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Le capacità analitiche di SAP, in quanto piattaforma predittiva, hanno il pregio di aumentare notevolmente le potenzialità del business. L’opportunità di sfruttare la tecnologia di elaborazione in-memory, è essenziale per offrire all’utente una serie di inferenze contestuali che, in tempo reale, colgono le informazioni da fonti di vario tipo, per costruire scenari applicativi verosimili e declinati su evoluzioni future. La soluzione dedicata si chiama SAP Predictive Analytics, rilasciata per la prima volta nel 2015 e frutto dell’unione di due software precedenti, SAP Predictive Analysis e SAP InfiniteInsight.


Cos’è SAP Predictive Analytics

Quello che di fatto fa SAP Predictive Analytics è unire i due prodotti in un'unica interfaccia con funzioni che rimandano, in un modo o nell’altro, a menu famigliari ai programmi citati prima. Lo scopo finale rimane lo stesso: creare modelli predittivi personalizzati e inerenti casi di intervento specifici. Come i principali moduli che compongono il vasto mondo di HANA, anche la Predictive Analytics poggia buona parte del suo successo sulle possibilità di automazione, in grado di prendere in considerazione sorgenti singole o multiple, particolari etichette e dati provenienti da servizi di terze parti. Non a caso, uno dei vantaggi è di poter gestire, modificare, convertire e classificare centinaia di risultati previsionali in un colpo, tramite finestre semplici e chiare e un’integrazione nativa con i più usati software aziendali.


Modelli previsionali per tutti

Del resto, laddove analisti e ricercatori creano modelli predittivi su set di dati storici, che richiedono una solida preparazione statistica e matematica, soluzioni come Predictive Analytics hanno il pregio di abilitare una comprensione su larga scala, che in un certo senso democratizza l’accesso alla tecnologia, dando a chiunque la facoltà di studiare schemi anticipatori che sempre più si pongono come determinanti per affrontare il mercato.

Il ruolo centrale, a livello computazionale, è svolto dal calcolo in-memory che normalmente prevede investimenti importanti per reggere il peso di elaborazione. Una soluzione molto più flessibile e performante consiste nell’utilizzare il Cloud che permette di schierare potenza computazionale on-demand  e beneficia anche di tempi di reazione ottimizzati, fondamentali per ottenere risposte immediate alle elaborazioni in real-time. Ciò permette di scalare le risorse di esecuzione a seconda dei task.


Il ruolo delle variabili

Non tutti sanno che SAP Predictive Analytics consente di fornire indicazioni predittive già categorizzate a seconda degli ambiti di intervento richiesti in fase di monitoraggio. Si tratta di un supporto notevole per organizzazioni che vogliono generare valori previsionali scaturiti da variabili differenti, così da avere un quadro più ampio su più scenari probabili. I risultati poi vengono incorporati direttamente nei processi gestionali di riferimento, che si tratti di archivi, soluzioni line-of-business, applicazioni, CRM e così via.


I punti di forza

Una piattaforma come SAP Predictive Analytics può davvero dare uno slancio alla produttività, preparandola per le sfide del futuro. Il motivo? Le aziende non possono più concentrarsi esclusivamente sulla realizzazione del miglior prodotto o servizio. Per avere successo, devono anticipare le tendenze e le necessità di clienti, dipendenti, fornitori e partner per intraprendere azioni proattive. Ecco i punti di forza dell’analisi predittiva implementata da SAP:

 

  • Insight più veloci con un rate minore di errore grazie all’automatizzazione delle operazioni
  • Adozione di tecnologie innovative, come il machine learning, che restituiscono informazioni contestuali per ogni esigenza
  • Visualizzazione immediata di centinaia di modelli e previsioni, derivanti dalle centinaia di variabili prese in considerazione
  • Aumento della produttività tramite un workflow condiviso e pensato per fornire risposte peculiari ai singoli reparti coinvolti


Il software di SAP offre quelle informazioni predittive di cui società, analisti, esperti di dati e sviluppatori non possono più fare a meno. Fattori quali l’automazione e il machine learning sbloccano un potenziale spesso inespresso in aziende di ogni dimensione, alla costante ricerca di metodi con cui prendere decisioni corrette in breve tempo, non solo per dar seguito a stalli e criticità ma soprattutto per migliorare il business.

 

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