Analisi predittiva: in che modo l’analisi delle serie temporali consente alle imprese di decifrare le tendenze future?
In un mondo che si fa sempre più complesso, le cause di un fenomeno sono spesso molteplici e interconnesse. La capacità di decifrare e di reagire all’evoluzione di un fenomeno è quindi un vantaggio essenziale per qualsiasi impresa.
Questo è il potere dell’analisi delle serie temporali, una disciplina che va ben oltre il semplice esame dei dati passati, permettendo alle imprese di anticipare i cambiamenti, adattarsi alle nuove realtà e prendere decisioni strategiche consapevoli in un mondo in continua evoluzione. In questo articolo, Alcimed esplora tre opportunità offerte dall’analisi delle serie temporali: la previsione delle variazioni future, la comprensione dei fattori alla base dei fenomeni e la pianificazione degli scenari.
Che cos’è una serie temporale?
Una serie temporale è una serie di dati misurati a intervalli di tempo regolari che rappresentano l’evoluzione di un fenomeno nel tempo (es: il volume settimanale degli ordini, le temperature giornaliere).
3 opportunità offerte dall’analisi delle serie temporali
Opportunità n°1: prevedere le variazioni future
Con l’analisi delle serie temporali, le aziende possono individuare le tendenze emergenti della domanda e adattarsi di conseguenza.
Ad esempio, nell’industria farmaceutica, l’utilizzo dell’analisi delle serie temporali per analizzare i dati storici di vendita dei farmaci può svolgere un ruolo cruciale. Anticipando con precisione la domanda di farmaci, i picchi di domanda e la loro durata (gli antibiotici durante le stagioni influenzali, gli antistaminici durante il periodo di impollinazione, …), l’azienda può garantire una gestione efficace delle proprie scorte rispondendo allo stesso tempo ai bisogni mutevoli dei pazienti.
L’analisi delle serie temporali consente non solo di tenere conto di ciò che è accaduto in passato, ma anche di adattarsi in tempo reale con i dati più recenti. Riprendendo l’esempio della distribuzione di antistaminici durante il periodo di impollinazione, l’analisi delle serie temporali permette non solo di anticipare il fatto che ci sarà un aumento della domanda nei mesi successivi, ma anche di adattare le stime della domanda se quest’ultima varia in intensità o in durata rispetto agli anni precedenti.
Questa capacità di previsione consente all’azienda di mantenere livelli di stock adeguati, evitando così rotture di stock potenzialmente pericolose per i pazienti, e allo stesso tempo minimizzando le scorte di farmaci che potrebbero scadere e tradursi in perdite per l’azienda.
Benché questo esempio sia specificamente rivolto al mondo medico, l’analisi delle serie temporali può servire ad anticipare le tendenze di qualsiasi fenomeno che non sia totalmente aleatorio! Come abbiamo visto, un’azienda può anticipare la domanda di uno dei suoi servizi o prodotti ma anche anticipare l’evoluzione del numero di incidenti su una macchina, del numero di abbonamenti a un servizio, del bisogno di risorse umane, dei tempi di consegna, dei costi di produzione, …
Tutte le aziende trarrebbero beneficio dall’anticipare i fenomeni che governano le loro performance.
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Opportunità n°2: scomporre i fenomeni
Se è interessante poter anticipare l’evoluzione futura di un fenomeno, è ancor più interessante comprenderne gli elementi sottostanti. L’analisi delle serie temporali permette di scomporle in 3 componenti principali: la tendenza, le stagionalità (e i cicli), e le variazioni aleatorie.
