Due casi del mondo Energy.
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In un settore tanto complesso come quello dell’Energy, prevedere i potenziali scenari di evoluzione del prezzo e mantenere intatta la propria base clienti non sono solo una necessità, ma anche una vera sfida.
Per essere davvero competitivi c’è bisogno di un nuovo approccio: l’aumento della volatilità sul mercato energetico fa sì che i classici strumenti, utilizzati dai Middle Office, non siano più adatti all’ottimizzazione dei processi produttivi e alla gestione del Churn.
Al giorno d’oggi, diventa quindi indispensabile implementare dei sistemi complessi di Machine Learning: in questo modo gli stakeholder possono avere una visione più completa sul proprio business e generare un rapido ritorno economico, incidendo positivamente sul ROI e sull’efficienza del processo produttivo.
E’ fondamentale quindi comprendere quali sono i modelli più adatti e come possono essere integrati in RapidMiner, uno degli strumenti leader tra le piattaforme di Data Science e Machine Learning oggi a disposizione.
Che cosa vedremo
Il Webinar – realizzato in collaborazione con RapidMiner – presenterà due business case del settore Energy, sviluppati con RapidMiner, piattaforma che fornisce un ambiente integrato per l’estrazione di informazioni complesse da dati strutturati e non.
Nel primo business case verrà mostrato come è possibile combinare diverse tecniche di Machine Learning per simulare scenari di evoluzione del prezzo dell’energia, fornendo così un prezioso supporto ai decisori nella fase di ottimizzazione dei processi di acquisto e di distribuzione.
Nel secondo verrà invece illustrato come un’azienda del settore Energy ha utilizzato RapidMiner e il Machine Learning per individuare i 25 attributi Top che più influenzano il rischio di abbandono dei clienti, intervenendo puntualmente sul Churn Rate, con un conseguente impatto sul ROI.
Hot topics
- Prevedere il prezzo dell’energia sulla base dei fondamentali di mercato come la domanda e l’offerta a livello nazionale.
- Simulare potenziali scenari, fornendo insight non facilmente individuabili dai business user.
- Analizzare il comportamento dei consumatori per individuare le caratteristiche che influenzano maggiormente il rischio di abbandono.
- Sviluppare modelli complessi in RapidMiner.
Destinatari
Il Webinar è pensato per figure Business e IT di medie e grandi aziende.