Ce este Analytics predictiv și de ce contează?

În lumea afacerilor, analiza ajută organizațiile să-și optimizeze procesele interne și externe, să se extindă și, în cele din urmă, să își mărească profitabilitatea. Unele tipuri de analize de date se concentrează pe a ajuta utilizatorii să înțeleagă ce și de ce s-au întâmplat lucrurile, în timp ce alte tipuri de analize de date se concentrează pe furnizarea de informații despre ceea ce s-ar putea întâmpla în viitor. Acesta este conceptul de analiză predictivă, un instrument de analiză a datelor pe care companiile îl folosesc pentru a identifica riscurile și oportunitățile și pentru a-și ghida luarea deciziilor.

Ce este Analytics predictiv?

Analiza predictivă este un tip de analiză a datelor care este utilizată pentru a prezice evenimente. Se analizează modelele de date actuale și istorice pentru a determina dacă vreunul dintre aceste modele este probabil să apară din nou și apoi utilizează algoritmi statistici și tehnici de învățare automată pentru a identifica probabilitatea unor rezultate viitoare. Acest lucru permite companiilor de orice dimensiune și industrie să ajusteze locul în care își folosesc resursele, să îmbunătățească eficiența operațională, să reducă riscurile, să facă strategii bazate pe fapte și să-și ghideze procesul de luare a deciziilor.

Cum funcționează analiza predictivă?

Când lucrați cu analiza predictivă, primul pas este să identificați problema pe care încercați să o rezolvați și ceea ce va acoperi proiectul dvs. De aici înainte, există un flux sistematic pe care îl urmează procesul de analiză predictivă:

1. Definirea proiectului – Cel mai important aspect al definiției proiectului este înțelegerea scopului proiectului dumneavoastră de analiză predictivă. La ce întrebări ați dori să răspundeți? Cunoașteți tipul de evenimente sau rezultate pe care doriți să le preziceți? Cunoașterea răspunsurilor la aceste întrebări vă va ajuta să obțineți factorul de valoare potrivit din această inițiativă.

2. Colectarea datelor – Analiza predictivă este cea mai eficientă atunci când puteți utiliza un volum mare de date pentru tăierea și tăierea în bucăți și pentru a rula algoritmii necesari. Dacă organizația dvs. are procese definite pentru a colecta date, atunci nu ar trebui să existe nicio provocare în acumularea acestora. Dar dacă nu, va trebui să configurați un instrument de extragere a datelor sau de agregare a datelor pentru a colecta datele de la organizația dvs. Determinarea modului de sursă de date ar trebui să facă parte din definiția proiectului.

3. Curățarea datelor – Înainte de a începe să analizați datele, este important să curățați datele pentru o analiză eficientă. Procesul de curățare implică consolidarea datelor din mai multe surse într-o singură bază de date și asigurarea că datele sunt formatate în mod consecvent.

4. Analiza profundă a datelor – Scopul analizei datelor este de a dezvălui tendințele și modelele din date și de a utiliza aceste informații pentru a crea modele predictive care pot reprezenta acțiuni viitoare. Acest pas implică efectuarea a două metode generale de analiză a datelor – metode de regresie statistică și tehnici de învățare automată.

5. Construcția modelului – Odată ce datele dumneavoastră au fost procesate și analizate, puteți începe să construiți un model predictiv pentru anticiparea evenimentelor viitoare. Vor fi generate mai multe modele și trebuie să selectați care dintre ele este cel mai bun (cel mai precis) pentru a prezice evenimentele viitoare ale proiectului dumneavoastră.

6. Implementare – Următorul pas este implementarea modelului selectat în utilizarea de zi cu zi. Utilizarea zilnică este din nou legată de definiția proiectului și de obiectivul dumneavoastră inițial. De exemplu, dacă modelul este utilizat în industria telecomunicațiilor pentru a prezice utilizarea rețelei, atunci acest model trebuie utilizat pentru a monitoriza performanța serviciului în timp real și pentru a veni cu rapoarte despre posibile probleme de performanță lentă sau de conectivitate.

