Παράβλεψη στο Περιεχόμενο
Άτομο που κοιτάζει ένα παράθυρο

Τι είναι τα predictive analytics;    

 

Αυτή η ιστοσελίδα μεταφράστηκε από μηχανή για την διευκόλυνσή σας. Η SAP δεν παρέχει καμία εγγύηση σχετικά με την ορθότητα ή την πληρότητα της μηχανικής μετάφρασης. Η αρχική αγγλική ιστοσελίδα μπορεί να βρεθεί χρησιμοποιώντας τον παγκόσμιο χάρτη στην πάνω δεξιά γωνία αυτής της σελίδας.

Τα Predictive analytics βοηθούν τις επιχειρήσεις να δουν το μέλλον τους και να αποκτήσουν μία λογική ακρίβεια. Αυτή η δυνατότητα ήταν πάντα σημαντική – αλλά ποτέ δεν ήταν τόσο κρίσιμη όσο είναι αυτή τη στιγμή. Οι εταιρείες αναγκάστηκαν να πλοηγηθούν σε μεγάλες διακοπές του εμπορίου και της αλυσίδας εφοδιασμού, αιφνίδιες αιχμές (ή νοσηδίβες) στη ζήτηση, ολοκαίνουργιους κινδύνους και προκλήσεις, και γενικά αχαρτογράφητα ύδατα. Αυτός είναι ο λόγος που τα predictive analytics βρίσκονται στην κορυφή των λιστών προτεραιότητας για οργανισμούς σε όλο τον κόσμο.

Ορισμός αναλυτικής πρόβλεψης

Η ανάλυση πρόβλεψης είναι ένας κλάδος των εξελιγμένων analytics που κάνει προβλέψεις σχετικά με τα μελλοντικά γεγονότα, συμπεριφορές και αποτελέσματα. Χρησιμοποιεί στατιστικές τεχνικές - συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και εξελιγμένης προγνωστικής μοντελοποίησης - για να αναλύσει τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα και να εκτιμήσει την πιθανότητα να συμβεί κάτι, ακόμη και αν κάτι δεν βρίσκεται στο ραντάρ μιας επιχείρησης. 

 

Τα analytics πρόβλεψης είναι σχετικά με τους περισσότερους κλάδους και έχουν μυριάδες χρήσεις, όπως:

  • Μείωση αποχώρησης υπαλλήλου και πελάτη
  • Εντοπισμός πελατών που είναι πιθανότερο να αθετήσουν τις πληρωμές
  • Υποστήριξη πρόβλεψης πωλήσεων βάσει δεδομένων
  • Καθορισμός βέλτιστης τιμοδότησης
  • Ανίχνευση πότε οι μηχανές θα χρειαστούν συντήρηση ή αντικατάσταση

Η ανάληψη δράσης και η ακρίβεια των προβλέψεων είναι απαραίτητες για να βοηθηθούν οι υπεύθυνοι για τη λήψη αποφάσεων να περιηγηθούν σε έναν κόσμο όπου οι ταχείες αλλαγές και η αστάθεια της αγοράς είναι σταθερές. Και ενώ αυτό ίσχυε πριν τον COVID-19, η ικανότητα συγκέντρωσης και πρόβλεψης και σχεδιασμού πολλαπλών πιθανών σεναρίων είναι πλέον πιο κρίσιμη από ποτέ.

 

Τα προγνωστικά analytics διαδραμάτισαν επίσης βασικό ρόλο στην καταπολέμηση του COVID-19. Τα νοσοκομεία και τα συστήματα υγείας χρησιμοποιούν μοντέλα πρόβλεψης για την εκτίμηση του κινδύνου, την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των νόσων και τη διαχείριση των αλυσίδων εφοδιασμού για ιατρικό εξοπλισμό και ΜΑΠ. Με τη σειρά τους, οι ερευνητές χρησιμοποιούν μοντέλα για να χαρτογραφήσουν την εξάπλωση του ιού, να προβλέψουν τους αριθμούς κρουσμάτων και να διαχειριστούν την ιχνηλάτηση των επαφών, όλα με στόχο τη μείωση του αριθμού των μολύνσεων και των θανάτων. 

