Τι είναι η προγνωστική ανάλυση;
Τα analytics πρόβλεψης είναι ένας κλάδος των προηγμένων analytics που κάνει προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα, συμπεριφορές και αποτελέσματα.
Επισκόπηση προγνωστικών αναλύσεων
Το Predictive analytics βοηθάει τις επιχειρήσεις να δουν το μέλλον με εύλογο βαθμό ακρίβειας. Αυτή η ικανότητα ήταν πάντα σημαντική – αλλά ποτέ δεν ήταν τόσο κρίσιμη όσο είναι αυτή τη στιγμή. Οι εταιρείες χρειάστηκε να περιηγηθούν σε σημαντικές διαταραχές του εμπορίου και της αλυσίδας εφοδιασμού, αιφνίδιες αιχμές της ζήτησης, ολοκαίνουργιους κινδύνους και προκλήσεις, καθώς και γενικά μη ναυλωμένα ύδατα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα predictive analytics έχουν φτάσει στην κορυφή των λιστών προτεραιότητας για οργανισμούς σε όλο τον κόσμο.
Ορισμός προγνωστικών αναλύσεων
Τα analytics πρόβλεψης είναι ένας κλάδος των προηγμένων analytics που κάνει προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα, συμπεριφορές και αποτελέσματα. Χρησιμοποιεί στατιστικές τεχνικές – συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και εξελιγμένης προγνωστικής μοντελοποίησης – για να αναλύσει τα τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα και να αξιολογήσει την πιθανότητα να συμβεί κάτι, ακόμα και αν κάτι δεν είναι στο ραντάρ μιας επιχείρησης.
Το Predictive analytics είναι σχετικό με τους περισσότερους κλάδους και έχει μυριάδες χρήσεις, όπως:
Μείωση της αποχώρησης εργαζομένων και πελατών
Εντοπισμός πελατών που είναι πιθανότερο να αθετήσουν πληρωμές
Υποστήριξη πρόβλεψης πωλήσεων βάσει δεδομένων
Ρύθμιση βέλτιστης τιμολόγησης
Παρακολούθηση όταν οι μηχανές θα χρειαστούν τη συντήρηση ή την αντικατάσταση
Οι ακριβείς προβλέψεις είναι απαραίτητες για να βοηθήσουν τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να πλοηγηθούν σε έναν κόσμο όπου οι ταχείες αλλαγές και η αστάθεια της αγοράς είναι σταθερές. Και ενώ αυτό ίσχυε πριν από τον COVID-19, η ικανότητα περιστροφής και πρόβλεψης και προγραμματισμού για πολλαπλά πιθανά σενάρια είναι τώρα πιο κρίσιμη από ποτέ.
Η προγνωστική ανάλυση έχει επίσης διαδραματίσει βασικό ρόλο στην καταπολέμηση της COVID-19. Τα νοσοκομεία και τα συστήματα υγείας χρησιμοποιούν προγνωστικά μοντέλα για να μετρήσουν τον κίνδυνο, να προβλέψουν τα αποτελέσματα των ασθενειών και να διαχειριστούν τις αλυσίδες εφοδιασμού για ιατρικό εξοπλισμό και ΜΑΠ. Με τη σειρά τους, οι ερευνητές χρησιμοποιούν μοντέλα για να χαρτογραφήσουν την εξάπλωση του ιού, να προβλέψουν αριθμούς κρουσμάτων και να διαχειριστούν την ιχνηλάτηση επαφών, όλα με στόχο τη μείωση του αριθμού των λοιμώξεων και των θανάτων.
Τα προγνωστικά analytics, όπως φαίνεται παραπάνω, μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να προβλέψουν την ταμειακή ροή.
Προγνωστική έναντι κανονιστικής ανάλυσης
Μετά τη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης που παράγουν ακριβείς, έγκαιρες προβλέψεις - τι ακολουθεί; Πολλές επιχειρήσεις βλέπουν τα κανονιστικά analytics ως το επόμενο λογικό βήμα.