7. Monitorizare – Odată implementat modelul, acesta trebuie monitorizat și revizuit în mod constant pentru a asigura eficacitatea. Date noi pot fi integrate pe măsură ce devin disponibile pentru a sprijini modelul în mod continuu.

Încearcă Slingshot

Tehnici de analiză predictivă

Analiza predictivă se bazează în mare măsură pe modele/tehnici complexe care au fost concepute pentru a face inferențe despre datele pe care le întâlnește. Aceste tehnici de analiză predictivă utilizează algoritmi și învățarea automată pentru a putea analiza datele istorice și actuale pentru a prezice tendințele viitoare.

Există trei tehnici principale utilizate în analiza predictivă: arbori de decizie, regresie și rețele neuronale.

Arbori de decizie – aceasta este una dintre cele mai bune tehnici de analiză predictivă, deoarece gestionează valorile lipsă și este ușor de înțeles. Arborele de decizie utilizează ramificarea pentru a arăta vizual posibilitățile care decurg din fiecare rezultat sau alegere. Fiecare ramură este o posibilă decizie între două sau mai multe opțiuni, în timp ce fiecare frunză este o clasificare - un da sau nu.

Regresia – există trei tehnici de regresie pentru diferite scenarii. Diferite întrebări despre date necesită diferite aplicații ale regresiei, dar, în general, tehnica de regresie a analizei predictive ajută la înțelegerea relațiilor dintre variabile. Regresia liniară este utilizată dacă doar o variabilă independentă poate fi atribuită unui rezultat. Regresia multiplă este utilizată dacă mai multe variabile independente au un efect asupra unui rezultat. Și regresia logistică este utilizată atunci când variabila dependentă este binară.

Rețelele neuronale – sunt cea mai complicată tehnică de analiză predictivă. Utilizează algoritmi pentru a descoperi posibile relații în seturile de date. Rețelele neuronale folosesc inteligența artificială, permițând astfel recunoașterea modelelor mai sofisticate.

De ce este importantă analiza predictivă?

În zilele noastre, datele sunt unul dintre cele mai valoroase active ale afacerilor. Analiza datelor este extrem de importantă în lumea afacerilor, transformându-l în mai multe moduri. Analytics ajută companiile să supraviețuiască pe piață.

Analiza predictivă, în special, este importantă deoarece permite organizațiilor să prezică cu exactitate ce se va întâmpla și să ia decizii critice pe baza acestor date. O mulțime de companii de astăzi nu reușesc să supraviețuiască din cauza incapacității lor de a prognoza și, prin urmare, de a planifica și executa strategii de afaceri de succes.

Companiile care iau deciziile cheie pe baza intuiției sau a presupunerilor au pierdut timp și bani semnificativ, nereușind să lanseze produse pe care clienții lor țintă le doresc sau au nevoie. Pe de altă parte, companiile care folosesc analiza predictivă pentru a-și conduce luarea deciziilor obțin un avantaj competitiv. Analiza predictivă permite organizațiilor să-și depășească concurența prin valorificarea noilor oportunități.

Beneficiile analizei predictive

Există numeroase beneficii în utilizarea analizei predictive. Acestea sunt doar câteva dintre cele mai bune:

Îmbunătățirea procesului decizional

Analizând datele istorice și tendințele din industrie, analiza predictivă ajută organizațiile să facă predicții informate despre ceea ce le-ar putea rezerva viitorul și, prin urmare, să formuleze strategii bazate pe scenarii probabile. Această capacitate de predicție permite tuturor utilizatorilor de afaceri să ia decizii mai inteligente, susținute de fapte. În plus, luarea deciziilor bazate pe date îmbunătățește productivitatea și crește încrederea echipei dumneavoastră.

Detectează frauda

Analiza predictivă poate identifica modele pentru a detecta și a preveni comportamentul fraudulos. Pe măsură ce securitatea cibernetică devine o preocupare din ce în ce mai mare, analiza predictivă examinează toate acțiunile dintr-o rețea în timp real pentru a identifica anomalii care pot indica vulnerabilități și amenințări cibernetice. Acest lucru ajută companiile să pună în aplicare proceduri relevante și să își păstreze datele în siguranță.

