Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика — это область расширенной аналитики, которая позволяет прогнозировать будущие события, поведение и результаты.
Обзор прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика помогает компаниям заглянуть в будущее, чтобы с достаточной точностью определять направления развития. Это было важно всегда, но сегодня это стало критически необходимо. Компаниям приходится работать в условиях сбоев в торговле и цепочке поставок, справляться с внезапными всплесками (или падениями) спроса и решать совершенно новые проблемы, поскольку ситуация в мире кардинально изменилась. Именно поэтому прогнозная аналитика сегодня вошла в список топ-приоритетов для организаций по всему миру.
Определение прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика — это ветвь расширенной аналитики, которая прогнозирует будущие события, поведение и результаты. Она использует статистические методы, включая алгоритмы машинного обучения и сложное прогнозное моделирование, для анализа текущих и исторических данных и оценки вероятности того, что что-то произойдет, даже если что-то не находится на радаре бизнеса.
Прогнозная аналитика актуальна для большинства отраслей и имеет множество применений, в числе которых:
Сокращение оттока сотрудников и клиентов
Определение клиентов с наибольшей вероятностью просрочек по платежам
Поддержка прогнозирования продаж на основе данных
Настройка оптимального ценообразования
Отслеживание необходимости технического обслуживания или замены оборудования
Действенные и точные прогнозы необходимы для помощи лицам, принимающим решения, в мире, в котором постоянные быстрые изменения и рыночная волатильность являются постоянными. Несмотря на то, что это было верно до пандемии COVID-19, возможность пересматривать и прогнозировать и планировать несколько возможных сценариев сейчас как никогда важна.
Прогнозная аналитика также играет ключевую роль в борьбе с COVID-19. Больницы и системы здравоохранения используют прогнозные модели для оценки рисков, прогнозирования последствий заболеваний и управления цепочками поставок медицинского оборудования и СИЗ. В свою очередь, исследователи используют модели для отображения распространения вируса, прогнозирования числа случаев заболевания и управления отслеживанием контактов, все с целью сокращения числа инфекций и смертей.
Прогнозная аналитика, как показано выше, помогает компаниям прогнозировать движение денежных средств.
Прогнозная и предписывающая аналитика
Что будет дальше после создания и развертывания прогнозных моделей, генерирующих точные и своевременные прогнозы? Многие компании рассматривают прескриптивную аналитику в качестве следующего логического шага.
Прогнозная аналитика помогает определить, что может произойти дальше, в то время как предписывающая аналитика может сказать, что с ней делать или как можно было бы добиться лучшего результата, если бы вы сделали X, Y или Z. Этот тип расширенной аналитики основан на прогнозной аналитике и учитывает множество различных факторов, определяющих наилучший путь действий или принятия решений.
Предписывающая аналитика часто описывается как "последняя фаза бизнес-аналитики". Это также самый сложный и относительно новый — в настоящее время он находится на пике Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 от Gartner.
Прогнозная аналитика сегодня
Согласно исследованию Allied Market Research, глобальный рынок прогнозной аналитики, по прогнозам, к 2027 году достигнет $35,45 млрд, увеличившись при сложных годовых темпах роста (CAGR) в 21,9%. Прогнозная аналитика действительно появилась в современном мире, где генерируются огромные объемы данных, компьютеры экспоненциально ускоряют вычислительную мощность, а программное обеспечение становится более интерактивным и простым в использовании.
Компании собирают не только огромные объемы данных, но и множество различных типов — от традиционных структурированных данных до неструктурированных данных, таких как Интернет вещей (IoT), текст, видео и темные данные. Возможность для прогнозной аналитики объединять и анализировать большие данные из разных источников позволяет получать более точные прогнозы и анализировать данные о поверхностях более глубокими и мощными. Облако является ключом к объединению всех этих источников данных, а хранение данных в облачных хранилищах данных и озерах является более экономичным и масштабируемым, чем хранение данных локально.
