Mikä on ennakoiva analytiikka?
Ennakoiva analytiikka on kehittyneen analytiikan haara, joka tekee ennusteita tulevista tapahtumista, käyttäytymisistä ja tuloksista.
Ennusteanalyysien yleisnäkymä
Ennakoiva analytiikka auttaa yrityksiä tarkastelemaan tulevaisuutta ja vertaamaan kulmia kohtuullisen tarkasti. Tämä kyky on aina ollut tärkeä – mutta se ei ole koskaan ollut yhtä kriittinen kuin nyt. Yritysten on täytynyt kohdata suuria kaupan ja toimitusketjun häiriöitä, kysynnän äkillisiä piikkejä (tai nosediveitä), aivan uusia riskejä ja haasteita sekä yleisesti ottaen vuokraamattomia vesiä. Siksi ennakoiva analytiikka on noussut prioriteettilistojen kärkeen organisaatioille ympäri maailmaa.
Ennakoiva analyysimääritys
Ennakoiva analytiikka on kehittyneen analytiikan haara, joka tekee ennusteita tulevista tapahtumista, käyttäytymisistä ja tuloksista. Se käyttää tilastollisia tekniikoita – kuten koneoppimisalgoritmeja ja kehittynyttä ennustemallinnusta – analysoidakseen nykyisiä ja historiallisia tietoja ja arvioidakseen todennäköisyyttä, että jotain tapahtuu, vaikka jotain ei olisikaan yrityksen tutkinnassa.
Ennakoiva analytiikka on tärkeää useimmilla toimialoilla, ja sillä on lukemattomia käyttötarkoituksia, kuten:
Työntekijöiden ja asiakkaiden siirtymisen vähentäminen
Niiden asiakkaiden tunnistaminen, jotka todennäköisimmin käyttävät maksuja
Tietoperusteisen myyntiennusteen tukeminen
Optimaalisen hinnoittelun asetus
Seuranta, milloin koneet tarvitsevat huoltoa tai vaihtoa
Toimivat ja tarkat ennusteet ovat välttämättömiä, jotta päätöksentekijät voivat navigoida maailmassa, jossa nopea muutos ja markkinoiden epävakaus ovat vakioita. Vaikka tämä piti paikkansa ennen COVID-19:ää, kyky pivotoida ja ennustaa ja suunnitella useita mahdollisia skenaarioita on nyt kriittisempi kuin koskaan.
Ennakoivalla analytiikalla on myös ollut keskeinen rooli covid-19:n torjunnassa. Sairaalat ja terveydenhuoltojärjestelmät käyttävät ennustemalleja riskien mittaamiseen, sairauksien seurausten ennustamiseen ja hoitolaitteiden ja henkilönsuojainten toimitusketjujen hallintaan. Tutkijat puolestaan käyttävät malleja viruksen leviämisen kartoittamiseen, tapauslukujen ennustamiseen ja kontaktien jäljittämisen hallintaan tavoitteena vähentää infektioiden määrää ja kuolemia.
Kuten edellä on esitetty, ennakoiva analytiikka voi auttaa yrityksiä ennakoimaan kassavirtaa.
Ennakoiva vs. ohjaileva analytiikka
Kun olet luonut ja ottanut käyttöön ennustemalleja, jotka tuottavat tarkkoja ja oikea-aikaisia ennusteita – mitä seuraavaksi? Monet yritykset pitävät ohjailevaa analytiikkaa seuraavana loogisena askeleena.
Ennakoiva analytiikka auttaa sinua määrittämään, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi, kun taas ohjaileva analytiikka voi kertoa sinulle, mitä sille pitäisi tehdä – tai miten voisit saavuttaa paremman tuloksen, jos tekisit X, Y tai Z. Tämäntyyppinen edistynyt analytiikka perustuu ennakoivaan analytiikkaan ja ottaa huomioon monia eri tekijöitä parhaan mahdollisen toimintatavan tai päätöksen määrittämiseksi.