Τα προγνωστικά analytics σας βοηθούν να καθορίσετε τι μπορεί να συμβεί στη συνέχεια, ενώ τα κανονιστικά analytics μπορούν να σας πουν τι πρέπει να κάνετε σχετικά με αυτό - ή πώς μπορείτε να 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 την καλύτερη δυνατή πορεία δράσης ή απόφασης.
Τα δεσμευτικά analytics περιγράφονται συχνά ως η «τελευταία φάση της επιχειρηματικής ανάλυσης». Είναι επίσης το πιο περίπλοκο και σχετικά νέο – επί του παρόντος βρίσκεται στην κορυφή του κύκλου της Gartner Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020.
Προγνωστικά analytics σήμερα
Σύμφωνα με μια μελέτη της Allied Market Research, η παγκόσμια προγνωστική αγορά analytics προβλέπεται να φτάσει τα 35,45 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ μέχρι το 2027, αυξάνοντας με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 21,9%. Η προγνωστική ανάλυση έχει πραγματικά γίνει 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 εύκολο στη χρήση.
Οι εταιρείες όχι μόνο συλλέγουν τεράστιους όγκους δεδομένων, αλλά συλλέγουν πολλούς διαφορετικούς τύπους – από παραδοσιακά δομημένα δεδομένα έως μη δομημένα δεδομένα όπως το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), το κείμενο, το βίντεο και τα σκοτεινά δεδομένα. Η ικανότητα των προγνωστικών αναλύσεων να συνδυάζουν και να αναλύουν Μεγάλα Δεδομένα από διαφορετικές πηγές παράγει πιο ακριβείς προβλέψεις και επιφανειακές πληροφορίες που είναι βαθύτερες και ισχυρότερες. 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 οικονομική και πιο κλιμακωτή από την αποθήκευσή τους 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 πληροφορίες που οι άνθρωποι μπορεί να μην έχουν και να κάνουν την πρόβλεψη της πιθανότητας μελλοντικών γεγονότων πιο διακριτικά και πιο ακριβή. Αυτοματοποιούν επίσης περίπλοκα βήματα στη διαδικασία προγνωστικής ανάλυσης, όπως δημιουργία και δοκιμή μοντέλων πρόβλεψης. Και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους χρήστες να θέτουν ερωτήσεις και να λαμβάνουν απαντήσεις σε ομιλούμενη γλώσσα, καθιστά την ερμηνεία και την κατανόηση αυτών των απαντήσεων ευκολότερη από ποτέ.
Ιστορικά, τα εργαλεία και οι τεχνικές πίσω από την προγνωστική ανάλυση ήταν τόσο εξελιγμένα – και τόσο περίπλοκα – που μόνο οι επιστήμονες δεδομένων και οι επαγγελματίες αναλυτές έχουν καταφέρει 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, μακρόπνοες αποφάσεις χωρίς βοήθεια από το ΙΤ - ένα πλεονέκτημα που δεν μπορεί να αγνοηθεί σε μια έντονα ανταγωνιστική αγορά.
Παραδείγματα προγνωστικών αναλύσεων
Η ανάλυση πρόβλεψης είναι εφαρμόσιμη και πολύτιμη για σχεδόν κάθε κλάδο – από τις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες έως 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.
Προγνωστικά analytics στο HR
Το HR είναι ένα πεδίο που εντοπίζει φυσικά μεγάλη ποσότητα δεδομένων ατόμων. Με τα predictive analytics, αυτά τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν για να προσδιοριστεί αν ένας πιθανός εργαζόμενος είναι πιθανό να είναι πολιτιστικός, ποιοι εργαζόμενοι κινδυνεύουν να εγκαταλείψουν έναν οργανισμό (φαίνεται παρακάτω), αν μια εταιρεία πρέπει να αναβαθμίσει έναν εργαζόμενο ή να προσλάβει για να καλύψει τα κενά δεξιοτήτων και αν οι εργαζόμενοι συμβάλλουν παραγωγικά στα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Αυτές οι ικανότητες σημαίνουν ότι το HR μπορεί να συμβάλει στα συνολικά επιχειρηματικά αποτελέσματα αντί να ενεργεί ως μεμονωμένη λειτουργία.
Η προγνωστική ανάλυση στο HR μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη αποχώρησης υπαλλήλων.