Современная прогнозная аналитика также дополнена технологиями искусственного интеллекта (ИИ), такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Эта дополненная аналитика позволяет быстро анализировать большие объемы данных, выявлять идеи, которые люди могут пропустить, и прогнозировать вероятность будущих событий более тонкими и точными. Они также автоматизируют сложные шаги процесса прогнозной аналитики, такие как создание и тестирование моделей прогнозирования. И обработка естественного языка (NLP), тип ИИ, который позволяет пользователям задавать вопросы и получать ответы на разговорном языке, делает интерпретацию и понимание этих ответов проще, чем когда-либо.
Исторически инструменты и методы прогнозной аналитики были настолько сложными и сложными, что эффективно использовать их смогли только специалисты по обработке данных и профессиональные аналитики. Однако с помощью дополненной аналитики бизнес-пользователи с минимальным обучением могут создавать точные прогнозы и принимать интеллектуальные, перспективные решения без помощи ИТ-специалистов, что является преимуществом, которое нельзя игнорировать на жестко конкурентном рынке.
Примеры прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика применима и ценна практически в любой отрасли — от финансовых услуг до аэрокосмической промышленности. Прогнозные модели используются для прогнозирования запасов, управления ресурсами, установления цен на билеты, управления техническим обслуживанием оборудования, разработки моделей кредитных рисков и многого другого. Они помогают компаниям снижать риски, оптимизировать операции и увеличивать доходы.
Прогнозная аналитика в управлении персоналом
Кадровые структуры, естественно, отслеживают большое количество данных о сотрудниках. С помощью прогнозной аналитики эти данные можно анализировать, чтобы определить, соответствует ли потенциальный сотрудник корпоративной культуре компании, какие сотрудники склоняются к уходу из организации (см. ниже), следует ли компании повысить квалификацию сотрудника или нанять нового, чтобы восполнить нехватку нужных навыков, и вносят ли сотрудники продуктивный вклад в достижение бизнес-результатов. Благодаря этим функциям отдел кадров может способствовать достижению общих бизнес-результатов, а не выступать в качестве изолированной функции.
Отдел кадров может использовать прогнозную аналитику для прогнозирования оттока персонала.
Прогнозная аналитика в здравоохранении
В современном мире больницы и медицинские организации испытывают огромное давление на получение максимальных ресурсов, и прогнозная аналитика делает это возможным. Используя прогнозную аналитику, медицинские работники могут улучшить принятие финансовых и операционных решений, оптимизировать уровень запасов и укомплектования штатов, более эффективно управлять цепочками поставок и прогнозировать потребности в техническом обслуживании медицинского оборудования. Прогнозная аналитика также позволяет улучшить клинические результаты за счет обнаружения ранних признаков ухудшения состояния пациента, выявления пациентов, подверженных риску реадмиссии, и повышения точности диагностики и лечения пациентов.
Прогнозная аналитика в розничной торговле
Розничные продавцы собирают огромное количество информации о клиентах как в режиме онлайн, например, отслеживая онлайн-активность с помощью файлов cookie, так и в реальном мире, например, отслеживая, как клиенты перемещаются по магазину. Другая отслеживаемая информация включает контактные данные клиентов в точке продаж, активность в социальных сетях, то, что они приобрели, а также частоту покупки определенных товаров или посещения магазина. Используя прогнозную аналитику, ритейлеры могут использовать эти данные для любых целей, от оптимизации запасов и прогнозирования выручки до анализа поведения, таргетирования покупателей и выявления случаев мошенничества.