Τα analytics πρόβλεψης, όπως φαίνεται παραπάνω, μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να προβλέψουν την ταμειακή ροή.

Προγνωστικές έναντι περιοριστικών αναλύσεων

Μετά τη δημιουργία και ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης που δημιουργούν ακριβείς, έγκαιρες προβλέψεις - τι θα ακολουθήσει; Πολλές επιχειρήσεις βλέπουν τα κανονιστικά analytics ως το επόμενο λογικό βήμα.

 

Τα analytics πρόβλεψης σας βοηθούν να καθορίσετε τι είναι πιθανό να συμβεί στη συνέχεια, ενώ τα ρυθμιστικά analytics μπορούν να σας πουν τι να κάνετε σχετικά με αυτό - ή πώς θα επιτύχετε ένα καλύτερο αποτέλεσμα αν κάνατε X, Y, ή Z. Αυτός ο τύπος προηγμένων analytics βασίζεται στα predictive analytics και λαμβάνει υπόψη πολλούς, πολλούς διαφορετικούς παράγοντες για να καθορίσει τον καλύτερο δυνατό τρόπο δράσης ή απόφασης.

 

Τα δεσμευτικά analytics περιγράφονται συχνά ως η «τελευταία φάση των business analytics». Είναι επίσης το πιο σύνθετο και σχετικά νέο - αυτή τη στιγμή βρίσκεται στην κορυφή του Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 της Gartner.

Προγνωστικά analytics σήμερα

Σύμφωνα με μια μελέτη από την Allied Market Research, η παγκόσμια αγορά predictive analytics προβλέπεται να φτάσει τα 35,45 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ μέχρι το 2027, με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 21,9%. Η Predictive analytics έχει πραγματικά αποκτήσει τη δική της στον σημερινό κόσμο, όπου παράγονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων, οι υπολογιστές έχουν εκθετικά ταχύτερη ισχύ επεξεργασίας και το λογισμικό έχει γίνει πιο διαδραστικό και πιο εύχρηστο.

 

Οι εταιρείες όχι μόνο συλλέγουν τεράστιους όγκους δεδομένων, συλλέγουν πολλούς διαφορετικούς τύπους – από παραδοσιακά δομημένα δεδομένα μέχρι μη δομημένα δεδομένα όπως το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), το κείμενο, το βίντεο και τα σκοτεινά δεδομένα. Η ικανότητα των predictive analytics να συνδυάζουν και να αναλύουν Big Data από διαφορετικές πηγές δημιουργεί πιο ακριβείς προβλέψεις και πληροφορίες επιφάνειας που είναι βαθύτερες και πιο ισχυρές. Το cloud είναι το κλειδί για τη σύνδεση όλων αυτών των διαφορετικών πηγών δεδομένων - συν, η αποθήκευση δεδομένων σε αποθήκες δεδομένων βάσει cloud και λίμνες είναι πιο αποδοτική ως προς το κόστος και πιο κλιμακούμενη από την αποθήκευσή της στις εγκαταστάσεις.

 

Τα σημερινά predictive analytics είναι επίσης «ενισχυμένα» με τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (AI) όπως η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα. Αυτά τα ενισχυμένα analytics μπορούν να αναλύσουν μεγάλους όγκους δεδομένων γρήγορα, να αποκαλύψουν τις πληροφορίες που μπορεί να χάσουν οι άνθρωποι και να κάνουν την πρόβλεψη της πιθανότητας μελλοντικών γεγονότων πιο διαφοροποιημένη και πιο ακριβή. Επίσης αυτοματοποιούν σύνθετα βήματα στη διαδικασία προγνωστικών αναλύσεων, όπως δημιουργία και έλεγχος μοντέλων πρόβλεψης. Και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), ένας τύπος ΑΙ που επιτρέπει στους χρήστες να κάνουν ερωτήσεις και να λαμβάνουν απαντήσεις σε γλώσσα συνομιλίας, κάνει την ερμηνεία και κατανόηση αυτών των απαντήσεων ευκολότερη από ποτέ.

