Machine Learning & Analytics Predittivi per il Tuo Business

Il ML predittivo ha un prerequisito che nessuno dice al primo incontro: servono dati storici sufficienti e puliti. Come regola pratica servono almeno un paio d'anni di storico e un fenomeno che si ripeta abbastanza da poter essere imparato. Con sei mesi di dati inseriti a mano in modo incoerente, un modello produrrà numeri dall'aria autorevole e nessun valore.

Per questo la prima cosa che guardiamo sono i vostri dati, non il vostro problema. Se lo storico non regge lo diciamo, e proponiamo la cosa utile: sistemare prima la raccolta, che costa meno e serve comunque.

I casi che portano risultato misurabile

Previsione della domanda per chi ha magazzino: ordinare meglio vale più di qualsiasi ottimizzazione a valle. Manutenzione predittiva dove ci sono macchine con sensori e storico guasti. Abbandono clienti per chi ha abbonamenti o ricorrenza. Segmentazione per chi fa campagne e oggi le manda a tutti allo stesso modo.

In tutti questi casi il criterio di successo si decide prima: di quanto deve migliorare la previsione rispetto a come fate oggi perché il progetto valga. Senza quel numero non si capisce se ha funzionato.

Come consegniamo un modello

Un modello non è un file: è un servizio che deve girare, essere monitorato e degradare in modo prevedibile quando i dati cambiano. Consegniamo il modello, il codice che lo addestra, la pipeline dei dati e il monitoraggio che avvisa quando le previsioni peggiorano — cosa che succede sempre, prima o poi, e va vista prima che la noti un cliente.