Reduceți riscul

Cu ajutorul analizei predictive, analiștii pot prognoza zonele potențiale de risc și pot identifica modul în care aceste riscuri le pot afecta afacerea. Acest lucru este utilizat în multe industrii diferite, dar poate este cel mai benefic pentru companiile financiare și de asigurări. De exemplu, scorurile de credit sunt un exemplu binecunoscut de analiză predictivă. Datorită acestui fapt, profesioniștii financiari pot determina solvabilitatea unei persoane și pot lua decizii cu mai multă încredere în ceea ce privește dacă împrumutatul își va onora obligația.

Reduce costurile

Analiza predictivă vă poate ajuta, de asemenea, să reduceți costurile operaționale, ajutându-vă să luați decizii mai informate despre când să faceți noi comenzi, când să investiți mai mult în campaniile dvs. de marketing sau cum să vă gestionați inventarul și să stabiliți prețul produselor.

Îmbunătățirea eficienței în operațiuni

Unul dintre punctele forte importante ale analizei datelor este îmbunătățirea eficienței operațiunilor. Multe organizații folosesc analiza predictivă pentru a eficientiza fluxurile de lucru, a gestiona resursele și a optimiza performanța. Datele îi ajută să descopere unde se pot îmbunătăți, cum pot face asta și să-și optimizeze procesele și performanța generală pentru profitabilitate maximă.

Identificați noi oportunități de produse/servicii

Deoarece analiza predictivă în esența sa prezice viitorul, este de mare importanță atunci când vine vorba de dezvoltarea de noi produse/servicii.

„Analitica predictivă în dezvoltarea de produse are potențialul de a clarifica previziunile privind performanța produsului, eșecul produsului și timpul de nefuncționare, generând astfel o valoare incredibilă pentru organizații”, spune Amit Joshi.

Analiza predictivă vs prescriptivă

Analiza prescriptivă este cea mai avansată formă de analiză a datelor. Acesta combină informațiile din procesul de analiză descriptivă, care oferă informații despre ceea ce sa întâmplat, procesul de analiză de diagnostic, care oferă informații despre motivul pentru care s-a întâmplat, și procesul de analiză predictivă, care oferă informații despre ceea ce s-ar putea întâmpla. În acest fel, utilizatorii de analiză pot anticipa ce se va întâmpla, când se va întâmpla, de ce se va întâmpla și cum.

Atât analiza predictivă, cât și cea prescriptivă sunt componente ale analizei datelor de afaceri și ambele sunt utilizate pentru a vă informa și a vă ghida strategiile de afaceri și procesul de luare a deciziilor pe baza datelor colectate. Principala diferență dintre cele două este că analiza predictivă prognozează potențialele rezultate viitoare, în timp ce analiza prescriptivă vă ajută să elaborați recomandări specifice pentru următorul pas optim.

Dar nu ar trebui să te bazezi doar pe una sau pe alta. Când sunt utilizate împreună, ambele tipuri de analize vă pot ajuta să creați cea mai puternică și mai eficientă strategie de afaceri posibilă. Este grozav să știi ce s-ar putea întâmpla în viitor, dar dacă nu identifici care ar trebui să fie următorul pas pentru a profita la maximum de aceste cunoștințe, atunci vei rata o mulțime de oportunități și nu vei putea obține rezultate optime.

Analiza predictivă VS Machine Learning

O concepție greșită comună este că analiza predictivă și învățarea automată sunt aceleași lucruri. Ei bine, nu sunt, deși înțelegem de ce unii oameni ar putea crede așa. Să explicăm.

Citind până aici, știți deja ce este analiza predictivă - pur și simplu, este un proces de analiză care ne ajută să identificăm și să înțelegem posibilele rezultate viitoare. În esență, analiza predictivă utilizează o serie de tehnici statistice, inclusiv învățarea automată. Pe de altă parte, învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale (AI) care permite computerelor/sistemelor să învețe fără programare explicită. Învățarea automată folosește algoritmi pentru a prezice noi valori de ieșire prin utilizarea datelor istorice.

