Επεξηγημένη ανάλυση πρόβλεψης

Τα προγνωστικά analytics είναι ένα σημαντικό συστατικό της ενημερωμένης λήψης αποφάσεων στον σύγχρονο κόσμο. Η προγνωστική ανάλυση περιλαμβάνει την εφαρμογή προηγμένων τεχνικών (όπως στατιστικά μοντέλα και μηχανική μάθηση) σε ιστορικά δεδομένα για την πρόβλεψη της πιθανότητας διαφόρων μελλοντικών αποτελεσμάτων. Για να το θέσω απλά, τα predictive analytics επιτρέπουν στους οργανισμούς να ξεφύγουν από την κατανόηση του τι έχει συμβεί στην πρόβλεψη του τι είναι πιθανό να συμβεί στη συνέχεια.

Ανάλυση πρόβλεψης: ορισμός

Η ανάλυση πρόβλεψης είναι η χρήση ιστορικών δεδομένων, στατιστικής μοντελοποίησης και μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων, τάσεων και συμπεριφορών.

Δεδομένων των πολυάριθμων διαταραχών τα τελευταία χρόνια και της έντονης πίεσης του ανταγωνισμού, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι η προγνωστική ανάλυση έχει γίνει βασικό εργαλείο σε οργανισμούς παγκοσμίως. Ως βασικό στοιχείο στη λήψη αποφάσεων, τα predictive analytics χρησιμοποιούνται σε κλάδους και λειτουργίες εργασίας, συμπεριλαμβανομένων των οικονομικών, του μάρκετινγκ, της υγειονομικής περίθαλψης, της πρόβλεψης πωλήσεων και της επιχειρηματικής στρατηγικής. Πώς ακριβώς λειτουργεί η διαδικασία προγνωστικών analytics;

Πώς λειτουργούν τα predictive analytics

Η ανάλυση πρόβλεψης εξετάζει προηγούμενα δεδομένα, αποκαλύπτει τύπους και σχέσεις και τα χρησιμοποιεί ως πληροφορίες για να προβλέψει τι είναι πιθανό να συμβεί στη συνέχεια. Η διαδικασία predictive analytics συνήθως περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:

1. Συλλογή δεδομένων: Συγκεντρώστε σχετικά ιστορικά δεδομένα από διάφορες πηγές, για παράδειγμα, βάσεις δεδομένων πελατών, αρχεία ασθενών, ενδείξεις αισθητήρων, αρχεία καταγραφής συναλλαγών ή μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
2. Προετοιμασία δεδομένων: Καθαρίστε, προεπεξεργαστείτε και τυποποιήστε τα ανεπεξέργαστα δεδομένα. Αυτό συνήθως περιλαμβάνει την αφαίρεση σφαλμάτων και αντιγράφων, τη διαχείριση τιμών που λείπουν και τη διασφάλιση ότι όλα είναι σε συνεπή, χρησιμοποιήσιμη μορφή.
3. Επιλογή μοντέλου και εκπαίδευση: Επιλέξτε τεχνικές προγνωστικής ανάλυσης και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και εφαρμόστε τις στα προετοιμασμένα δεδομένα για να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε το μοντέλο. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το μοντέλο αναλύει ιστορικά δεδομένα που σχετίζονται με γνωστά αποτελέσματα. Στη συνέχεια, προσδιορίζει ποιοι παράγοντες έχουν μεγαλύτερη σημασία και πώς έχουν επηρεάσει αυτά τα αποτελέσματα.
4. Επικύρωση μοντέλου: Για να ελέγξετε την ακρίβεια του μοντέλου, οι αναλυτές θα το εκτελέσουν σε ιστορικά δεδομένα που δεν έχει δει, με γνωστά αποτελέσματα, και θα χρησιμοποιήσουν διάφορες μετρήσεις για να μετρήσουν την απόδοσή του. Μόλις είναι βέλτιστο, το μοντέλο είναι έτοιμο για ανάπτυξη.
5. Πρόβλεψη: Τα εκπαιδευμένα μοντέλα στη συνέχεια εφαρμόζονται σε νέα δεδομένα, όπου τα αποτελέσματα είναι άγνωστα, για να προβλέψουν τι είναι πιθανό να είναι, με βάση τα πρότυπα που αποκαλύπτονται στα ιστορικά δεδομένα.