Προγνωστική ανάλυση στην υγειονομική περίθαλψη
Στον σημερινό κόσμο, τα νοσοκομεία και οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης δέχονται τεράστια πίεση για τη μεγιστοποίηση των πόρων – και η προγνωστική ανάλυση το καθιστά δυνατό. Χρησιμοποιώντας την προγνωστική ανάλυση, οι υπάλληλοι της υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να βελτιώσουν την οικονομική και λειτουργική λήψη αποφάσεων, να βελτιστοποιήσουν τα επίπεδα απογραφής και στελέχωσης, να διαχειριστούν τις αλυσίδες εφοδιασμού τους πιο αποτελεσματικά και να προβλέψουν τις ανάγκες συντήρησης για ιατρικό εξοπλισμό. Η προληπτική ανάλυση καθιστά επίσης δυνατή τη βελτίωση των κλινικών αποτελεσμάτων με τον εντοπισμό πρώιμων σημείων επιδείνωσης του ασθενούς, τον εντοπισμό ασθενών που διατρέχουν κίνδυνο επανεισδοχής και τη βελτίωση της ακρίβειας της διάγνωσης και της θεραπείας των ασθενών.
Προγνωστικά analytics στο λιανικό εμπόριο
Οι λιανοπωλητές συγκεντρώνουν τεράστιες ποσότητες πληροφοριών πελατών τόσο στο διαδίκτυο, όπως η παρακολούθηση της ηλεκτρονικής δραστηριότητας μέσω cookies, όσο και στον πραγματικό κόσμο, όπως η παρακολούθηση του τρόπου με τον οποίο οι πελάτες περιηγούνται σε ένα κατάστημα. Άλλες πληροφορίες που παρακολουθούνται περιλαμβάνουν τα στοιχεία επικοινωνίας των πελατών στο σημείο πώλησης, τη δραστηριότητά τους στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τι έχουν αγοράσει και πόσο συχνά αγοράζουν συγκεκριμένα αντικείμενα ή επισκέπτονται ένα κατάστημα. Χρησιμοποιώντας τα predictive analytics, οι λιανοπωλητές μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για τα πάντα, από τη βελτιστοποίηση αποθέματος και την πρόβλεψη εσόδων έως την ανάλυση συμπεριφοράς, τη στόχευση αγοραστών και τον εντοπισμό απάτης.
Προγνωστικά analytics 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 αυτό που θέλουν, όταν θέλουν, από σχεδόν οπουδήποτε στο διαδίκτυο. Η ανάλυση προγνωστικού μάρκετινγκ οδηγεί σε κατάτμηση πελατών και κοινού βάσει δεδομένων, στην απόκτηση νέων πελατών, στη βαθμολόγηση πιθανών πελατών, στο περιεχόμενο και στις προτάσεις διαφημίσεων και στην υπερ-εξατομίκευση. Οι έμποροι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα ενός πελάτη για να τους τροφοδοτήσουν με προωθητικές ενέργειες, διαφημιστικές καμπάνιες και προτάσεις για άλλα προϊόντα που μπορεί να τους αρέσουν την κατάλληλη στιγμή, βελτιώνοντας την εμπειρία και τη διατήρηση των πελατών.
Προγνωστικά analytics στην εφοδιαστική αλυσίδα
Η ανάλυση πρόβλεψης έχει γίνει σημαντική για τη λειτουργία μιας ευέλικτης, ανθεκτικής εφοδιαστικής αλυσίδας και την αποφυγή διαταραχών. Αναλύει μαζικά σύνολα δεδομένων από πολλές διαφορετικές πηγές για να δημιουργήσει ακριβείς προβλέψεις προσφοράς και ζήτησης, να καθορίσει τα βέλτιστα επίπεδα αποθέματος, να βελτιώσει την εφοδιαστική και τις έγκαιρες παραδόσεις, να προβλέψει προβλήματα συντήρησης εξοπλισμού, να εντοπίσει και να προσαρμοστεί σε απρόβλεπτες συνθήκες - και πολλά άλλα.
