Világos párhuzamok mutatkoznak aközött, ahogyan az adatokat gyűjtik, gyűjtik, elemezik és végső soron modellezik a prediktív analitikai célokra, és hogy a tudomány hogyan építi fel tudáshalmazt, és rakja le az egyre összetettebb megfigyelések és előrejelzések alapjait.
Nézzük meg a prediktív elemzést és annak működését néhány példával együtt.
A prediktív analitika egy tudományos előrejelzési módszer, amely megpróbálja azonosítani a jövőbeli eseményeket [vagy egyszerűen; értékelje az eredmények valószínűségét ]. A legtöbb prediktív analitikai modell idővel gyűjtött adatokon alapul, és változókat is tartalmaz. Valójában a történelmi adatok elengedhetetlenek a minták és trendek azonosításához ebben a megközelítésben.
A prediktív analitikai modellek közé tartozik osztályozási modellek, klaszterezési modellek, előrejelző modellek, idősoros modellek és sokan mások. Az előre összegyűjtött adatokat erős számítógépes modellezéssel, adatelemzéssel és gépi tanulással kombinálják, hogy azonosítsák a konkrét változók közötti összefüggéseket, hogy előre jelezzék a jövőbeli trendeket. Az adatelemző általában a rendelkezésre álló legnagyobb és legrelevánsabb adatokkal kezdi, és olyan ismétlődő mintákat keres, amelyek lehetővé teszik a prediktív modellek megbízható előrejelzések előállítását.
Valójában a vállalatok a prediktív analitika segítségével új megközelítéseket tesztelhetnek az ügyfelek konverzióinak és értékesítési statisztikáinak növelésére, miközben csökkentik az új módszerek és stratégiák kipróbálásának kockázatát. Ez a webhelyhasználatból, termékrendelésekből és más forrásokból származó előrejelzésekből beáramló hatalmas mennyiségű ügyféladatok miatt lehetséges, amelyek a Big Data korszak előrehaladtával csak pontosabbak lesznek.
A fejezet összefoglalásához ne feledje, hogy az adatvezérelt előrejelzést használó prediktív analitika segít a vállalatoknak előre látni a stratégiai változások lehetséges következményeit. Mindegyik olyan történelmi adatokon alapul, amelyeket különféle módon szerveztek a jövőbeli értékek előrejelzésére.
Most nézzünk meg néhány felhasználási esetet
A múltbeli fogyasztói adatok hatékony elemző szoftverrel történő feldolgozásával a prediktív analitika sok vállalatnak (például a Netflixnek, az Amazonnak és a Walmartnak) segített stratégiát kialakítani, és intelligens, költséghatékony döntéseket hozni a jövőre vonatkozóan. Sokféleképpen használható az üzlet szempontjából kritikus műveletek egyszerűsítésére; néhány népszerű alkalmazás:
A fenyegetések azonosításához a prediktív modellek képesek észlelni a rendszer anomáliáit és a szokatlan viselkedést. Előzményadatokkal táplálható a kibertámadások és csalások forgatókönyveivel kapcsolatban, hogy figyelmeztesse a személyzetet a hasonló viselkedésre, és megakadályozza, hogy hackerek és sebezhetőségek behatoljanak a rendszerbe. Segíthet felismerni bármit is monetáris kockázattal kapcsolatos , a biztosítási csalástól a hitelkockázat előrejelzéséig, valamint a minták azonosítása a magas bûnözésû területeken.
A Siri, az Ok Google és az Alexa javítja az ügyfelek élményét azáltal, hogy tanul az interakciókból és előrejelzi az ügyfelek reakcióit. Mivel a botok önállóan tanulnak a komponens használatával deep learning, lehetővé teszi a vállalatok számára az ügyfelek jobb menedzselését anélkül, hogy nagyszámú támogató személyzetet kellene felvennie.
A prediktív analitika segít a kockázatok azonosításában és kezelésében azáltal, hogy gépi tanulási algoritmusokat alkalmaz az összesített adatkészletekre, hogy feltárja a mintákat, összefüggéseket és sebezhetőségeket, valamint feltérképezze a változásokat egy adott iparágon belül. Ezen információk birtokában az üzleti vezetők elővigyázatossági lépéseket tehetnek a lehetséges működési kockázatok elkerülése érdekében.
A prediktív analitikai modellek segítenek megérteni a betegségeket azáltal, hogy a múltbeli adatokon alapuló pontos diagnózist készítenek. Az egészségügyi szakemberek például felhasználhatják arra, hogy azonosítsák, mely betegeknél vannak kitéve bizonyos állapotok, például ízületi gyulladás, cukorbetegség és asztma kialakulásának. Ezért az egészségügyi szakemberek még személyre szabottabb ellátást tudnak majd nyújtani.