 

Ιστορικά, τα εργαλεία και οι τεχνικές πίσω από τα predictive analytics ήταν τόσο εξελιγμένα – και τόσο περίπλοκα – που μόνο οι επιστήμονες δεδομένων και οι επαγγελματίες αναλυτές κατάφεραν να τα χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά. Αλλά με τα ενισχυμένα analytics, οι επιχειρηματικοί χρήστες με ελάχιστη εκπαίδευση είναι πλέον σε θέση να δημιουργήσουν ακριβείς προβλέψεις και να λάβουν έξυπνες, μελλοντοστραφείς αποφάσεις χωρίς τη βοήθεια του ΙΤ – πλεονέκτημα που δεν μπορεί να αγνοηθεί σε μια έντονα ανταγωνιστική αγορά. 

Παραδείγματα προγνωστικών αναλύσεων

Η αναλυτική πρόβλεψης είναι εφαρμόσιμη και πολύτιμη για σχεδόν κάθε βιομηχανία - από τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες μέχρι την αεροδιαστημική. Τα μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη αποθέματος, τη διαχείριση πόρων, τον καθορισμό τιμών εισιτηρίων, τη διαχείριση συντήρησης εξοπλισμού, την ανάπτυξη μοντέλων πιστωτικού κινδύνου και πολλά άλλα. Βοηθούν τις εταιρείες να μειώσουν τους κινδύνους, να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες και να αυξήσουν τα έσοδα.

 

Αναλύσεις πρόβλεψης στο HR

 

Το HR είναι ένα πεδίο που φυσικά παρακολουθεί μια μεγάλη ποσότητα δεδομένων ατόμων. Με τα predictive analytics, αυτά τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν για να καθοριστεί αν ένας πιθανός υπάλληλος είναι πιθανώς μια πολιτισμική προσαρμογή, ποιοι εργαζόμενοι κινδυνεύουν να αποχωρήσουν από έναν οργανισμό (εμφανίζεται παρακάτω), αν μια εταιρία χρειάζεται να αναβαθμίσει τις δεξιότητες του υπαλλήλου ή να προσληφθεί για να καλύψει τα κενά δεξιοτήτων και αν οι εργαζόμενοι συνεισφέρουν παραγωγικά στα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Αυτές οι ικανότητες σημαίνουν ότι το HR μπορεί να συμβάλει στα συνολικά επιχειρηματικά αποτελέσματα και όχι να ενεργεί ως μεμονωμένη λειτουργία.

Η ανάλυση πρόβλεψης στο HR μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη της αποχώρησης υπαλλήλου.

Αναλύσεις πρόβλεψης στην υγειονομική περίθαλψη

 

Στον σημερινό κόσμο, τα νοσοκομεία και οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης υφίστανται τεράστια πίεση για να μεγιστοποιήσουν τους πόρους – και τα predictive analytics το καθιστούν εφικτό. Χρησιμοποιώντας τα predictive analytics, οι υπάλληλοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να βελτιώσουν την οικονομική και λειτουργική λήψη αποφάσεων, να βελτιστοποιήσουν τα επίπεδα αποθέματος και στελέχωσης, να διαχειριστούν τις εφοδιαστικές αλυσίδες τους πιο αποτελεσματικά και να προβλέψουν τις ανάγκες συντήρησης για ιατρικό εξοπλισμό. Η ανάλυση των προβλέψεων καθιστά επίσης δυνατή τη βελτίωση των κλινικών αποτελεσμάτων εντοπίζοντας πρώιμες ενδείξεις επιδείνωσης των ασθενών, εντοπίζοντας ασθενείς που κινδυνεύουν για επανεισδοχή και βελτιώνοντας την ακρίβεια της διάγνωσης και της θεραπείας των ασθενών. 

