Company Overview. Settembre 2015

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1 Company Overview Settembre 2015

2 Chi siamo! L azienda Siamo specializzati nella progettazione di modelli statistico-matematici a supporto delle decisioni strategiche, fornendo anche seminari formativi. Applichiamo le più avanzate tecnologie della ricerca scientifica alla risoluzione di problematiche aziendali. Non vendiamo prodotti off-the-shelf, ma sviluppiamo soluzioni ad hoc coinvolgendo i nostri partner, promuovendo la trasparenza delle soluzioni adottate e offrendo training on the job. Pangea Formazione ha ottenuto la certificazione UNI EN ISO 9001:2008 per Progettazione e sviluppo di programmi informatici per la gestione di modelli predittivi.! Data Science Predictive analytics, data mining e data profiling.! Il nostro background Abbiamo un forte legame con la ricerca scientifica: l 80% del personale ha un Dottorato di Ricerca (Fisica, Matematica, Statistica, Ingegneria, Neuroscienze); la nostra età media è 33 anni. Esperienza maturata su enormi moli di dati generati da esperimenti di frontiera in Cosmologia e in Fisica Nucleare. Abbiamo attivato delle convenzioni scientifiche con l Università di Roma Tre e il CNR.! I nostri principali clienti: Telecom Italia, MBDA, Poste Italiane, Poste Mobile, Gala 2

3 Approccio probabilistico Data Science e Predictive Analytics! Dal dato grezzo alla decisione manageriale - Il nostro approccio permette di utilizzare tutte le fonti di informazione in un unico modello matematico. - La costruzione di un modello matematico robusto previene errori di interpretazione e scherma da imprevedibili fluttuazioni statistiche dei dati. - Il modello fornisce risposte dirette alle domande di reale interesse per il manager/ decisore. Statistica descrittiva! Report! Estrazioni, aggregazioni! Visualizzazioni Modello (parametri)! Know How Esperti Settore! Supporto Scientifico Pangea Formazione Dati! Interni! Esterni (social)! Info non strutturate Predictive Analytics! Previsioni! Profiling! Inferenze statistiche 3

4 Approccio probabilistico Approccio Metodologico! Il teorema di Bayes segue dalle regole di base della probabilità: - P 0 (A) è la probabilità a priori di A. "A priori" significa che non tiene conto di nessuna informazione riguardo B. - P(A B) è la probabilità condizionata di A, noto B. Viene anche chiamata probabilità a posteriori, visto che è derivata o dipende dallo specifico valore di B. - P(B A) è la probabilità condizionata di B, noto A. - P(B) è la probabilità che B si verifichi, sotto qualunque ipotesi.! Intuitivamente, il teorema descrive il modo in cui le opinioni sull avverarsi di A siano arricchite dall'aver osservato l'evento B.! Aggiorna quindi la valutazione di una probabilità ogni volta che si aggiungono nuove informazioni o dati.! Permette di eseguire correttamente inferenza statistica, risalendo dagli effetti alle cause che li hanno prodotti.! Applicando questo approccio abbiamo fornito soluzioni innovative in diversi ambiti : Manutenzione predittiva, Capacity Planning, Profiling. 4

5 Manutenzione Predittiva Manutenzione Predittiva! Contesto Molte aziende hanno la necessità di gestire parchi asset di migliaia di elementi, informatici e non. In generale gli asset sono coperti dalla garanzia fornita dal costruttore per un dato periodo, alla scadenza del quale l azienda deve decidere come gestirne la manutenzione. Uno degli approcci può essere quello di affidarsi a società esterne che, in cambio di un canone fisso, forniscono un servizio di intervento in caso di guasto.! Problema Il costo del servizio erogato dai fornitori di manutenzione dipende dal numero di asset coperti e non dal numero di guasti effettivi. Sta all azienda scegliere quali asset inserire nei contratti di manutenzione. In mancanza di un criterio razionale, la scelta può rivelarsi non ottimale.! Soluzione Con l utilizzo di un modello bayesiano, la probabilità di guasto può essere stimata a partire dalle caratteristiche tecniche e dallo storico dei guasti di elementi simili in passato. In questo modo è possibile stilare un ranking di tutti gli asset, ordinato per probabilità di guasto. Identificati così gli asset a basso rischio, è possibile rimuoverli/non inserirli nei contratti di manutenzione con conseguente cost saving. 5

