Top Strumenti/ Piattaforme di Analisi Predittiva (2023)

Top strumenti/ piattaforme analisi predittiva (2023)

L’analisi predittiva è uno strumento standard che utilizziamo senza pensarci troppo. L’analisi predittiva utilizza metodi di data mining, statistica, apprendimento automatico, modellazione matematica e intelligenza artificiale per fare previsioni future su eventi sconosciuti. Crea previsioni utilizzando dati storici. Ad esempio, prevedere le vendite di un prodotto (diciamo fiori) in un giorno specifico in un mercato. Ci sarebbero molte più vendite di rose se fosse San Valentino! Sembra evidente che le vendite di fiori sarebbero più alte nei giorni speciali rispetto ai giorni normali.

L’analisi predittiva cerca di identificare gli elementi che contribuiscono, raccoglie dati e applica l’apprendimento automatico, il data mining, la modellazione predittiva e altri approcci analitici per anticipare il futuro. Le informazioni dai dati includono modelli e relazioni tra diversi aspetti che potrebbero non essere state comprese in passato. Trovare quelle idee nascoste è più prezioso di quanto si possa pensare. Le analisi predittive vengono utilizzate dalle aziende per migliorare le proprie operazioni e raggiungere i loro obiettivi. L’analisi predittiva può utilizzare sia dati strutturati che dati non strutturati.

Qual è la relazione tra l’analisi predittiva, l’apprendimento profondo e l’intelligenza artificiale?

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Lo studio di come i computer possano riconoscere il linguaggio parlato o prendere decisioni, ad esempio, rientra nell’ambito del campo dell’intelligenza artificiale, che è un ramo dell’informatica. L’intelligenza artificiale acquisisce conoscenza mediante l’acquisizione e l’applicazione di nuovi giudizi. L’intelligenza artificiale (AI) mira a identificare la migliore risposta insegnando ai computer a rispondere almeno altrettanto bene, se non meglio, degli esseri umani.

Si riferisce all’uso di algoritmi per trovare ed esaminare modelli di dati per prevedere eventi futuri. Perché l’apprendimento automatico possa identificare modelli comuni, è necessario elaborare enormi volumi di dati. Attraverso la pratica, le macchine acquisiscono informazioni o competenze (o dati).

L’apprendimento profondo è un ramo dell’apprendimento automatico spesso utilizzato con dati testuali, audio, visivi o fotografici. L’apprendimento profondo richiede enormi quantità di dati per comprendere operazioni complesse, come differenziare un’immagine di una bicicletta da quella di una motocicletta.

L’analisi avanzata, comunemente chiamata analisi predittiva, prevede la probabilità e le tendenze future utilizzando l’apprendimento automatico, la statistica e i dati storici. Va anche oltre gli altri metodi di apprendimento automatico raccomandando azioni che potrebbero influenzare il corso degli eventi futuri.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono entrambi utilizzati nell’analisi predittiva. In realtà, uno strumento di analisi genera un punteggio previsto che consiglia agli utenti finali quali azioni intraprendere. In poche parole, l’intelligenza artificiale è il termine generale per l’apprendimento automatico e l’analisi predittiva.

Algoritmi e modelli

L’analisi predittiva utilizza diversi metodi provenienti da campi come l’apprendimento automatico, il data mining, la statistica, l’analisi e la modellazione. I modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo sono due categorie principali di algoritmi predittivi. In questo articolo, alcuni di essi sono descritti. Nonostante abbiano vantaggi e svantaggi unici, tutti condividono la capacità di essere riutilizzati e addestrati utilizzando algoritmi che seguono criteri specifici per una determinata industria. La raccolta dati, la pre-elaborazione, la modellazione e la distribuzione sono tutti passaggi del processo iterativo dell’analisi predittiva che produce un output. Possiamo automatizzare la procedura per fornire previsioni basate su nuovi dati continuamente alimentati nel tempo.

Una volta costruito un modello, possiamo inserire nuovi dati per generare previsioni senza ripetere il processo di addestramento. Tuttavia, questo ha lo svantaggio di richiedere una quantità considerevole di dati da addestrare. Poiché l’analisi predittiva si basa su algoritmi di apprendimento automatico, è necessaria una classificazione accurata dei dati in etichette per funzionare correttamente e con precisione. La capacità inadeguata del modello di generalizzare le sue conclusioni da uno scenario all’altro solleva preoccupazioni sulla generalizzabilità. Sebbene esistano problemi specifici con i risultati dell’applicabilità di un modello di analisi predittiva, questi problemi possono talvolta essere risolti utilizzando tecniche come l’apprendimento di trasferimento.