Ohjaavaa analytiikkaa kuvataan usein ”liiketoiminta-analytiikan viimeiseksi vaiheeksi”. Se on myös monimutkaisin ja verrattain uusi – tällä hetkellä Gartnerin Hype Cycle for Analytics ja Business Intelligence 2020 huipulla.
Ennusteanalyysit tänään
Allined Market Researchin tutkimuksen mukaan maailmanlaajuisen ennusteanalytiikkamarkkinan ennustetaan nousevan 35,45 miljardiin Yhdysvaltain dollariin vuoteen 2027 mennessä, ja sen vuosittainen kasvuvauhti (CAGR) on 21,9 prosenttia. Ennakoiva analytiikka on todella tullut omakseen nykymaailmassa, jossa tuotetaan valtavia määriä dataa, tietokoneilla on eksponentiaalisesti nopeampi prosessointiteho ja ohjelmistoista on tullut vuorovaikutteisempia ja helppokäyttöisempiä.
Yritykset eivät vain kerää valtavia määriä dataa, vaan keräävät monia eri tyyppejä – perinteisestä strukturoidusta datasta rakenteettomaan dataan, kuten esineiden internetiin (IoT), tekstiin, videoon ja pimeään dataan. Ennakoivan analytiikan kyky yhdistää ja analysoida Big Dataa eri lähteistä tuottaa tarkempia ennusteita ja pintoja syvemmälle ja tehokkaampaan tietoon. Pilvi on avain näiden eri tietolähteiden yhdistämiseen – ja lisäksi datan tallentaminen pilvipohjaisiin tietovarastoihin ja järviin on kustannustehokkaampaa ja skaalautuvampaa kuin sen tallentaminen paikan päälle.
Nykypäivän ennakoiva analytiikka on myös ”lisätty” tekoälyn (AI) teknologioilla, kuten koneoppimisella, syväoppimisella ja neuroverkoilla. Nämä lisätyt analyysit voivat analysoida suuria määriä dataa nopeasti, paljastaa oivalluksia, joita ihmiset saattavat menettää, ja tehdä tulevien tapahtumien todennäköisyyden ennustamisesta monivivahteisempaa ja tarkempaa. He myös automatisoivat monimutkaisia vaiheita ennakoivassa analytiikkaprosessissa, kuten ennustemallien muodostamisessa ja testaamisessa. Luonnollinen kielen käsittely (NLP), eräänlainen tekoäly, jonka avulla käyttäjät voivat esittää kysymyksiä ja saada vastauksia keskustelukielellä, tekee näiden vastausten tulkinnasta ja ymmärtämisestä helpompaa kuin koskaan.
Historiallisesti ennakoivan analytiikan työkalut ja tekniikat ovat olleet niin kehittyneitä – ja niin monimutkaisia – että vain data-tutkijat ja ammattianalyytikot ovat pystyneet käyttämään niitä tehokkaasti. Lisääntyneen analytiikan avulla yrityskäyttäjät, joilla on vain vähän koulutusta, voivat nyt tuottaa tarkkoja ennusteita ja tehdä älykkäitä, tulevaisuuteen suuntautuvia päätöksiä ilman IT-apua – etua, jota ei voida sivuuttaa kiivaasti kilpailluilla markkinoilla.
Esimerkkejä ennakoivasta analytiikasta
Ennakoiva analytiikka on sovellettavissa ja arvokasta lähes kaikilla toimialoilla – rahoituspalveluista ilmailu- ja avaruusalaan. Ennakoivia malleja käytetään muun muassa varaston ennustamiseen, resurssien hallintaan, lippujen hintojen määrittämiseen, laitteiden ylläpidon hallintaan ja luottoriskimallien kehittämiseen. Ne auttavat yrityksiä vähentämään riskejä, optimoimaan toimintaa ja lisäämään liikevaihtoa.
