Что такое прогнозная аналитика?
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 область расширенной аналитики, которая позволяет прогнозировать 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 это «что-то» еще не находится в сфере внимания компании.
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
Точные и действенные прогнозы помогают лицам, принимающим решения, ориентироваться в мире, где быстрые изменения и изменчивость рынка стали постоянными. Это было актуально и до прихода COVID-19, но во время пандемии умение быстро менять направление движения, составлять точные прогнозы и планировать несколько вероятных сценариев как никогда важно.
Прогнозная аналитика также используется в борьбе с COVID-19. Больницы и системы здравоохранения используют прогностические модели для оценки рисков, прогнозирования исходов заболеваний и управления цепочками поставок медицинского оборудования и СИЗ. В свою очередь, исследователи используют модели для картирования распространения вируса, прогнозирования числа случаев заболевания и отслеживания контактов; все это направлено на снижение числа заражений и смертей.
Прогнозная аналитика, как показано выше, помогает компаниям прогнозировать движение денежных средств.
Прогнозная и предписывающая аналитика
Итак, вы построили и развернули прогнозные модели, которые генерируют точные и своевременные прогнозы. Что дальше? Многие компании рассматривают предписывающую аналитику как следующий логический шаг.
Прогнозная аналитика помогает определить, что с большой вероятностью произойдет дальше, в то время как предписывающая аналитика может рассказать, что с этим делать — или как можно достичь лучшего результата, если выполнить действия X, Y или Z. Этот тип расширенной аналитики основывается на прогнозной аналитике и учитывает множество различных факторов, чтобы предписать наилучший возможный курс действий или решений.
Предписывающую аналитику часто называют «последней фазой бизнес-аналитики». Это также самый сложный и относительно новый подход, который в настоящее время занимает верхнюю строчку в опубликованном Gartner списке самых модных технологий 2020 года «Gartner Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020».
Прогнозная аналитика сегодня
Согласно исследованию Allied Market Research, объем мирового рынка прогнозной аналитики к 2027 году достигнет $35,45 млрд и будет расти с совокупным среднегодовым темпом роста (CAGR) 21,9%. Прогнозная аналитика стала по-настоящему актуальной в современном мире, где генерируются огромные объемы данных, вычислительные мощности компьютеров растут по экспоненте, а программное обеспечение стало более интерактивным и простым в использовании.
Компании не просто собирают огромные объемы данных, эти данные принадлежат к множеству различных типов — от традиционных структурированных данных до неструктурированных данных, таких как данные Интернета вещей (IoT), текст, видео и темные данные. Способность прогнозной аналитики объединять и анализировать большие данные из разных источников позволяет делать более точные прогнозы и получать более глубокую аналитику. Облако играет ключевую роль в соединении всех этих различных источников данных. Кроме того, хранение данных в облачных хранилищах и озерах является более экономически эффективным и масштабируемым, чем использование локальных хранилищ.
Современная прогнозная аналитика также «дополнена» технологиями искусственного интеллекта (ИИ), такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Такая дополненная аналитика позволяет быстро анализировать большие объемы данных, выявлять информацию, которую могут упускать люди, и делать прогнозирование вероятности будущих событий более тонким и точным. Эти технологии также автоматизируют сложные этапы процесса прогнозной аналитики, такие как построение и тестирование прогнозных моделей. А обработка текстов на естественном языке (NLP) — тип ИИ, который позволяет пользователям задавать вопросы и получать ответы на разговорном языке — значительно упрощает интерпретацию и понимание этих ответов.
Исторически инструменты и методы прогнозной аналитики были настолько сложными, что эффективно использовать их могли только специалисты по аналитической обработке данных и профессиональные аналитики. Благодаря возможностям дополненной аналитики бизнес-пользователи с минимальной подготовкой теперь могут создавать точные прогнозы и принимать рациональные и дальновидные решения без помощи ИТ-специалистов — в условиях жесткой конкуренции на рынке это неоценимое преимущество.