Modelli per l’analisi predittiva

Modello di classificazione

Questo è uno dei modelli più semplici. Classifica nuovi dati in base a ciò che ha appreso dai dati precedenti. Alcune tecniche di classificazione includono gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto. Possono essere utilizzati per la classificazione multiclasse e binaria, rispondendo a domande binarie come Vero/Falso e Sì/No.

Modello di clustering

Un modello di clustering raggruppa i punti di dati in base alle loro caratteristiche comuni. È un algoritmo di apprendimento non supervisionato, a differenza della classificazione supervisionata. Anche se esistono numerosi algoritmi di clustering, nessuno di essi può essere considerato il migliore per tutti gli scenari di applicazione.

Modello di previsione

Si occupa della previsione del valore metrico, calcolando un valore numerico per nuovi dati in base agli insegnamenti dei dati precedenti ed è uno dei metodi di analisi predittiva più popolari. Può essere utilizzato ovunque si abbia accesso a dati numerici.

Modello degli Outliers

Come suggerisce il nome, si basa sugli elementi anomali del dataset. Un errore di input dei dati, un errore di misurazione, un errore sperimentale, un errore di elaborazione dati, un errore del campione o un errore naturale possono essere considerati outliers. Sebbene alcuni outliers possano portare a prestazioni e precisione inferiori, altri aiutano a scoprire l’unicità o a osservare nuove inferenze.

Modello di serie temporale

Con un periodo di tempo come parametro di input, può essere applicato a qualsiasi serie di punti dati. Crea una metrica numerica dai dati storici e poi utilizza quella metrica per prevedere i dati futuri.

Migliori strumenti e piattaforme di analisi predittiva

H2O Driverless AI

H2O, un nuovo arrivato nell’analisi predittiva, è diventato famoso grazie a una soluzione open source molto popolare. L’H2O Driverless AI dell’azienda semplifica lo sviluppo di intelligenza artificiale e analisi predittiva per professionisti e data scientist cittadini attraverso soluzioni open source e ricette personalizzate. Utilizzando grafi causali, LIME, Shapley e l’approccio albero di decisione sostitutivo, l’organizzazione fornisce anche diverse funzionalità per facilitare lo sviluppo di spiegabilità nei modelli di analisi predittiva. Alcune funzionalità automatizzate e potenziate per l’ingegneria delle caratteristiche, la selezione del modello e l’ottimizzazione dei parametri, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi semantica sono degne di nota.

IBM Watson Studio

Dal suo fondamento nel 1975, SPSS si è sviluppato in uno dei principali programmi statistici e di analisi. Con l’acquisto di SPSS da parte di IBM nel 2009, l’azienda è diventata un importante fornitore di soluzioni di analisi predittiva. IBM ha incorporato le capacità chiave del fornitore nella sua più moderna piattaforma Watson Studio basata su IBM Cloud Pak for Data continuando a innovare. Questa offerta integrata incorpora diverse funzioni analitiche, tra cui descrittive, diagnostiche, predittive e prescrittive. La piattaforma migliora la collaborazione nella scienza dei dati aziendali e semplifica l’analisi predittiva per i data scientist professionisti. Inoltre, la piattaforma ha diverse funzionalità che migliorano i modelli predittivi responsabili e comprensibili.

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft è da tempo leader in numerose capacità di analisi attraverso la sua piattaforma di analisi Power BI e Excel, che si è evoluto nel front end di scelta per la maggior parte dei clienti aziendali. Azure Machine Learning di Microsoft aggiunge funzionalità per la gestione dell’intero ciclo di vita dell’analisi predittiva a queste tecnologie critiche. Azure Data Factory, Azure HDInsight e Azure Data Catalog sono esempi di tecnologie di supporto.

L’azienda copre tutti gli utenti, dai data scientist professionisti agli esperti di settore aziendale. Inoltre, offre un’eccellente connettività con diverse strumentazioni per RPA e sviluppo di applicazioni, semplificando l’integrazione delle capacità di analisi predittiva nei flussi di lavoro e nelle app.