Προγνωστική διαδικασία analytics πέρα από την ανάπτυξη

Μόλις αναπτυχθούν και εκτελεστούν τα μοντέλα, η εργασία σπάνια τελειώνει. Τα μοντέλα παρακολουθούνται συνεχώς και τελειοποιούνται καθώς προκύπτουν νέα δεδομένα και οι συνθήκες αλλάζουν - μερικές φορές, μπορεί ακόμη και να χρειαστεί να επανεκπαιδευτούν για να αποφευχθεί η μετατόπιση του μοντέλου. Και οι πληροφορίες και οι προβλέψεις που αποκτήθηκαν από τα predictive analytics πρέπει να χρησιμοποιηθούν: καθοδηγητικές αποφάσεις, στρατηγική ενημέρωσης, βελτιστοποίηση λειτουργιών, βοήθεια στην πρόβλεψη επιχειρηματικών ευκαιριών και επισήμανση κινδύνων που πρέπει να αποφευχθούν ή να μετριαστούν. Τώρα που καθορίσαμε πώς λειτουργούν τα predictive analytics, ας αναλύσουμε μερικές από τις πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης.

Τύποι προγνωστικών μοντέλων analytics

Οι τεχνικές προγνωστικής ανάλυσης περιλαμβάνουν διάφορες προσεγγίσεις, όπως παλινδρόμηση, ταξινόμηση, ομαδοποίηση, δέντρα αποφάσεων, νευρωνικά δίκτυα, ανάλυση χρονοσειρών και ανίχνευση ανωμαλιών. Πολλές από τις ίδιες τεχνικές χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη δεδομένων. Η κύρια διαφορά μεταξύ της εξόρυξης δεδομένων και των προγνωστικών analytics είναι ο σκοπός τους: ενώ η εξόρυξη δεδομένων είναι συνήθως πιο διερευνητική, τα predictive analytics είναι προσανατολισμένα στον στόχο και στοχεύουν στην πρόβλεψη συγκεκριμένων αποτελεσμάτων.

Τα μοντέλα ανάλυσης πρόβλεψης βοηθούν στην απάντηση συγκεκριμένων ερωτήσεων σχετικά με το μέλλον, αντίθετα, η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει απαντήσεις σε ερωτήματα που ο αναλυτής δεν εξέτασε ούτε αποκάλυψε πρότυπα που είναι εντελώς ασαφή.

Προγνωστικά analytics έναντι περιοριστικών analytics

Η πρωταρχική διαφορά μεταξύ των προγνωστικών και των περιοριστικών analytics βρίσκεται στο εύρος και τον σκοπό τους. Ας το διασπάσουμε. Υπάρχουν τέσσερις τύποι προηγμένων analytics: περιγραφικά analytics, διαγνωστικά analytics, predictive analytics και περιοριστικά analytics.

Με πολύ απλά λόγια, τα περιγραφικά analytics χρησιμοποιούνται για να αξιολογήσουν με ακρίβεια την τρέχουσα κατάσταση των πραγμάτων ή να κατανοήσουν τι έχει συμβεί: σκεφτείτε μηνιαίες αναφορές πωλήσεων ή δημογραφικά στοιχεία πελατών. Τα διαγνωστικά analytics βοηθούν στην κατανόηση του γιατί συνέβη, ποιοι παράγοντες επηρέασαν την τρέχουσα κατάσταση: για παράδειγμα, γιατί οι πωλήσεις μειώθηκαν σε έναν συγκεκριμένο μήνα. Τα προγνωστικά analytics χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα, machine learning και AI για να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα, ένα παράδειγμα των predictive analytics θα ήταν η πρόβλεψη του τρόπου με τον οποίο μια συγκεκριμένη απόφαση μπορεί να επηρεάσει τις πωλήσεις. Τα παρουσιαστικά analytics το προχωρούν ένα βήμα παραπέρα, προτείνοντας ενέργειες που βασίζονται στην πρόβλεψη για την επίτευξη επιθυμητών αποτελεσμάτων, όπως η σύσταση στρατηγικών μάρκετινγκ για τη μείωση του κόστους απόκτησης πελατών.

