Prima di integrare capacità predittive in un DORG, un’organizzazione deve sapere se i propri dati sono pronti, quale modello ML è più adatto al suo caso d’uso e se l’investimento produce un ritorno misurabile. DORG University eroga questo servizio direttamente, attraverso l’applicazione del proprio modulo proprietario — non disponibile sul mercato né trasferibile a Faculty o terze parti.
Il servizio si articola in due fasi distinte. Nella prima, DORG University analizza il dataset del cliente, calcola le metriche di caratterizzazione, identifica le variabili indipendenti e dipendenti rilevanti, ottimizza la selezione degli iperparametri e addestra il modello identificando i pattern predittivi. Nella seconda fase, il modulo di validazione stima le performance dell’algoritmo al crescere del dataset — a 2x, 5x e 10x dei dati disponibili — e traduce le metriche tecniche in indicatori economici concreti: performance minima per il rilascio in produzione, payback period, ROI su orizzonte selezionabile e tempo-uomo riallocabile.
Il risultato è un business case strutturato — con scenari best-case e worst-case — che supporta la decisione di investimento con dati quantitativi verificabili. Il servizio include il supporto alla pulizia e preparazione del dataset nella fase preliminare.
Ambiti di applicazione principali: manutenzione predittiva in ambito manufacturing, demand forecasting in supply chain, identificazione di anomalie e frodi in ambito finanziario, qualità predittiva di processo.