RapidMiner Studio

Per sfruttare le proprie competenze fondamentali nell’estrazione dei dati e nell’estrazione del testo, RapidMiner ha sviluppato una vasta gamma di strumenti di analisi predittiva. Queste caratteristiche essenziali facilitano l’elaborazione di dati provenienti da diverse fonti, la loro pulizia e l’inclusione in diversi flussi di lavoro di modellazione predittiva. L’azienda offre versioni a pagamento e gratuite dei suoi prodotti essenziali, consentendo a chiunque di iniziare e acquisire le basi. Sia i principianti che gli esperti possono creare facilmente modelli di analisi predittiva con RapidMiner Notebooks. Inoltre, l’azienda offre una varietà di funzionalità avanzate per il deployment dei modelli, lo sviluppo dei modelli e la preparazione turbo (Model Ops). Una nuova libreria per la condivisione delle funzionalità rende più semplice la condivisione dei modelli predittivi a livello aziendale. Quando necessario, la piattaforma offre anche numerosi elementi di governance e spiegabilità.

SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics è un notevole esempio di come le piattaforme di applicazioni aziendali possano espandere i loro prodotti principali per consentire flussi di lavoro di analisi predittiva. Le aziende con implementazioni SAP effettive dovrebbero prendere in considerazione lo strumento, soprattutto se desiderano sviluppare analisi predittive per casi d’uso nella logistica, nella gestione della catena di distribuzione e dell’inventario. Il prodotto attuale, lanciato nel 2015, si basa su due prodotti precedenti introdotti per la prima volta nel 2012. L’applicazione supporta sia gli utenti aziendali che gli utenti avanzati attraverso diverse funzionalità che facilitano l’aggregazione dei dati, la modellazione predittiva e l’analisi dei modelli su diverse interfacce utente. L’analisi automatica semplifica la preparazione dei dati, la modellazione, l’analisi del grafo sociale, le raccomandazioni e le previsioni per gli utenti aziendali. L’analisi esperta aiuta l’esplorazione di diversi metodi statistici, visualizzazioni e applicazioni di programmazione R da parte degli esperti.

SAS

Uno dei primi produttori di strumenti di analisi statistica è SAS Institute. È un chiaro leader in tutti i tipi di strumenti e metodologie di analisi, compresa l’analisi predittiva, e continua a inventare nuovi strumenti utilizzati da statistici e data scientist. Il governo degli Stati Uniti ha lanciato la prima versione degli strumenti dell’azienda per migliorare l’analisi dei dati per il settore sanitario nel 1966. Il contratto governativo dell’azienda è scaduto nel 1972, quando è stata fondata ufficialmente.

Con workflow diversi per data science e machine learning che utilizzano stack di dati contemporanei, workflow arricchiti e implementazione semplificata in tempi più recenti, l’organizzazione ha modernizzato i suoi set di strumenti di base. L’azienda offre centinaia di strumenti per diverse industrie. SAS Visual Data Science, SAS Data Science Programming, SAS Visual Data Decisioning e SAS Visual Machine Learning sono le principali offerte dell’azienda per l’analisi predittiva. Per semplificare la creazione e l’implementazione dell’analisi predittiva in numerosi workflow, l’organizzazione mantiene forti legami con i principali fornitori di cloud e le piattaforme software aziendali.

TIBCO Statistica

Con diverse funzionalità di collaborazione e workflow incluse nel prodotto per consentire l’intelligence aziendale in tutta l’azienda, TIBCO pone fortemente l’accento sull’usabilità. Questo lo rende una scelta saggia per la tua azienda se prevedi di utilizzare lo strumento da parte di lavoratori meno esperti. Inoltre, si interfaccia con vari altri strumenti di analisi, rendendo semplice aumentarne le funzionalità. Questo è l’unico strumento nell’elenco che evidenzia esplicitamente le sue capacità IoT/embedded.

Oracle DataScience

Oracle è entrata nel settore dell’analisi predittiva acquisendo la startup molto apprezzata DataScience, e da allora ha ampliato e sviluppato il suo portafoglio. Le aziende che utilizzano i servizi cloud e il database di Oracle trarranno il massimo vantaggio da questa soluzione.