Σκεφτείτε το ως ερωτήσεις που απαντώνται από τους διάφορους τύπους:

• Περιγραφική ανάλυση: Τι συνέβη;
• Διαγνωστικά analytics: Γιατί συνέβη;
• Προγνωστικά analytics: Τι θα συμβεί;
• Prescriptive analytics: Τι πρέπει να κάνουμε για να το κάνουμε πραγματικότητα;

Προγνωστικές εφαρμογές analytics και περιπτώσεις χρήσης πραγματικού κόσμου

Η χρήση των predictive analytics στις επιχειρήσεις είναι πολύ εκτεταμένη, με μια σχεδόν ατελείωτη προσφορά πιθανών εφαρμογών - και χρησιμοποιείται σε περισσότερα από τις επιχειρήσεις. Πριν αναλύσουμε μερικά από τα πιο συγκεκριμένα παραδείγματα προγνωστικών αναλύσεων για συγκεκριμένο κλάδο, ας δούμε πρώτα τις πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης που βρίσκονται σε όλους τους κλάδους.

Μερικές από τις πιο συνηθισμένες εφαρμογές προγνωστικών analytics περιλαμβάνουν:

Πωλήσεις

Τα μοντέλα αναλυτικής πρόβλεψης χρησιμοποιούνται ευρέως στην πρόβλεψη πωλήσεων και για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς του πελάτη ή των αλλαγών ζήτησης. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν προγνωστικά analytics για να εντοπίσουν πιθανούς πελάτες υψηλής αξίας, να καθοδηγήσουν τον προγραμματισμό προϋπολογισμού και να βελτιστοποιήσουν τις στρατηγικές πωλήσεων μοντελοποιώντας τον αντίκτυπο των πιθανών στρατηγικών αλλαγών πριν τις υλοποιήσουν.

Μάρκετινγκ

Ορισμένες τεχνικές προγνωστικής μοντελοποίησης μπορεί να είναι ανεκτίμητες για τους εμπόρους που προσπαθούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους για τις προτιμήσεις των πελατών και να εξατομικεύσουν την επικοινωνία με τους πελάτες. Η ανάλυση πρόβλεψης βοηθά στη βελτίωση της στόχευσης διαφημίσεων, στην τμηματοποίηση των πελατών και στην προσαρμογή των προσφορών με βάση το στάδιο της διαδρομής του πελάτη και άλλους παράγοντες.

HR

Η ανάλυση πρόβλεψης είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για τη βελτιστοποίηση των επιπέδων στελέχωσης, ειδικά για ρόλους όπου μπορεί να απαιτείται ταχεία κλιμάκωση κατά τη διάρκεια συγκεκριμένων εποχών ή λόγω άλλων περιστάσεων. Για παράδειγμα, στον τομέα της φιλοξενίας, η ανάλυση του προσωπικού και των επιχειρηματικών δεδομένων από τα προηγούμενα έτη μπορεί να βοηθήσει τους διευθυντές HR να προγραμματίσουν το εργατικό δυναμικό ανάλογα, προετοιμάζοντας το πιθανό προσωπικό για περιόδους αιχμής ή ώρες αιχμής.

Διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας

Οι εφαρμογές αναλυτικής πρόβλεψης στη διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας ποικίλλουν και εξαρτώνται από τον συγκεκριμένο κλάδο. Αλλά, σχεδόν σε κάθε τομέα, είναι σημαντικό να είμαστε σε θέση να προβλέψουμε τις διακοπές της εφοδιαστικής αλυσίδας και να προετοιμαστούμε για τις ελλείψεις, τα σημεία συμφόρησης και τις αυξήσεις των τιμών. Για παράδειγμα, οι κατασκευαστές μπορούν να αναλύσουν ιστορικά πρότυπα ζήτησης, πιθανούς πελάτες χρόνου προσφοράς και δεδομένα μεταφοράς για να προβλέψουν τις ανάγκες υλικού και να προσαρμόσουν προληπτικά τα χρονοδιαγράμματα εφοδιασμού.

Επιχειρηματική ανάπτυξη και στρατηγική

Έχοντας πιο ακριβείς προβλέψεις για το μέλλον, υποστηριζόμενες από δεδομένα, βοηθά τους ηγέτες των επιχειρήσεων να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις και να καθοδηγούν τις εταιρείες τους προς τη σωστή κατεύθυνση. Είτε πραγματοποιείτε ανάλυση της αγοράς πριν επεκταθείτε σε έναν νέο τομέα είτε αξιολογήσετε τους περιφερειακούς κανονισμούς και το ανταγωνιστικό τοπίο πριν από την είσοδο σε μια νέα αγορά, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων βασίζονται σε προγνωστικά analytics στην επιχειρηματική στρατηγική.

Λειτουργίες

Όποια και αν είναι η βιομηχανία, έχοντας μια καλύτερη ιδέα για τα ζητήματα που είναι πιθανό να προκύψουν καθιστά ευκολότερη τη βελτιστοποίηση του τρόπου λειτουργίας της επιχείρησης. Από την πρόβλεψη αποτυχιών εξοπλισμού έως τη βελτιστοποίηση κατανομής πόρων και την πρόβλεψη καθυστερήσεων παράδοσης, τα προγνωστικά analytics βοηθούν τις λειτουργίες να εκτελούνται ομαλά και χωρίς διακοπές.

Υποστήριξη πελατών

Τα μοντέλα αναλυτικής πρόβλεψης μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να προβλέψουν τις ανάγκες των πελατών και να διορθώσουν πιθανά προβλήματα πριν αρχίσουν να επηρεάζουν την ικανοποίηση του πελάτη. Η μετάβαση από την αντιδραστική επίλυση προβλημάτων στην προληπτική υποστήριξη όχι μόνο θα ενισχύσει την εμπειρία των πελατών αλλά και θα διατηρήσει τους πόρους υποστήριξης μακροπρόθεσμα.

Παραδείγματα προγνωστικών analytics πραγματικού κόσμου

Τώρα που έχετε μια γενική ιδέα για τη χρήση των predictive analytics στις επιχειρήσεις, ας δούμε μερικά πραγματικά παραδείγματα από διάφορους κλάδους.

Χρηματοδότηση & τραπεζικές συναλλαγές

Οι εφαρμογές προγνωστικών αναλύσεων στον χρηματοοικονομικό τομέα ποικίλλουν. Για ένα, τα μοντέλα προγνωστικής ανάλυσης χρησιμοποιούνται ευρέως στην πρόβλεψη του χρηματιστηρίου, τη βαθμολογία πίστωσης και την αξιολόγηση κινδύνου. Για παράδειγμα, ο υπολογισμός της πιθανότητας αύξησης μιας μετοχής πριν από την επένδυση. Αλλά είναι επίσης ένα βασικό συστατικό για τον εντοπισμό και την πρόληψη της απάτης, την υποστήριξη της κυβερνοασφάλειας και τον εντοπισμό των τρωτών σημείων.