Ennakoiva analytiikka HR:ssä
HR on ala, joka luonnollisesti seuraa suurta määrää ihmisiä. Ennakoivan analyysin avulla tietoja voidaan analysoida sen määrittämiseksi, onko potentiaaliselle työntekijälle todennäköisesti kulttuuriin sopiva vaihtoehto, ketkä työntekijät ovat vaarassa lähteä organisaatiosta (näytetään alla), pitääkö yrityksen parantaa työntekijän tai palkkauksen taitovajeita ja vaikuttavatko työntekijät tuloksekkaasti liiketoiminnan tuloksiin. Nämä kyvyt tarkoittavat, että HR voi vaikuttaa liiketoiminnan kokonaistulokseen sen sijaan, että se toimisi erillisenä toimintona.
Henkilöstöhallinnon ennakoivaa analyysia voidaan käyttää työntekijöiden siirtymisen ennustamiseen.
Ennakoiva analytiikka terveydenhuollossa
Nykymaailmassa sairaaloihin ja terveydenhuollon organisaatioihin kohdistuu valtava paine resurssien maksimoimiseksi – ja ennakoiva analytiikka mahdollistaa sen. Ennakoivan analytiikan avulla terveydenhuollon virkamiehet voivat parantaa taloudellista ja operatiivista päätöksentekoa, optimoida varasto- ja henkilöstötasoja, hallita toimitusketjujaan tehokkaammin ja ennustaa lääkinnällisten laitteiden huoltotarpeita. Ennakoivan analytiikan avulla voidaan myös parantaa kliinisiä tuloksia havaitsemalla varhaisia merkkejä potilaan huononemisesta, tunnistamalla takaisinottovaarassa olevat potilaat sekä parantamalla potilaan diagnoosin ja hoidon tarkkuutta.
Ennusteanalyysit vähittäiskaupassa
Vähittäiskauppiaat keräävät valtavia määriä asiakastietoa sekä verkossa, kuten evästeiden avulla tapahtuvan verkkotoiminnan seurannan että reaalimaailmassa, kuten sen seuraamisen, miten asiakkaat kulkevat kaupan kautta. Muita seurattuja tietoja ovat asiakkaiden yhteystiedot myyntipisteessä, heidän sosiaalisen median toimintansa, mitä he ovat ostaneet ja kuinka usein he ostavat tiettyjä tuotteita tai käyvät kaupassa. Ennakoivien analyysien avulla vähittäiskauppiaat voivat hyödyntää näitä tietoja kaikkeen varaston optimoinnista ja tuoton ennustamisesta käyttäytymisanalyyseihin, ostosten kohdentamiseen ja petosten havaitsemiseen.
Ennakoiva analytiikka markkinoinnissa
Ennakoivan analytiikan tuottamat mallit ovat erittäin arvokkaita markkinoijille, kun he tekevät kampanjoistaan kohdennetumpia ja tehokkaampia maailmassa, jossa asiakkaat voivat tilata haluamansa, milloin haluavat, lähes mistä tahansa verkosta. Ennakoiva markkinointianalytiikka ohjaa dataan perustuvaa asiakas- ja yleisösegmentointia, uusien asiakkaiden hankintaa, liidien pisteytystä, sisältöä ja mainossuosituksia sekä hyperpersonointia. Markkinoijat voivat käyttää asiakkaan tietoja syöttääkseen heille kampanjoita, mainoskampanjoita ja ehdotuksia muista tuotteista, joista he saattavat haluta juuri oikeaan aikaan, parantaen asiakaskokemusta ja sitoutumista.
Toimitusketjun ennakoivat analyysit
Ennakoivasta analytiikasta on tullut välttämätöntä ketterän ja joustavan toimitusketjun pyörittämiseksi ja häiriöiden välttämiseksi. Se analysoi massiivisia tietojoukkoja useista eri lähteistä, jotta voidaan generoida tarkkoja tarve- ja tarjontaennusteita, määrittää optimaaliset varastotasot, parantaa logistiikan ja oikea-aikaisia toimituksia, ennustaa laitteiden kunnossapito-ongelmia, havaita ja sopeutua odottamattomiin olosuhteisiin – ja paljon muuta.