A prediktív elemzés nagyobb személyre szabottságot és célzottabb marketingkampányokat tesz lehetővé azáltal, hogy több csatornán keresztül elemzi a fogyasztói tevékenységet, áttekinti az ügyfelek vásárlási előzményeit és preferenciáit (ezáltal még személyre szabottabb tartalmat javasol). Segít az ügyfelek részletesebb és személyre szabottabb megértésében.
A berendezés meghibásodása életeket veszélyeztethet, és jelentős anyagi veszteséget okozhat a vállalatnak. A gépek és az IoT-komponensek kombinálásával lehetővé válna a személyzet előzetes figyelmeztetése és a költséges meghibásodások elkerülése.
A vállalatok gépi tanulási algoritmusokat használhatnak a vásárlási adatokra annak előrejelzésére, hogy az ügyfelek hogyan reagálnak a különféle fel- vagy keresztértékesítési ajánlatokra.
A mai vállalkozásoknak előrejelzésre van szükségük a jobb termékek létrehozásához, a piac kiszolgálásának új módjainak azonosításához és a működési költségek csökkentéséhez. A prediktív analitika megfelel ezeknek a követelményeknek azáltal, hogy a gépi tanulást és az üzleti intelligenciát kombinálja a jövőbeli eredmények előrejelzéséhez.
A módszer különösen hasznos a „mi lenne, ha?” olyan forgatókönyvek, amelyek befolyásolják az ügyfelek megtartását és támogatják a többtényezős döntéseket. Gondoljunk csak a streaming szolgáltatásokra, például a Netflixre, amelyek termékajánlásokat kínálnak ügyfeleiknek a múltbeli vásárlások és egy hasonló csoport preferenciái alapján, ezáltal javítva a fogyasztói élményt és az eladási számokat.
És ahogy egy szervezet az adatok és előrejelzések alapjait építi fel, a prediktív analitikába való befektetésének megtérülése megsokszorozódik, különösen, ha az elemzőcsapat által kidolgozott munkafolyamatok automatizálására irányuló erőfeszítésekkel párosul. Az automatizálás csökkenti az előrejelzések költségeit, és megnöveli az új előrejelzések generálásának gyakoriságát, lehetővé téve az elemzőcsapatok számára, hogy új vezetőket keressenek a folyamatos innováció érdekében.
Ezért ne feledje, hogy a prediktív analitika lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy az adatok kihasználásával jobban tervezzenek, előre jelezzenek és elérjék a kívánt eredményeket. Hogy csak néhányat említsünk, a szervezetek a prediktív elemzést a következőkre használhatják:
A prediktív elemzés használatához először egy vállalkozásnak kell lennie defiüzleti célt tűzhet ki, mint például a bevétel növelése, a műveletek egyszerűsítése vagy az ügyfelek elkötelezettségének javítása. A szervezet ezután használhatja a megfelelő szoftvermegoldást hatalmas mennyiségű heterogén adat rendezésére, prediktív analitikai modellek kidolgozására, és gyakorlati ismeretek létrehozására a cél támogatására.
A fejlett prediktív analitikai technikákat ma már széles körben használják az üzleti életben, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy big data segítségével előre jelezzék a kockázatokat és a lehetőségeket. A vállalatok a találgatások helyett prediktív elemzőszoftvereket is használhatnak olyan modell felépítéséhez, amely előzményadatokon alapuló és számítógépes számítások alapján előrevetíti a valószínű helyzetet.
A prediktív analitika használatával azok a szervezetek, amelyek nem használják ki adataikat, lemaradnak az előrejelzéseken alapuló versenytársaik mögött. És ha az egész vállalaton belül használják, boldogabb, elkötelezettebb ügyfelekhez és meggyőzőbb eredményekhez vezethet – a korai alkalmazók már most élvezik az előnyöket.
A Coveware by Veeam továbbra is nyújt kiberzsarolási incidensekre reagáló szolgáltatásokat. A Coveware kriminalisztikai és kármentesítési lehetőségeket kínál majd…
A prediktív karbantartás az üzemirányítás innovatív és proaktív megközelítésével forradalmasítja az olaj- és gázszektort.…
A brit CMA figyelmeztetést adott ki a Big Tech mesterséges intelligencia piacán tanúsított magatartása miatt. Ott…
Az Európai Unió által az épületek energiahatékonyságának fokozása érdekében megfogalmazott „Zöld Házak” rendelet a…