Ad esempio, un’azienda che produce elementi a partire da materiali riciclati nota un forte aumento nel numero di incidenti qualità. Dopo aver implementato un’analisi rigorosa delle serie temporali, l’azienda riesce a scomporre questo fenomeno in più elementi. Innanzitutto, indipendentemente da ogni stagionalità, esiste un aumento globale del numero di incidenti qualità (tendenza) che potrebbe essere legato alla difficoltà di seguire la forte crescita dell’azienda. Poi si ritrovano elementi come l’aumento degli incidenti qualità nel periodo estivo (stagionalità), legato al cambiamento di comportamento dei materiali riciclati sotto forti calori, e durante i periodi di vacanze scolastiche quindi di assenze che provocano una tensione sulla forza lavoro. Infine, emerge un rumore bianco (variazioni aleatorie). È tutto ciò che è imprevedibile, come ad esempio le micro-variazioni giornaliere o un incendio che si verifica nell’azienda. Con l’analisi delle serie temporali, le aziende possono non solo anticipare l’evoluzione dei fenomeni ma anche acquisire una comprensione approfondita di tale evoluzione e quindi adattarvisi.
Opportunità n°3: pianificare scenari
Quando si effettua un’analisi delle serie temporali, è importante distinguere i fattori che sono direttamente legati alla serie temporale (intrinseci) dagli altri fattori (estrinseci).
I fattori estrinseci sono quelli che non sono direttamente integrati nella serie temporale ma che possono influenzare i dati osservati, come il meteo, le vacanze scolastiche e gli eventi occasionali: azione di comunicazione dell’azienda, pubblicazione di nuove leggi, crisi sanitaria, ecc.
Nell’analisi delle serie temporali, si possono non solo aggiungere variabili estrinseche passate per comprendere meglio la scomposizione del nostro fenomeno, ma anche aggiungere elementi estrinsechi futuri noti o possibili per simulare i cambiamenti futuri e sviluppare la propria strategia per anticiparli.
Questi fattori estrinseci possono permettere di modellizzare e comprendere meglio l’evoluzione di un fenomeno, ma anche pianificare scenari simulando cambiamenti futuri.
Ad esempio, un’azienda che vende gelati potrebbe simulare diverse situazioni per prepararsi efficacemente alle possibili variazioni della domanda. Simulando l’impatto di fattori estrinseci (temporalità, durata, frequenza), come le ondate di calore o promozioni specifiche, l’azienda può anticipare diversi futuri possibili. Così potrà adattare le proprie scorte, ottimizzare le campagne di marketing, e pianificare i propri bisogni in termini di personale.
I limiti dell’analisi delle serie temporali
L’analisi delle serie temporali è uno strumento potente, ma ha i suoi limiti. La sua efficacia dipende fortemente dalla qualità dei dati e dalle ipotesi formulate.
Da una parte, la raccolta dei dati è cruciale, perché dati di scarsa qualità (valori mancanti, errori di misura) possono compromettere la validità delle analisi. Inoltre, è fondamentale che i dati siano disponibili rapidamente per massimizzare l’impatto delle decisioni prese.
Dall’altra parte, l’analisi delle serie temporali parte dall’ipotesi che il comportamento passato di un fenomeno si riprodurrà in futuro. Tuttavia, questo metodo è limitato in caso di grandi cambiamenti di paradigma (crisi sanitaria, cambiamento normativo, ecc.), in cui i dati storici non riflettono più la realtà. In questi casi, le aziende devono adattare i propri modelli e utilizzare altri metodi di analisi per navigare nell’incertezza.
In sintesi, l’analisi delle serie temporali è un faro nella nebbia della complessità, che permette alle aziende di prendere decisioni informate, fondate sui fatti, e di restare competitive in un ambiente dinamico e imprevedibile. Tuttavia, è essenziale riconoscerne i limiti, in particolare in termini di qualità dei dati e della pertinenza delle ipotesi in contesti mutevoli.
Combinando queste tecniche, qualsiasi azienda che si trovi di fronte a un fenomeno complesso può migliorarne la comprensione e scoprire le chiavi per sfruttarlo a proprio vantaggio. Alcimed può accompagnarvi in questo percorso, aiutandovi a sfruttare il potenziale dell’analisi predittiva e delle serie temporali per anticipare le tendenze e prendere decisioni informate. Non esitate a contattare il nostro team!
Informazioni sull’autore,
Tanguy, Consulente e Data Scientist all’interno del team salute di Alcimed in Francia.