Υγειονομική Περίθαλψη

Οι τεχνικές προγνωστικής μοντελοποίησης μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης να προβλέψουν τις εξάρσεις και την εξάπλωση της νόσου. Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης τα χρησιμοποιούν για να εντοπίσουν τους ασθενείς που διατρέχουν κίνδυνο για ορισμένες παθήσεις και να προτείνουν προληπτικά μέτρα ή έγκαιρες εξετάσεις. Για παράδειγμα, αναλύοντας ποιοι παράγοντες του τρόπου ζωής έχουν συσχετιστεί με τη διάγνωση ενός συγκεκριμένου ζητήματος υγείας σε συγκεκριμένους πληθυσμούς ασθενών, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να υπολογίσουν ποιοι άλλοι ασθενείς πρέπει να εξεταστούν για αυτό ή να προσφέρουν παρεμβάσεις στον τρόπο ζωής.

Manufacturing

Οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν προγνωστικά analytics για να αποτρέψουν την αποτυχία εξοπλισμού και να βελτιστοποιήσουν τη συντήρηση, να προστατεύσουν τις εφοδιαστικές αλυσίδες από διακοπές και να προβλέψουν αλλαγές τιμολόγησης σε ανεπεξέργαστους πόρους και ενέργεια. Για παράδειγμα, αναλύοντας ιστορικά δεδομένα συντήρησης, μπορεί να διαπιστώσουν ότι ο εξοπλισμός είχε διασπαστεί συχνότερα με χειροκίνητους ελέγχους πολύ μακριά· ταυτόχρονα, η αύξηση της διάρκειας ζωής του εξοπλισμού μειώνεται πέρα από τον διπλασιασμό του αριθμού των ελέγχων. Σε σύγκριση με τη δοκιμή και το σφάλμα, οι τεχνικές προγνωστικής μοντελοποίησης είναι ένας πιο αποτελεσματικός τρόπος να βρεθεί το γλυκό σημείο για να μειωθεί η αποτυχία εξοπλισμού χωρίς να δαπανηθούν άσκοπα οι πόροι συντήρησης.

Λιανικό εμπόριο και ηλεκτρονικό εμπόριο

Οι εταιρείες λιανικής βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στα predictive analytics για πρόβλεψη ζήτησης, διαχείριση αποθεμάτων, δυναμική τιμολόγηση, εξατομικευμένο μάρκετινγκ και άλλους σκοπούς. Για παράδειγμα, μπορούν να τμηματοποιήσουν πελάτες με βάση πρότυπα δαπανών και ιστορικό αγορών. Στη συνέχεια, θα δουν ποιοι πελάτες δεν έχουν παραγγείλει ακόμη προϊόντα που αγοράστηκαν από άλλους πελάτες σε αυτό το τμήμα με παρόμοια πρότυπα αγορών και θα τα στοχεύσουν με εξατομικευμένες προσφορές. Για παράδειγμα, εάν οι περισσότεροι πελάτες που αγοράζουν συχνά παιχνίδια σκυλιών συνήθως εφοδιάζουν σε λιχουδιές σκύλων από αυτόν τον λιανοπωλητή, εκείνοι που αγόρασαν το ένα αλλά όχι το άλλο είναι πιο πιθανό να χρησιμοποιήσουν έναν εξατομικευμένο κωδικό έκπτωσης ή να αδράξουν μια προσφορά περιορισμένου χρόνου. Σε προσωπικό επίπεδο, διατηρεί τις προτάσεις πιο σχετικές, βελτιώνοντας την εμπειρία των πελατών και σε κλίμακα, προσθέτει έως και καλύτερους αριθμούς πωλήσεων.

