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L’importanza e la quantità dei dati è aumentata significativamente nel corso degli ultimi anni. Una delle maggiori sfide del settore automotive è rappresentata dall’uso e dalla valutazione intelligente di queste grandi quantità di informazioni

Predicitive analytics

Gli approcci analitici stanno assumendo un ruolo sempre più importante nel prendere le decisioni e nel migliorare l’accuratezza delle previsioni. Inoltre, a causa dell’attuale discrepanza fra costi pianificati e quelli effettivi, l’ottimizzazione del processo di pianificazione risulta un elemento chiave

La Predictive Analytics è un’analisi comprensiva dei dati storici che esamina il set di eventi che ha “un’altà probabilità di succedere”. Gli algoritmi vengono utilizzati per predire sviluppi futuri. Ad esempio, si può prevedere il comportamento dei consumatori e le vendite potenziali, e conseguentemente le azioni adeguate da adottare.

L’interazione fra diversi tool di analytics permette di prevedere gli sviluppi futuri. In questo modo, ad esempio, diventa possibile anticipare un costoso breakdown prendendo le contromisure necessarie. Inoltre, il focus risiede nell’elaborazione e integrazione dei dati provenienti da diverse aree di business, al fine di fornire una visione olistica e permette di rilevare le inter-relazioni fra le varie aree. Ad esempio, i dati di after-sales possono essere utilizzati per identificare l’usura dei componenti ed eliminare i punti deboli nella fase di sviluppo del prodotto.

L’analisi di dati tradizionali viene integrata dalla previsione degli eventi. Su questa base, si possono identificare gli svliluppi futuri in modo efficace, e si possono scoprire patterns e dipendenze in modo facile e veloce. La predictive analytics rappresenta già un serio vantaggio competitivo per gli esperti.

Sfide tipiche nella predictive analytics:

  • Presenza di dati in formati differenti e provenienti da sistemi diversi
  • Analisi e definizione delle informazioni rilevanti
  • Sicurezza dei dati
  • Qualità e coerenza dei dati
  • Big Data

BearingPoint ha già completato con successo numerosi progetti di predictive analytics ed ha una lunga esperienza in processi e implementazione nel settore automotive.

Visual analytics

Avere una vista generale dell’ampio flusso di dati è diventto essenziale. Per ottenere un’efficace valutazione dell’uso dei dati, è fondamentale avere una chiara preparazione e visualizzazione generale

Con l’aiuto della Visual Analytics, gli utenti possono facilmente estrarre informazioni dai dati e scoprire intuitivamente trends e sviluppi. Lo scopo dei metodi di visual analytics è quello di ottenere intuizioni da sorgenti di dati estremamente grandi e complesse, in modo da renderle comprensibili. L’approccio combina la potenza dell’automatic data analysis con le abilità umane di riconoscere visivamente patterns o trends. Ad esempio, facendo riferimento alla gestione delle garanzie, si possono processare le possibili cause dei danni ai motori utilizzando i tools di visual analytics. La visualizzazione fornisce risutati profondi e nuove intuizioni nell’analisi delle possibili cause, in modo da poter mettere in atto le dovute contromisure nel più breve tempo possibile

La visualizzazione di grandi quantità di dati fornisce risultati inaspettati e i seguenti vantaggi:

  • Identificazione delle opportunità e rischi “al volo”
  • Risposta rapida per opportunità di business con un breve ciclo di vita
  • Valutazione puntuale e comprensibile dei dati attraverso l’uso di metodi rappresentativi creativi e costruttivi
  • Correlazioni fra diversi elementi attraverso molteplici data sets
  • Visualizzazione di flussi i dati per una miglior identificazione di patterns, correlazioni e trends

Self-service analytics

Il passo successivo della data analytics è l’apertura dei metodi di data science agli utenti business. Svariati tools di anaytics hanno sviluppato un alto livello di maturità e una notevole automazione. Ciò permette ad utenti comuni privi di conoscenze IT, come ingegneri o parts list manager, di definire analisi ed esperimenti ad-hoc in modo indipendente. Oltre alla self-service BI, dove si possono creare i propri reports, con la self-service analytics vengono utilizzati modelli statistici per identificare nuovi patterns. Questa democratizzazione rende possibile reagire rapidamente a cambiamenti delle priorità. Riguardo ad operaioni ripetitive, gli utenti possono ri-modellare i dati in modo flessibile per trovare velocemente le risposte alle loro domande

Come BearingPoint crea valore:

  • Supporto alle decisioni in modo empirico
  • Recupero delle informazioni in maniera efficiente da grandi quantità di dati
  • Visione olistica dei dati attuali e intuizioni sugli sviluppi futuri
  • Elevata customer satisfaction