WebFOCUS di TIBCO

Prima di essere acquistato da TIBCO, Information Builders era il precedente proprietario di WebFOCUS. È disponibile una vasta gamma di strumenti di analisi BI e gestione dei dati di TIBCO. Questi prodotti offrono capacità di analisi predittiva. Può essere una scelta adatta se stai cercando una soluzione dati end-to-end. Inoltre, fornisce strumenti sia per utenti aziendali che per data scientist esperti. È una scelta eccellente per un’azienda i cui membri dello staff hanno diversi livelli di esperienza con i dati. Il prezzo è disponibile solo su richiesta, come molti altri prodotti nell’elenco.

KNIME Analytics Platform

KNIME offre sia una versione open source che una versione supportata commercialmente per la sua soluzione Analytics Platform. Nonostante offra ancora funzionalità all’avanguardia come l’automazione del machine learning (ML), il prodotto KNIME è spesso considerato superficiale. Offre inoltre capacità di analisi prescrittiva, rendendolo uno strumento efficace per creare futuri piani aziendali.

Dataiku

Il Dataiku Data Science Studio (DSS) è un’altra eccellente scelta per coloro che cercano una piattaforma con robuste capacità di collaborazione nell’AI. Vengono affrontati i problemi di scalabilità della produzione del prodotto dal passato.

FICO Predictive Analytics

Per le capacità basate sulla gestione delle decisioni, la piattaforma FICO Predictive Analytics è una soluzione saggia, specialmente per le aziende del settore dei servizi finanziari.

Altair Datawatch Knowledge

Con un framework agile e un’enfasi sulla strategia, Altair’s Datawatch offre Knowledge Studio per risolvere i problemi aziendali e prevedere i risultati dei dati. L’interfaccia utente user-friendly di questo strumento riceve costantemente elogi dagli utenti.

Alteryx

La piattaforma Alteryx Analytic Process Automation è specializzata in blocchi di costruzione analitici senza codice e a basso codice per creare workflow ripetibili. La piattaforma è rivolta alle aziende che desiderano offrire data science e analisi self-service a tutte le divisioni. Alteryx utilizza anche il machine learning avanzato per aiutare i lavoratori dei dati aziendali a sviluppare modelli predittivi.

Databricks

Databricks Lakehouse offre una singola piattaforma dati su implementazioni cloud e combina data warehousing e casi d’uso di intelligenza artificiale in una piattaforma. Un lago dati e un data warehouse sono integrati nella piattaforma Lakehouse. Lo strato transazionale strutturato del data warehouse viene creato utilizzando la tecnologia open source Delta Lake. Secondo l’azienda, lo storage layer nel formato disponibile offre affidabilità, sicurezza e prestazioni per operazioni batch e streaming. Può anche eliminare i silos dati fornendo una singola posizione per dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

DataRobot

Tutti gli utenti, inclusi data scientist e analisti, team IT e DevOps, dirigenti e lavoratori dell’informazione, possono collaborare utilizzando la piattaforma AI Cloud di DataRobot. La piattaforma offre servizi di AI affidabili, ingegneria dei dati, machine learning, MLOps e intelligenza decisionale. Il servizio include un’app builder senza codice, app di intelligenza artificiale e Decision Flows, che generano regole per automatizzare le decisioni a supporto dell’intelligenza decisionale. Grazie all’app builder senza codice, gli utenti possono creare un’app di intelligenza artificiale utilizzando un modello senza scrivere alcun codice aggiuntivo. Secondo l’azienda, questo semplifica la presa di decisioni basate sull’IA da parte degli utenti aziendali.

Tableau

Tableau è una piattaforma completa per dati e analisi che incorpora API, sicurezza, governance e conformità. Secondo l’azienda, Tableau crea fiducia e sicurezza creando controlli, regole e procedure ripetibili per l’integrazione, l’accesso e la supervisione. I servizi di preparazione dei dati, analisi CRM, gestione del server e analisi incorporate sono solo alcune delle singole componenti della piattaforma.

Sisense

Secondo l’azienda, la piattaforma Fusion di Sisense incorpora analisi personalizzate nei prodotti e nelle app per rendere l’analisi semplice e accessibile. Embed, Infusion Apps e Analytics sono i tre componenti della piattaforma utilizzati per l’analisi dei dati. I clienti possono integrare analisi con marchio personalizzato nei flussi di lavoro e nelle applicazioni utilizzando Embed, una piattaforma API-first.

I clienti possono utilizzare Infusion Apps per analizzare Slack, Google Slides, Microsoft Teams e Salesforce e porre domande con ricerche in linguaggio naturale. Per l’analisi e la visualizzazione di grandi quantità di dati, l’analisi offre alternative code-first, low-code e no-code oltre a dashboard e app self-service. Inoltre, il servizio include tecnologie di apprendimento automatico e strumenti di analisi statistica e predittiva incorporati che sono code-first.