Прогнозная аналитика в маркетинге
Модели, создаваемые прогнозной аналитикой, чрезвычайно ценны для маркетологов, чтобы сделать их кампании более целевыми и эффективными в мире, где клиенты могут заказывать то, что им хочется, в любое время и практически из любого места онлайн. Прогнозная маркетинговая аналитика обеспечивает сегментацию клиентов и аудитории на основе данных, привлечение новых клиентов, оценку потенциальных возможностей, рекомендации по контенту и рекламе, а также гиперперсонализацию. Маркетологи могут использовать данные клиента для продвижения, рекламных кампаний и предложений по другим продуктам в нужное время, что повышает качество клиентского опыта и уровень удержания клиентов.
Прогнозная аналитика в цепочке поставок
Прогнозная аналитика стала неотъемлемой частью гибкой и устойчивой цепочки поставок и предотвращения сбоев. Анализ массивов данных из различных источников позволяет создавать точные прогнозы спроса и предложения, определять оптимальные уровни запасов, улучшать логистику и своевременность поставок, прогнозировать проблемы с обслуживанием оборудования, выявлять непредвиденные условия и адаптироваться к ним — и многое другое.
Компании, использующие прогнозную аналитику
Motor Oil Group является лидером отрасли по переработке сырой нефти и продажам нефтепродуктов по всей Греции и Восточному Средиземноморью. Благодаря возможностям прогнозной аналитики они использовали данные с датчиков для непрерывного мониторинга состояния оборудования и прогнозирования потенциальных неисправностей за несколько дней до их возникновения. Результаты? Они достигли более 77% точности в объяснении аномальных событий с 120 до 20 часов заранее, используя анализ первопричин исторических данных.
Ottogi Corporation является одной из крупнейших компаний по производству продуктов питания и напитков в Корее и всемирно известным брендом порошков карри, лапши и многих других продуктов. Прогнозирование спроса с помощью прогнозной аналитики является важной частью бизнеса и служит для принятия стратегических решений в отделах продаж, маркетинга, производства и финансов, что позволяет получить глубокое представление о доле рынка и бизнесе.
Основные этапы процесса прогнозной аналитики
Процесс прогнозной аналитики включает определение цели или задачи, сбор и очистку огромного количества данных, а затем построение прогнозных моделей с использованием сложных алгоритмов и методов прогнозирования. Этот всегда считавшийся сложным процесс становится все более автоматизированным и доступным для рядового бизнес-пользователя благодаря новым технологиям ИИ, хотя компаниям все еще может потребоваться помощь ИТ-специалистов для выполнения тех или иных этапов или построения определенных моделей.
В максимально простом изложении процесс прогнозной аналитики включает следующие действия:
Этапы процесса прогнозной аналитики.
- Определите цели проекта. Каков желаемый результат? Какую проблему вы пытаетесь решить? Первым шагом является определение целей проекта, требуемых результатов, объема и данных.
- Соберите данные. Соберите все необходимые данные в одном месте. Для получения более подробных результатов включите различные типы текущих и исторических данных из различных источников — от транзакционных систем и датчиков до журналов колл-центров.
- Очистите и подготовьте данные. Очистка, подготовка и интеграция данных для подготовки к анализу. Удалите резко выделяющиеся значения и определите недостающую информацию, чтобы повысить качество набора прогнозных данных.
- Создайте и протестируйте модель. Построение модели прогнозирования, ее обучение на наборе данных и ее тестирование для обеспечения ее точности. Для создания модели без ошибок может потребоваться несколько итераций.
- Разверните модель. Разверните модель прогнозирования и поместите ее для работы с новыми данными. Получение результатов и отчетов – и автоматизация принятия решений на основе результатов.
- Отслеживайте и уточняйте модель. Регулярно отслеживайте модель, чтобы проверить ее производительность и убедиться, что она дает ожидаемые результаты. При необходимости уточните и оптимизируйте модель.
Прогнозируйте результаты с помощью кнопки
Изучите SAP Analytics Cloud – дополненную и прогнозную аналитику в облаке.
Идеи, которые вы больше нигде не найдете
Зарегистрируйтесь, чтобы получить дозу бизнес-информации и аналитики, доставляемую прямо в ваш почтовый ящик.