Deci, care este exact diferența dintre analiza predictivă și învățarea automată? Ambele joacă un rol crucial în a ajuta organizațiile să cultive o cultură bazată pe date și să dezvolte strategii de afaceri mai bune și mai inteligente. Cu toate acestea, acolo unde învățarea automată este foarte orientată spre codificare și rolul său principal este de a permite computerelor să învețe automat, fără asistență umană și de a-și ajusta acțiunile în funcție de învățarea lor, analiza predictivă se bazează în continuare pe intervenția umană. Analiza predictivă are nevoie de analiști de date pentru a determina și a testa corelațiile dintre cauză și rezultat.

Exemple de analize predictive

Orice industrie poate folosi analiza predictivă pentru a optimiza operațiunile, a reduce riscurile, a dezvolta strategii de marketing și de afaceri mai bune și mai eficiente, pentru a reduce costurile, pentru a crește veniturile și, desigur, pentru a prognoza rezultatele. Iată câteva exemple despre modul în care analiza predictivă este utilizată în diferite industrii:

Asistență medicală – organizațiile medicale, spitalele și medicii folosesc analiza predictivă în mai multe moduri diferite, inclusiv prin simplificarea inteligentă a operațiunilor interne, îmbunătățirea utilizării resurselor lor și îmbunătățirea coordonării și eficienței echipelor de îngrijire. Dar cel mai important, analiza predictivă le permite să identifice pacienții cu risc și dezvoltarea bolilor.

Producție – pentru producători este foarte important să dezvăluie factorii care duc la eșecurile de producție și calitatea redusă, precum și să optimizeze piesele, resursele și distribuția, astfel încât aceștia folosesc analize predictive pentru a monitoriza performanța furnizorilor, pentru a prezice cerințele de întreținere, pentru a optimiza capacitatea de producție și multe altele .

Comerțul cu amănuntul – comercianții cu amănuntul folosesc analize predictive pentru a prognoza vânzările și cererile viitoare și pentru a-și optimiza strategiile de prețuri, pentru a analiza eficacitatea evenimentelor promoționale și pentru a determina ofertele cele mai potrivite pentru consumatori.

Marketing – echipele de marketing folosesc analize predictive pentru a vedea cum au reacționat consumatorii la economia generală atunci când planifică o nouă campanie și folosesc aceste informații pentru a crea și a derula campanii direcționate care vor atrage consumatorii să facă o achiziție.

Energie – analiza în centralele electrice poate ajuta la prezicerea defecțiunilor echipamentelor și a nevoilor viitoare de resurse sau atunci când turbinele generatoare de energie necesită întreținere. De asemenea, poate prezice când clienții ar putea primi o factură mai mare și să trimită alerte clienților.

Vremea – unul dintre cele mai bune exemple de analiză predictivă este prognoza meteo. Prognoza meteo de astăzi este posibilă pentru lunile viitoare datorită sateliților care monitorizează pământul și atmosfera. Ei furnizează aceste date în modele care determină la ce vreme să se aștepte.

Utilizați analiza predictivă avansată cu Slingshot

Instrumentele de analiză a datelor simplifică modul în care utilizatorii procesează și analizează datele, explorează relațiile și corelațiile dintre seturile de date și identifică modele și tendințe pentru interpretare. Un astfel de instrument este Slingshot.

Slingshot este un instrument care reunește analiza datelor, managementul proiectelor și conținutului și chat - toate într-o aplicație intuitivă. Ca instrument de analiză a datelor, Slingshot ajută utilizatorii să folosească informații utile la punctul de impact. Oferă funcționalități avansate de analiză robuste, inclusiv învățare automată, combinare de date, legare la tablouri de bord, cataloage de date și multe altele. Datorită motorului complet de business intelligence din interiorul acestuia, vă puteți conecta rapid la datele dvs. și puteți crea un tablou de bord frumos, dar informativ, cu doar câteva clicuri.

Cu Slingshot, puteți accelera timpul pentru informații și puteți debloca întregul potențial al datelor dvs. de afaceri. Nu esti inca convins? Încercați Slingshot gratuit și vedeți singur cum vă poate ajuta echipa să utilizeze datele mai ușor decât oricând.