 

Αναλύσεις πρόβλεψης σε λιανική πώληση

 

Οι λιανοπωλητές συγκεντρώνουν τεράστιες ποσότητες πληροφοριών πελατών τόσο σε απευθείας σύνδεση, όπως παρακολούθηση της δραστηριότητας μέσω cookies, όσο και στον πραγματικό κόσμο, όπως παρακολούθηση του τρόπου με τον οποίο οι πελάτες περιηγούνται μέσα από ένα κατάστημα. Άλλες πληροφορίες που παρακολουθούνται περιλαμβάνουν τα στοιχεία επικοινωνίας των πελατών στο σημείο πώλησης, τη δραστηριότητά τους στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τι αγόρασαν και πόσο συχνά αγοράζουν συγκεκριμένα είδη ή επισκέπτονται ένα κατάστημα. Χρησιμοποιώντας τα predictive analytics, οι λιανέμποροι μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για όλα, από την βελτιστοποίηση αποθέματος και την πρόβλεψη εσόδων έως την ανάλυση συμπεριφοράς, την στόχευση του αγοραστή και τον εντοπισμό απάτης.

 

Αναλύσεις πρόβλεψης στο marketing

 

Τα μοντέλα που δημιουργούνται από τα predictive analytics είναι εξαιρετικά πολύτιμα για τους εμπόρους, καθιστώντας τις καμπάνιες τους πιο στοχευμένες και αποτελεσματικές σε έναν κόσμο όπου οι πελάτες μπορούν να παραγγείλουν ό,τι θέλουν, όταν θέλουν, από σχεδόν οπουδήποτε στο διαδίκτυο. Τα analytics μάρκετινγκ πρόβλεψης ενισχύουν την κατάτμηση πελατών και ακροατηρίου βάσει δεδομένων, την απόκτηση νέων πελατών, τη βαθμολόγηση πιθανών πελατών, τα περιεχόμενα και τις προτάσεις διαφημίσεων και την υπερπροσωποποίηση. Οι αγοραστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα ενός πελάτη για να τους τροφοδοτήσουν με προωθήσεις, διαφημιστικές καμπάνιες και προτάσεις για άλλα προϊόντα που μπορεί να τους αρέσουν την κατάλληλη στιγμή, βελτιώνοντας την εμπειρία και τη διατήρηση του πελάτη. 

 

Αναλύσεις πρόβλεψης σε εφοδιαστική αλυσίδα

 

Τα analytics πρόβλεψης έχουν γίνει απαραίτητα για τη λειτουργία μιας ευέλικτης, ανθεκτικής εφοδιαστικής αλυσίδας και την αποφυγή διακοπής. Αναλύει μαζικά σύνολα δεδομένων από πολλές διαφορετικές πηγές για να δημιουργήσει ακριβείς προβλέψεις προσφοράς και ζήτησης, να καθορίσει βέλτιστα επίπεδα αποθέματος, να βελτιώσει την εφοδιαστική και τις έγκαιρες παραδόσεις, να προβλέψει προβλήματα συντήρησης εξοπλισμού, να εντοπίσει και να προσαρμοστεί σε απροσδόκητες συνθήκες - και πολλά άλλα.

Οι εταιρείες που χρησιμοποιούν προγνωστικά analytics

Daewoong Pharmaceutical Co., Ltd. στοχεύει στη βελτίωση της ζωής των ανθρώπων σε όλο τον κόσμο. Αναπτύσσοντας νέα φαρμακευτικά προϊόντα χρησιμοποιώντας καινοτόμα συστήματα διανομής φαρμάκων και αναδιαμόρφωση φαρμάκων, η βιοφαρμακευτική εταιρεία ακμάζει με μια νέα ψηφιακή βάση και predictive analytics.  Οι έξυπνες και προγνωστικές επιχειρηματικές διαδικασίες είναι το κλειδί για την παγκόσμια επέκταση και ανάπτυξη αυτής της εταιρίας.  

 

Η Ottogi Corporation είναι μία από τις μεγαλύτερες εταιρείες τροφίμων και ποτών στην Κορέα και παγκοσμίως γνωστή μάρκα σκόνης κάρυ, στιγμιαίων νουντλς και πολλών άλλων προϊόντων. Η ζήτηση πρόβλεψης με τα predictive analytics είναι ένα σημαντικό μέρος της επιχείρησης, που ενημερώνει τις στρατηγικές αποφάσεις για τα τμήματα πωλήσεων, μάρκετινγκ, παραγωγής και οικονομικών, επιτρέποντας βαθιές πληροφορίες για το μερίδιο αγοράς και την επιχείρηση.

