Obstajajo jasne vzporednice med tem, kako se podatki zbirajo, kurirajo, analizirajo in končno modelirajo za napovedno analitiko, in tem, kako katera koli znanost gradi zbirko znanja in postavlja temelje za vedno bolj zapletena opazovanja in napovedi.
Oglejmo si napovedno analitiko in njeno delovanje ter nekaj primerov.
Prediktivna analitika je znanstvena metoda napovedovanja, ki poskuša prepoznati prihodnje dogodke [ali preprosto; oceniti verjetnost rezultatov ]. Večina modelov napovedne analitike temelji na podatkih, zbranih skozi čas, in vključuje spremenljivke. Dejansko so zgodovinski podatki bistveni za prepoznavanje vzorcev in trendov v tem pristopu.
Prediktivni analitični modeli vključujejo modeli klasifikacije, modeli združevanja v grozde, modeli napovedovanja, modeli časovnih vrst in mnogi drugi. Združujejo vnaprej zbrane podatke z močnim računalniškim modeliranjem, analizo podatkov in strojnim učenjem, da prepoznajo korelacije med specifičnimi spremenljivkami in tako napovedujejo prihodnje trende. Podatkovni analitik običajno začne z največjimi in najbolj relevantnimi razpoložljivimi podatki ter išče ponavljajoče se vzorce, ki napovednim modelom omogočajo zanesljive napovedi.
Podjetja lahko dejansko uporabljajo napovedno analitiko za preizkušanje novih pristopov za povečanje konverzij strank in statistiko prodaje, hkrati pa zmanjšajo tveganje pri preizkušanju novih metod in strategij. To je mogoče zaradi ogromne količine podatkov o strankah, ki prihajajo iz uporabe spletnega mesta, naročanja izdelkov in napovedi iz drugih virov, ki bodo z napredovanjem obdobja velikih podatkov postajali natančnejši.
Če povzamem to poglavje, ne pozabite, da napovedna analitika, ki uporablja napovedovanje na podlagi podatkov, pomaga podjetjem predvideti možne rezultate sprememb strategije. Vse temeljijo na zgodovinskih podatkih, ki so bili organizirani na različne načine za napovedovanje prihodnjih vrednosti.
Zdaj pa si poglejmo nekaj primerov uporabe
Z obdelavo preteklih podatkov o potrošnikih z uporabo zmogljive analitične programske opreme je napovedna analitika pomagala številnim podjetjem (npr. Netflix, Amazon in Walmart) pri oblikovanju strategije in sprejemanju pametnih, stroškovno učinkovitih odločitev za prihodnost. Uporablja se lahko na različne načine za racionalizacijo poslovno kritičnih operacij; nekatere priljubljene aplikacije vključujejo:
Za prepoznavanje groženj lahko napovedni modeli zaznajo sistemske anomalije in nenavadno vedenje. Lahko se napaja s preteklimi podatki o scenarijih kibernetskih napadov in goljufij, da opozori osebje na podobno vedenje in prepreči hekerjem in ranljivostim, da bi se infiltrirali v sistem. Prav tako lahko pomaga odkriti, karkoli že je povezanih z denarnim tveganjem , od zavarovalniških goljufij do napovedovanja kreditnega tveganja, pa tudi odkrivanja vzorcev na območjih z visoko stopnjo kriminala.
Siri, Ok Google in Alexa izboljšajo uporabniško izkušnjo z učenjem iz interakcij in predvidevanjem odziva strank. Ker se boti samoučijo z uporabo komponente of deep learning, omogočajo podjetjem boljše upravljanje s strankami brez najemanja velikega števila podpornega osebja.
Prediktivna analitika pomaga pri identifikaciji in obvladovanju tveganja z uporabo algoritmov strojnega učenja za združene nabore podatkov za odkrivanje vzorcev, korelacije in ranljivosti ter za preslikavo sprememb znotraj določene industrije. S temi informacijami lahko vodje podjetij sprejmejo previdnostne ukrepe, da se izognejo morebitnim operativnim tveganjem.
Prediktivni analitični modeli pomagajo razumeti bolezni z zagotavljanjem natančne diagnoze na podlagi zgodovinskih podatkov. Zdravstveni delavci ga lahko na primer uporabijo za ugotavljanje, pri katerih bolnikih obstaja tveganje za razvoj določenih stanj, kot so artritis, sladkorna bolezen in astma. Zato bodo zdravstveni delavci lahko zagotovili še bolj personalizirano oskrbo.