Τηλεπικοινωνίες

Οι πάροχοι τηλεπικοινωνιών χρησιμοποιούν μοντέλα προγνωστικών αναλύσεων για να μειώσουν την απώλεια πελατών και να αυξήσουν τη διατήρηση πελατών και την ανανέωση της υπηρεσίας (μεταξύ άλλων). Οι τεχνικές ανάλυσης πρόβλεψης βοηθούν στον εντοπισμό πελατών που είναι πιθανό να ακυρώσουν την υπηρεσία τους ή είναι απίθανο να ανανεωθούν, έτσι ώστε η εταιρεία να μπορεί να εξατομικεύσει τις προσφορές μάρκετινγκ ή, σε ορισμένες περιπτώσεις, τις προσπάθειες εκπαίδευσης πελατών για να τους ενθαρρύνει να παραμείνουν. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό εάν το κόστος απόκτησης πελατών είναι υψηλό: η προληπτική παρέμβαση πριν από την αλλαγή παρόχων από τους υφιστάμενους πελάτες είναι κρίσιμη για την κερδοφορία.

Βασικά οφέλη των προγνωστικών analytics

Το ευρύ φάσμα των εφαρμογών που συζητήσαμε δείχνει τη σημασία των προγνωστικών analytics. Σε όλους τους κλάδους και τις περιπτώσεις χρήσης, το κοινό νήμα είναι ότι δίνει στις εταιρείες ένα τεράστιο πλεονέκτημα. Τα βασικά οφέλη των προγνωστικών analytics περιλαμβάνουν:

Μείωση κινδύνου: Από την καταπολέμηση της απάτης ή την αποφυγή επενδύσεων με κακές προοπτικές έως τη μείωση της πιθανότητας διαταραχών στην εφοδιαστική αλυσίδα - τα προγνωστικά analytics βοηθούν τις εταιρείες να μετριάσουν τους κινδύνους.

Αποδοτικότητα: Τα προγνωστικά analytics βοηθούν τις εταιρείες να μεγιστοποιήσουν την απόδοση με ελάχιστες αλλαγές. Επιπλέον, η μοντελοποίηση των πιθανών αποτελεσμάτων πριν από την πραγματοποίηση οποιασδήποτε αλλαγής είναι ένας καλός τρόπος για να αποφευχθεί η διακοπή και η σπατάλη πόρων.

Καλύτερη λήψη αποφάσεων: Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα της προγνωστικής ανάλυσης είναι ότι παρέχει συγκεκριμένη, παραγόμενη από δεδομένα εισαγωγή για να καθοδηγήσει τις αποφάσεις. Ακόμη και οι κορυφαίοι ειδικοί στον τομέα τους μπορούν να πάρουν καλύτερες αποφάσεις αν η εμπειρία και η επαγγελματική τους διαίσθηση υποστηρίζονται από σκληρά δεδομένα. Επιπλέον, η ενημέρωση της στρατηγικής λήψης αποφάσεων μέσω δεδομένων διευκολύνει την εξασφάλιση εσωτερικής αγοράς.

Βελτιωμένη εμπειρία πελατών: Πολλές από τις εφαρμογές των predictive analytics που συζητήσαμε ωφελούν όχι μόνο την εταιρεία αλλά και τους πελάτες. Προσαρμοσμένες προτάσεις και προσφορές, προληπτική υποστήριξη, εξατομικευμένη επικοινωνία - όλα αυτά τα οφέλη της προγνωστικής ανάλυσης κάνουν την εμπειρία των πελατών καλύτερη. Και η εμπειρία πελατών επηρεάζει συχνά τη διατήρηση πελατών, την εμπιστοσύνη, τα πρότυπα δαπανών, την αξία διάρκειας ζωής πελατών, και μερικές φορές ακόμη και το κόστος της απόκτησης πελατών.

Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα: Τα προγνωστικά analytics παρέχουν στους οργανισμούς την πρόβλεψη που χρειάζονται για να αποφύγουν δαπανηρά λάθη, να μειώσουν τις διαταραχές, να προβλέψουν τις τάσεις της αγοράς, να αδράξουν τις επιχειρηματικές ευκαιρίες και να ανταποκριθούν στις αλλαγές ταχύτερα. Τους βοηθά δηλαδή να μείνουν μπροστά από τον ανταγωνισμό.