Βασικά βήματα στη διαδικασία ανάλυσης πρόβλεψης

Η διαδικασία προγνωστικών αναλύσεων περιλαμβάνει τον καθορισμό ενός στόχου ή στόχου, τη συλλογή και εκκαθάριση μαζικών δεδομένων και στη συνέχεια τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης χρησιμοποιώντας εξελιγμένους αλγόριθμους και τεχνικές πρόβλεψης. Αυτή η παραδοσιακά πολύπλοκη διαδικασία γίνεται όλο και πιο αυτοματοποιημένη και πιο προσβάσιμη για τον μέσο επιχειρηματικό χρήστη χάρη στις νέες τεχνολογίες ΑΙ, αλλά οι εταιρείες ενδέχεται να χρειάζονται ακόμη ΤΠ για να βοηθήσουν σε ορισμένα βήματα ή για να κατασκευάσουν ορισμένα μοντέλα.

 

Με απλά λόγια, τα βήματα στην διαδικασία προγνωστικών αναλύσεων είναι τα εξής:

Διάγραμμα που περιγράφει τα βήματα στη διαδικασία ανάλυσης πρόβλεψης

Τα βήματα στη διαδικασία ανάλυσης πρόβλεψης.

  1. Καθορίστε τους στόχους του έργου σας. Ποιο είναι το επιθυμητό αποτέλεσμα; Ποιο πρόβλημα προσπαθείτε να λύσετε; Το πρώτο βήμα είναι να καθορίσετε τους στόχους του έργου σας, τα παραδοτέα, το εύρος και τα δεδομένα που απαιτούνται.
  2. Συγκεντρώστε τα δεδομένα σας. Συγκεντρώστε όλα τα δεδομένα που χρειάζεστε σε ένα μέρος. Συμπεριλάβετε διαφορετικούς τύπους τρεχόντων και ιστορικών δεδομένων από μια ποικιλία πηγών - από συστήματα συναλλαγών και αισθητήρες μέχρι ημερολόγια τηλεφωνικού κέντρου - για πιο εμπεριστατωμένα αποτελέσματα. 
  3. Εκκαθαρίστε και προετοιμάστε τα δεδομένα σας. Εκκαθαρίστε, προετοιμάστε και ενοποιήστε τα δεδομένα σας ώστε να είναι έτοιμα για ανάλυση. Διαγράψτε τις τιμές εκτός αναμενόμενου εύρους και ταυτοποιήστε τις πληροφορίες που λείπουν για να βελτιώσετε την ποιότητα της ομάδας δεδομένων πρόβλεψης.
  4. Δημιουργήστε και ελέγξτε το μοντέλο σας. Δημιουργήστε το μοντέλο πρόβλεψης, εκπαιδεύστε το στην ομάδα δεδομένων σας και ελέγξτε το για να διασφαλίσετε την ακρίβειά του. Μπορεί να χρειαστούν πολλαπλές επαναλήψεις για να δημιουργηθεί ένα μοντέλο χωρίς λάθη.
  5. Αναπτύξτε το μοντέλο σας. Αναπτύξτε το μοντέλο πρόβλεψης και τοποθετήστε το να λειτουργεί με νέα δεδομένα. Αποκτήστε αποτελέσματα και αναφορές και αυτοματοποιήστε τη λήψη αποφάσεων βάσει της εξόδου.
  6. Παρακολουθήστε και περιορίστε το μοντέλο σας. Παρακολουθήστε τακτικά το μοντέλο σας για να επανεξετάσετε την απόδοσή του και να διασφαλίσετε ότι παρέχει τα αναμενόμενα αποτελέσματα. Περιορίστε και βελτιστοποιήστε το μοντέλο σας όπως απαιτείται.

Προβλέψτε αποτελέσματα με ένα πάτημα κουμπιού

Ανακαλύψτε το SAP Analytics Cloud, τα ενισχυμένα και προγνωστικά analytics στο cloud.

SAP Insights Newsletter

Εγγραφείτε σήμερα

Αποκτήστε βασικές πληροφορίες κάνοντας εγγραφή στο newsletter μας.

Περαιτέρω ανάγνωση

Επιστροφή στην αρχή