AdvancedMiner

Elaborazione, analisi e modellazione dei dati utilizzando un unico strumento! Creato per utilizzare modelli predittivi. Tutti i compiti analitici sono supportati: trasformazioni dei dati, file e sistemi di database da cui è possibile estrarre e salvare i dati, applicazione di una varietà di operazioni alle informazioni, come divisione, combinazione e campionamento, costruzione di modelli statistici ben noti, analisi di clustering, analisi dell’importanza delle variabili e confronto e valutazione della qualità del modello. Grazie all’interfaccia di lavoro intuitiva, è possibile esplorare tutti i dati e altro ancora.

Lexalytics

Un servizio software e un provider di servizi chiamato Lexalytics (precedentemente Semantria) si concentra sull’analisi del testo basata su cloud e sull’analisi del sentiment. Questa applicazione BI/analytics offre un metodo semplice per decodificare informazioni significative e analizzare il sentiment da grandi quantità di testo non strutturato.

Forniscono un add-in per Microsoft Excel che consente alle aziende di utilizzare l’analisi del testo senza integrare sistemi. Gli sviluppatori possono anche effettuare integrazioni dirette utilizzando l’API REST di Semantria, che supporta vari linguaggi come Java, .NET, PHP e altro ancora. Gli utenti possono categorizzare il materiale, creare query, estrarre entità denominate, trovare temi del contenuto e calcolare valutazioni del sentiment per ciascuno di questi elementi.

Panoply

Panoply è un sistema di gestione dei dati intelligente end-to-end basato su cloud che semplifica l’elaborazione dei dati dalla fonte all’analisi senza utilizzare ETL. Panoply offre gli strumenti per l’integrazione dei dati, il collegamento, la trasformazione, il data warehousing e altro ancora come sistema di gestione dei dati completo. Il provider sostiene che Panoply fornisce l’unico ELT unificato al mondo e un data warehouse intelligente, accelerando la transizione dai dati grezzi all’analisi utilizzando l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Amazon Forecast

Amazon Forecast utilizza l’apprendimento automatico per produrre previsioni precise. Per le organizzazioni, Amazon Forecast può fare stime accurate utilizzando dati storici in serie temporali (come prezzo, promozioni e metriche di performance economiche).

OpenText Magellan

OpenText Magellan è una piattaforma flessibile di intelligenza artificiale e analisi con la capacità di acquisire, unire, gestire e analizzare Big Data e Big Content archiviati nei sistemi di Enterprise Information Management. Magellan fornisce automazione, ottimizzazione aziendale e supporto alle decisioni assistite da macchine. Combina l’apprendimento automatico open source con analisi avanzate, BI di grado enterprise e queste capacità.

Logi Info (Logi Analytics Platform)

È stata creata una piattaforma di analisi di livello sviluppatore chiamata Logi Info (nota anche come Logi Analytics Platform) per i team di applicazioni che devono sviluppare, distribuire e supportare rapidamente applicazioni critiche per le missioni. Logi aiuta le aziende a creare app più preziose e durature mantenendo l’approccio integrato. Il provider si concentra sul miglioramento delle capacità di analisi integrate per aumentare più velocemente il valore delle applicazioni dei propri clienti. Il produttore afferma che Logi consente ai clienti di utilizzare la propria infrastruttura, i propri dati e gli strumenti di autenticazione per le query e le visualizzazioni dei dati.

Logi è stato creato per i proprietari di applicazioni che hanno cercato di creare e mantenere una soluzione che possa scalare per soddisfare le esigenze analitiche in continua evoluzione degli utenti finali e che sono consapevoli dei limiti delle analisi preconfezionate che non consentono personalizzazioni.

MicroStrategy Analytics

MicroStrategy ha creato lo strumento gratuito di scoperta e visualizzazione dei dati chiamato MicroStrategy Analytics Desktop, che non è interamente collegato al resto della piattaforma. Le forti capacità di mobile e cloud di MicroStrategy distinguono la piattaforma. I servizi cloud forniti da MicroStrategy sono distintivi perché ospitano il software nei propri data center e consentono ai clienti di mantenere i propri dati in loco per tranquillizzare le preoccupazioni sulla sicurezza.