Εταιρείες που χρησιμοποιούν predictive analytics
Ο Όμιλος κατέχει ηγετική θέση στη διύλιση αργού πετρελαίου και στις πωλήσεις προϊόντων πετρελαίου σε όλη την Ελλάδα και την περιοχή της Ανατολικής Μεσογείου. Με την υποστήριξη των δυνατοτήτων προγνωστικής ανάλυσης, αξιοποίησαν τα δεδομένα αισθητήρων για να παρακολουθούν συνεχώς την υγεία του εξοπλισμού και να προβλέπουν πιθανές δυσλειτουργίες ημέρες πριν συμβούν. Τα αποτελέσματα; Πέτυχαν μεγαλύτερη από 77% ακρίβεια στην επεξήγηση των μη φυσιολογικών συμβάντων από 120 έως 20 ώρες νωρίτερα χρησιμοποιώντας ανάλυση των ιστορικών δεδομένων.
Η Ottogi Corporation είναι μία από τις μεγαλύτερες εταιρείες τροφίμων και ποτών στην Κορέα και μια παγκοσμίως γνωστή μάρκα σκόνης κάρυ, στιγμιαίων νουντλς και πολλών άλλων προϊόντων. Η ζήτηση πρόβλεψης με τα predictive analytics είναι ένα σημαντικό μέρος της επιχείρησης, ενημερώνοντας τις στρατηγικές αποφάσεις για τα τμήματα πωλήσεων, μάρκετινγκ, παραγωγής και οικονομικών που επιτρέπουν βαθιές πληροφορίες για το μερίδιο αγοράς και την επιχείρηση.
Βασικά βήματα στη διαδικασία predictive analytics
Η διαδικασία προγνωστικής ανάλυσης περιλαμβάνει τον καθορισμό ενός στόχου ή στόχου, τη συλλογή και τον καθαρισμό μαζικών ποσοτήτων 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 προσιτή στον μέσο επιχειρηματικό χρήστη χάρη στις νέες τεχνολογίες AI, αλλά οι εταιρείες ενδέχεται να χρειάζονται ακόμα τεχνολογία πληροφορικής για να βοηθήσουν σε ορισμένα βήματα ή για να δημιουργήσουν ορισμένα μοντέλα.
Με πολύ απλά λόγια, τα βήματα στη διαδικασία προγνωστικών αναλύσεων είναι τα εξής:
Τα βήματα στη διαδικασία προγνωστικής αναλυτικής.
- 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.
- Συλλέξτε 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 έως αρχεία καταγραφής τηλεφωνικών κέντρων – για πιο εμπεριστατωμένα αποτελέσματα.
- Καθαρίστε και προετοιμάστε τα δεδομένα σας. Εκκαθάριση, προετοιμασία και ενοποίηση των δεδομένων σας για να τα προετοιμάσετε για ανάλυση. Διαγράψτε τιμές εκτός αναμενόμενου εύρους και ταυτοποιήστε πληροφορίες που λείπουν για να βελτιώσετε την ποιότητα της ομάδας δεδομένων πρόβλεψης.
- Δημιουργήστε και δοκιμάστε το μοντέλο σας. Δημιουργήστε το μοντέλο πρόβλεψης, αξιολογήστε το στο σύνολο δεδομένων σας και ελέγξτε το για να διασφαλίσετε την ακρίβειά του. Μπορεί να χρειαστούν πολλές επαναλήψεις για να δημιουργηθεί ένα μοντέλο χωρίς λάθη.
- Αναπτύξτε το μοντέλο σας. Αναπτύξτε το μοντέλο πρόβλεψης και εφαρμόστε νέα δεδομένα. Λάβετε αποτελέσματα και αναφορές - και αυτοματοποιήστε τη λήψη αποφάσεων βάσει της εξόδου.
- Παρακολουθήστε και περιορίστε το μοντέλο σας. Παρακολουθείτε τακτικά το μοντέλο σας για να ελέγχετε την απόδοσή του και να διασφαλίζετε ότι παρέχει τα αναμενόμενα αποτελέσματα. Βελτιώστε και βελτιστοποιήστε το μοντέλο σας όπως απαιτείται.
Προβλέψτε τα αποτελέσματα με ένα πάτημα ενός κουμπιού
Ανακαλύψτε το SAP Analytics Cloud – ενισχυμένα και προγνωστικά analytics στο cloud.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.