Prediktivna analitika omogoča večjo personalizacijo in bolj ciljno usmerjene marketinške akcije z analizo dejavnosti potrošnikov po več kanalih ter pregledovanjem zgodovine nakupov in preferenc strank (s čimer predlaga še bolj prilagojeno vsebino). Pomaga pri razvoju podrobnejšega in osebnejšega razumevanja strank.
Okvara opreme lahko ogrozi življenja in povzroči veliko finančno škodo podjetju. S kombiniranjem strojev in komponent interneta stvari bi bilo mogoče vnaprej opozoriti osebje in se izogniti dragim okvaram.
Podjetja lahko uporabljajo algoritme strojnega učenja za podatke o nakupih, da napovejo, kako se bodo stranke odzvale na različne ponudbe za dražjo ali navzkrižno prodajo.
Današnja podjetja potrebujejo napovedi za ustvarjanje boljših izdelkov, odkrivanje novih načinov za služenje trgu in zmanjšanje stroškov poslovanja. Prediktivna analitika izpolnjuje te zahteve s kombinacijo strojnega učenja in poslovne inteligence za napovedovanje prihodnjih rezultatov.
Metoda je še posebej uporabna za "kaj če?" scenariji, ki vplivajo na zadrževanje strank in podpirajo večfaktorske odločitve. Pomislite na storitve pretakanja, kot je Netflix, ki svojim strankam ponujajo priporočila za izdelke na podlagi kombinacije prejšnjih nakupov in preferenc primerljive skupine, s čimer izboljšajo potrošniško izkušnjo in prodajne številke.
In ko organizacija gradi temelj podatkov in napovedi, se donosnost njene naložbe v napovedno analitiko pomnoži, zlasti v kombinaciji z ustreznim prizadevanjem za avtomatizacijo delovnih tokov, ki jih je razvila njena ekipa za analitiko. Avtomatizacija zmanjša stroške napovedovanja in tudi poveča pogostost, s katero je mogoče ustvariti nove napovedi, kar analitičnim ekipam omogoča, da iščejo nove potenciale za nenehne inovacije.
Zato ne pozabite, da napovedna analitika podjetjem omogoča boljše načrtovanje, predvidevanje in doseganje želenih rezultatov z uporabo podatkov. Če naštejemo le nekatere, lahko organizacije uporabljajo napovedno analitiko za:
Za uporabo napovedne analitike mora podjetje najprej defidoseči poslovni cilj, kot je povečanje prihodkov, racionalizacija poslovanja ali izboljšanje sodelovanja strank. Organizacija lahko nato uporabi ustrezno programsko rešitev za razvrščanje ogromnih količin heterogenih podatkov, razvoj napovednih analitičnih modelov in ustvarjanje uporabnih vpogledov v podporo temu cilju.
Napredne tehnike napovedne analitike se zdaj pogosto uporabljajo v poslovanju in organizacijam omogočajo uporabo velikih podatkov za predvidevanje tveganj in priložnosti. Podjetja lahko namesto ugibanj uporabijo programsko opremo za napovedno analitiko, da zgradijo model, ki predvideva verjetno situacijo na podlagi preteklih podatkov in temelji na računalniških izračunih.
Z uporabo napovedne analitike organizacije, ki ne izkoristijo svojih podatkov, tvegajo, da zaostanejo za konkurenti, ki temeljijo na napovedih. In če se uporablja v celotnem podjetju, lahko vodi do srečnejših, bolj angažiranih strank in prepričljivejših rezultatov – prednosti, ki jih prvi uporabniki že žanjejo.
Operacija oftalmoplastike s komercialnim pregledovalnikom Apple Vision Pro je bila opravljena na polikliniki Catania…
Razvijanje finih motoričnih spretnosti z barvanjem otroke pripravi na kompleksnejše spretnosti, kot je pisanje. Za barvanje…
Pomorski sektor je prava svetovna gospodarska sila, ki je krmarila proti 150 milijardnemu trgu...
Prejšnji ponedeljek je Financial Times objavil dogovor z OpenAI. FT licencira svoje vrhunsko novinarstvo ...
