzione Mashup. Questo consente all’utente di gestire la complessità di analisi dati tramite un’interfaccia altamente intuitiva, personalizzata sulle proprie esigenze e sul livello di competenza.
  • Ridurre tempi e costi di analisi: l’usabilità della soluzione e dei suoi modelli di simulazione è garantita dal motore in memory di Qlik. Operando a livello di memoria RAM, il sistema garantisce ottime performance nei tempi di risposta delle simulazioni e nell’associazione dei risultati, mantenendo un’interazione fluida ed efficace.

Di fronte alla crescente competitività ed incertezza nel mercato, dotarsi di strumenti moderni di analisi predittiva dei dati diventa importante per gestire la complessità delle decisioni e scegliere in modo consapevole. Con il pieno controllo di pro e contro di ogni scelta, i manager possono costruire strategie data driven, forti di riferimenti oggettivi e quantificabili.

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