Ennakoivaa analytiikkaa käyttävät yritykset
Motor Oil Group on markkinajohtaja raakaöljyn jalostuksessa ja öljytuotteiden myynnissä Kreikassa ja itäisen Välimeren alueella. Ennakoivan analytiikan avulla he hyödynsivät anturidataa, jonka avulla he pystyivät jatkuvasti seuraamaan laitteiden kuntoa ja ennustamaan mahdollisia toimintahäiriöitä päiviä ennen niiden ilmenemistä. Tulokset? He saavuttivat yli 77 %:n tarkkuuden selittäessään poikkeavia tapahtumia 120–20 tuntia etukäteen käyttäen historiallisten tietojen perussyyanalyysiä.
Ottogi Corporation on yksi suurimmista elintarvike- ja juomayhtiöistä Koreassa ja maailmanlaajuisesti tunnettu curryjauheen, pikanuudelien ja monien muiden tuotteiden brändi. Kysynnän ennustaminen ennakoivan analytiikan avulla on olennainen osa liiketoimintaa, ja se antaa tietoa myynnin, markkinoinnin, valmistuksen ja taloushallinnon strategisista päätöksistä, mikä mahdollistaa syvällisen näkemyksen markkinaosuudesta ja liiketoiminnasta.
Ennusteanalyysiprosessin perusaskeleet
Ennakoiva analytiikkaprosessi sisältää päämäärän tai tavoitteen määrittelyn, massiivisten tietomäärien keräämisen ja puhdistamisen sekä ennustemallien rakentamisen kehittyneiden ennustealgoritmien ja -tekniikoiden avulla. Perinteisesti monimutkaisesta prosessista on tulossa entistä automatisoidumpi ja tavallisen yrityskäyttäjän ulottuvilla uusien tekoälyteknologioiden ansiosta, mutta yritykset saattavat silti tarvita tietotekniikkaa auttaakseen tietyissä vaiheissa tai rakentaakseen tiettyjä malleja.
Ennakoivan analyysiprosessin vaiheet ovat hyvin yksinkertaisia:
Ennusteanalyysiprosessin askeleet.
- Määritä projektisi tavoitteet. Mikä on toivottu tulos? Mitä ongelmaa yrität ratkaista? Ensimmäinen vaihe on määrittää projektin tavoitteet, toimitukset, laajuus ja tarvittavat tiedot.
- Kerää tietosi. Kerää kaikki tarvitsemasi tiedot yhteen paikkaan. Sisällytä erilaisia nykyisiä ja historiallisia tietoja useista eri lähteistä – tapahtumajärjestelmistä ja antureista puhelinpalvelukeskuksen lokeihin – tarkempien tulosten saamiseksi.
- Puhdista ja valmistele tietosi. Puhdista, valmistele ja integroi tietosi, jotta ne saadaan valmiiksi analyysia varten. Poista poikkeavat arvot ja tunnista puuttuvat tiedot ennakoivan tietojoukkosi laadun parantamiseksi.
- Rakenna ja testaa mallisi. Muodosta ennustemalli, harjoita sitä tietojoukossasi ja testaa sitä varmistaaksesi sen tarkkuuden. Virheettömän mallin luomiseen voi kulua useita iterointeja.
- Ota malli käyttöön. Ota ennustemalli käyttöön ja käytä sitä uusien tietojen työstämiseen. Hanki tuloksia ja raportteja – ja automatisoi päätöksenteko tulostuksen perusteella.
- Valvo ja tarkenna malliasi. Seuraa malliasi säännöllisesti, jotta voit tarkistaa sen suorituskyvyn ja varmistaa, että se tuottaa odotetut tulokset. Tarkenna ja optimoi mallisi tarpeen mukaan.
Ennusta tuloksia napin painalluksella
Tutustu SAP Analytics Cloudiin – laajennetut ja ennakoivat analyysit pilvessä.
Ideoita, joita et löydä mistään muualta
Saat käyttöösi annoksen Business Intelligence -tietoja suoraan saapuneiden kansioosi.