6 Manutenzione Predittiva Manutenzione Predittiva: probabilità guasto e rischio! Manutenzione vs intervento on demand Ci si può chiedere per quali asset sia preferibile optare per un intervento on demand piuttosto che per la manutenzione. Una volta note le probabilità di guasto dei singoli asset, esse vanno incrociate con le informazioni relative ai danni economici che il loro mancato funzionamento può arrecare. Noti quindi: - lucro cessante, - costo e tempo intervento se in manutenzione, - costo e tempo dell intervento on demand, è possibile prevedere quali saranno rischi ed impatti economici da affrontare, al fine di decidere quale sia la strategia di manutenzione di massima utilità.! Manutenzione preventiva Una volta nota la probabilità di guasto in un certo lasso di tempo (ad es. mensile), questa può essere proiettata un numero periodo qualsiasi (ad es. su un anno). In tal modo è possibile prevedere quando il rischio che l apparato in esame si guasti supererà una certa soglia in modo da intervenire preventivamente al fine di evitare interruzione del servizio erogato. 6

7 Capacity Planning Capacity Planning! Contesto Pianificazione risorse (ad esempio nel cloud computing): bilanciare numero di macchine per soddisfare richieste clienti senza averne troppe inutilizzate da mantenere. L acquisto di nuove risorse deve essere pianificato in anticipo.! Soluzione Sviluppo di un modello previsionale a partire dallo storico delle richieste. Il sistema fornisce la probabilità di arrivo delle richieste. Risponde alle domande: Quante risorse saranno utilizzate da qui a x settimane? o Qual è la probabilità di non avere abbastanza macchine tra y mesi? Per ragioni di riservatezza sono stati riportati dati simulati 7

8 Profiling Profiling/Fraud Detection! Contesto I settori di Fraud Management (ad esempio delle aziende telefoniche) hanno il compito sia di gestire i numerosi allarmi che scattano per possibili frodi da alto traffico sia di decidere riguardo l erogazione o meno di servizi e/o prodotti a clienti a rischio. Le indagini necessarie richiedono un notevole dispendio sia di tempo sia di risorse. E necessario trovare un buon compromesso tra il rischio frode e la possibilità di introiti mancati.! Soluzione Sviluppo di un modello bayesiano in grado di calcolare la probabilità di frode a partire dalle diverse informazioni a disposizione: anagrafica, tipologia di contratto e servizio, modalità di pagamento e tipo di allarme scattato. Il modello è in grado di fornire un ranking dei casi ordinati per probabilità di frode, indirizzando nel modo migliore le indagini, diminuendone i costi e massimizzandone l efficacia. 8

9 Corsi di formazione Corsi e seminari di formazione! Pangea Formazione progetta e realizza seminari di alta formazione manageriale e corsi di introduzione al decision making.! Corsi e seminari sono realizzati in collaborazione con un network di docenti universitari composto da esperti dei vari campi afferenti alla scienza del comportamento razionale.! Le attività formative sono rivolte a promuovere l utilizzo dell approccio bayesiano nella risoluzione dei problemi strategici ed aziendali.! La formazione ha struttura modulare e può essere composta per rispondere ad esigenze specifiche. I possibili moduli prevedono: Aspetti logici della decisione: l approccio probabilistico bayesiano. Introduzione alla Data Science: ragionamento probabilistico a supporto delle decisioni manageriali e industriali. Reti bayesiane e applicazioni strategiche industriali, con esercitazioni pratiche. Aspetti psicologici della decisione: bias di natura cognitiva. Decisioni in ambito competitivo: la teoria dei giochi. Big data, dati social e l utilizzo di Google Trends nei modelli previsionali. Elementi di programmazione con il linguaggio R. Data Mining e algoritmi di intelligenza artificiale, con esercitazioni pratiche. Business case e applicazioni di successo in ambito aziendale e industriale. 9

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