La prima tecnologia abilitante della Digital Supply Chain è l’Advanced Analytics.
Che cos’è?
Advanced Analytics è ciò che ci consente di dare un senso ai Big Data. È un’evoluzione della BI. In parole povere, Advanced Analytics è uno strumento di ricerca e analisi che può aiutare a guidare il cambiamento e il miglioramento nei futuri processi aziendali.
Come aiuta?
Esistono due tipi di analisi avanzate:
- L’analisi predittiva, come suggerisce il nome, aiuta a prevedere cosa potrebbe accadere.
- L’analisi prescrittiva viene utilizzata per aiutare a identificare le decisioni aziendali più appropriate.
Advanced Analytics è utile per analizzare eventi e comportamenti. Lo fa attraverso l’analisi in tempo reale di enormi set di dati per identificare modelli e fare previsioni, aiutando così le persone a prendere decisioni molto più informate.
In SCM, Advanced Analytics viene generalmente utilizzata per prendere decisioni su eventi futuri come la capacità di produzione.
Può anche svolgere un ruolo nella previsione del costo delle materie prime e della domanda futura. In altre parole, aiuta a evitare vendite perse e a ottimizzare il magazzino. Inoltre, consente di risparmiare tempo. Se un processo di analisi autonomo necessita solo dell’approvazione di un manager alla fine di un processo, il manager sarà libero di lavorare su altri compiti a valore aggiunto.
Come aggiunge valore?
- Consente l’uso di analisi what-if per prevedere l’impatto di potenziali cambiamenti nelle strategie aziendali.
- Data mining: è uno strumento molto più sofisticato e molto più efficace nella ricerca di modelli all’interno dei dati rispetto ai tradizionali metodi di business intelligence.
- Apprendimento automatico: gli algoritmi di analisi ad autoapprendimento consentono la generazione di previsioni dai dati esistenti che sono significativamente più accurate rispetto alle possibilità di previsione precedenti. Ad esempio, viene usata come la base per manutenzione predittiva.
- Analisi cognitiva: questo è il livello più alto di analisi avanzata e faciliterà notevolmente il processo decisionale del management poiché non è necessaria alcuna analisi, ma solo l’approvazione del risultato.
- Minacce e sfide: raccogliere, archiviare e strutturare le grandi quantità di dati coinvolti.
- Strutturazione dei dati: come si aggregano tutti i dati provenienti da fonti diverse e si modella una struttura logica dei dati?