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 больницам и медицинским организациям остро необходимо максимально эффективно использовать все ресурсы, и прогнозная аналитика предлагает решение этой задачи. Используя прогнозную аналитику, руководители медицинских учреждений могут улучшить процесс принятия финансовых и операционных решений, оптимизировать уровень запасов и штатное расписание, более эффективно управлять цепочками поставок и прогнозировать потребности в техническом обслуживании медицинского оборудования. Прогнозная аналитика также позволяет улучшить результаты медицинских вмешательств, обнаруживая ранние признаки ухудшения состояния пациентов, выявляя пациентов, подверженных риску повторной госпитализации, и повышая точность диагностики и лечения пациентов.
Прогнозная аналитика в розничной торговле
Ритейлеры собирают огромные объемы информации о клиентах — как в интернете, например, отслеживая активность на сайтах при помощи файлов cookie, так и в реальном мире, например, наблюдая за перемещением покупателей по магазину. Также отслеживается такая информация, как контактные данные клиентов в точках продаж, их активность в социальных сетях, что конкретно они приобрели, как часто они покупают определенные товары или посещают магазин. Применяя прогнозную аналитику, розничные компании 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 с помощью прогнозной аналитики, чрезвычайно ценны для маркетологов, так как позволяют сделать кампании более целенаправленными и эффективными в мире, где клиенты могут заказывать то, что они хотят, когда угодно и практически из любого места. Прогнозная маркетинговая аналитика поддерживает сегментацию клиентов и аудитории на основе данных, привлечение новых клиентов, оценку потенциальных клиентов, рекомендации по контенту и рекламным объявлениям, а также гиперперсонализацию. Маркетологи могут использовать данные о клиенте, чтобы в нужный момент предложить ему промоакции, рекламные кампании и рекомендации по другим товарам, которые могут ему понравиться, что повышает качество обслуживания и способствует удержанию клиентов.
Прогнозная аналитика в цепочке поставок
Прогнозная аналитика стала важным фактором обеспечения гибкости и устойчивости цепочки поставок и предотвращения сбоев. Она анализирует огромные наборы данных из разных источников для создания точных прогнозов спроса и предложения, определения оптимального уровня запасов, улучшения логистики и повышения своевременности поставок, прогнозирования проблем с техническим обслуживанием оборудования, выявления неожиданных ситуаций и адаптации к ним — и многого другого.
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.
- Определение целей проекта. Как выглядит желаемый результат? Какую проблему вы пытаетесь решить? Первым шагом является определение целей, результатов и объема проекта, а также требуемых данных.
- Сбор данных. Соберите все необходимые данные в одном месте. Включите различные типы текущих и исторических данных из разных источников — от транзакционных систем и датчиков до журналов центра обработки звонков — для получения более подробных результатов.
- Очистка и подготовка данных. Очистите, подготовьте и интегрируйте данные, которые будете анализировать. Исключите аномальные значения и определите недостающую информацию, чтобы повысить качество набора данных для прогнозирования.
- Построение и тестирование модели. Постройте прогнозную модель, обучите ее на своем наборе данных и протестируйте, чтобы убедиться в ее точности. Для создания безошибочной модели может потребоваться несколько итераций.
- Развертывание модели. Разверните свою модель прогнозирования и запустите ее в работу на новых данных. Получите результаты и отчеты, после чего автоматизируйте принятие решений на основе полученных данных.
- Мониторинг и совершенствование модели. Регулярно контролируйте работу модели, чтобы проверить ее эффективность и убедиться, что она дает ожидаемые результаты. При необходимости дорабатывайте и оптимизируйте модель.
Прогнозирование результатов одним нажатием кнопки
Ознакомьтесь с SAP Analytics Cloud — облачным решением дополненной и прогнозной аналитики.
Новостная рассылка SAP Insights
Подпишитесь сегодня
Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе самых важных новостей.