Analisi predittiva: senza il giusto controllo porta a decisioni pericolose

I potenziali benefici per il business degli strumenti di data analytics sono grandi, ma un modello sbagliato può produrre conseguenze inaspettate. Per questo le aziende devono adottare una opportuna strategia di governance

Dan Perkins (USGS) sull'Owachomo Bridge, Natural Bridges National Monument, nello Utah. Credit: U.S. Geological Survey/flickr

Gli strumenti di analisi predittiva possono accelerare le decisioni di business e creare un vantaggio competitivo. Tuttavia, i modelli hanno bisogno di una migliore governance per evitare che le previsioni si trasformino in un fiasco, secondo la ricerca condotta dalla società Advanced Practices Council, che potete scaricare gratuitamente dal link in fondo alla pagina.
La scienza dei dati è un settore emergente e le aziende stanno cercando di trovare il miglior approccio alla governance per mitigare i rischi di fallimenti nelle analisi”, spiega Michael Goul, docente universitario e autore della ricerca “Taming the Wild West of Predictive Analytics and Business Intelligence”.

Accanto a tutti i vantaggi degli strumenti di data analytics, possono anche produrre conseguenze inaspettate, se le ipotesi sottostanti sono imprecise o diventano obsolete. Gli analytics possono anche produrre risultati di business che sono controversi o in conflitto con la legalità, come le leggi anti-discriminazione.

I modelli di analisi dei dati hanno bisogno di “responsabilità, trasparenza e tracciabilità”, dice il report. La governance deve essere impostata in modo da valutare, per esempio, la qualità dei dati, la sicurezza e la conformità. Un approccio di governance è il controllo periodico dei modelli predittivi, per verificare se, alla luce di nuovi dati e ipotesi, il modello funziona ancora.

Il report riassume le emergenti best practice adottate da varie aziende, tra cui Adidas, American Express e State Farm Insurance. State Farm, per esempio ha istituito una prassi di test in cui le soluzioni analitiche sono valutate per determinare se le prestazioni sono conformi alle aspettative. Il team che si occupa dei test comprende diversi esperti, tra i quali un partner commerciale, un designer statistico, un esperto di progettazione strutturale.

VIAMitch Betts
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