Δεδομένων των πλεονεκτημάτων των predictive analytics, ίσως αναρωτηθεί κανείς γιατί δεν χρησιμοποιείται από κάθε εταιρεία στον κόσμο. Στην πραγματικότητα, αν και όλο και περισσότερες εταιρείες αναγνωρίζουν τη σημασία των προγνωστικών analytics, υπάρχουν μερικές προκλήσεις και περιορισμοί που μπορεί να εμποδίζουν κάποιους οργανισμούς.

Προκλήσεις των προγνωστικών analytics και των βέλτιστων πρακτικών για την αντιμετώπισή τους

Οι προκλήσεις των predictive analytics μπορούν να ομαδοποιηθούν χαλαρά σε τρεις κατηγορίες βάσει των βασικών συστατικών της διαδικασίας predictive analytics: δεδομένα, άτομα και μοντέλο. Οι περιορισμοί που σχετίζονται με τα δεδομένα των προγνωστικών analytics έχουν να κάνουν με την ποιότητα των δεδομένων, την διακυβέρνηση και τη διαθεσιμότητα. Οι «προκλήσεις των ανθρώπων» συνήθως περιλαμβάνουν ανθρώπινο λάθος και μεροληψία που εισάγονται σε διάφορα στάδια της διαδικασίας προγνωστικών analytics, καθώς και αντίσταση στην υιοθέτηση της τεχνολογίας. Και τέλος, τα μοντέλα predictive analytics μπορούν επίσης να δημιουργήσουν ορισμένες προκλήσεις, όπως μετακίνηση μοντέλου. Ας αναλύσουμε μερικές από τις πιο συνηθισμένες προκλήσεις των predictive analytics - και τις λύσεις για να τις ξεπεράσουμε.

Περιορισμένη διαθεσιμότητα δεδομένων

Πρόκληση: Η ανάλυση πρόβλεψης βασίζεται σε δεδομένα. Αν είναι διαθέσιμες πολύ λίγες πηγές δεδομένων, είναι δύσκολο να διασφαλίσετε ότι τα predictive analytics παρέχουν ακριβή έξοδο. Στην πραγματικότητα, ακόμη και η εκπαίδευση μοντέλων προγνωστικής ανάλυσης θα ήταν δύσκολη χωρίς μια τεράστια και ποικίλη παροχή δεδομένων.

Προσέγγιση βέλτιστης πρακτικής: Προσπαθήστε να χρησιμοποιήσετε το υλικό και το λογισμικό IoT που παράγουν υψηλής ποιότητας δεδομένα σε χρησιμοποιήσιμες μορφές. Ανάλογα με τη βιομηχανία και τον τομέα δραστηριοτήτων, αυτό μπορεί να περιλαμβάνει επενδύσεις σε αξιόπιστο CDP, εγκατάσταση οθονών και ιχνηλατών εξοπλισμού ή τροποποίηση συγκεκριμένων διαδικασιών της εταιρείας. Μερικές φορές, η σκέψη έξω από το πλαίσιο θα μπορούσε επίσης να βοηθήσει: υπάρχουν εξωτερικές πηγές δεδομένων που μπορεί να είναι σχετικές - εφόσον είναι δημόσια προσβάσιμες και οι ισχύοντες κανονισμοί επιτρέπουν τη χρήση τους για εμπορικούς σκοπούς.

Κακή ποιότητα δεδομένων

Πρόκληση: Η ανάλυση πρόβλεψης χρειάζεται καθαρά, ολοκληρωμένα και σχετικά δεδομένα για να παρέχει ακριβή έξοδο. Απουσία, ασυνεπή ή άκυρα δεδομένα μπορεί να οδηγήσουν σε ανακριβείς προβλέψεις.

Προσέγγιση βέλτιστης πρακτικής: Διασφάλιση ισχυρής διακυβέρνησης δεδομένων και διαδικασιών καθαρισμού. Ένας τρόπος για να το κάνετε είναι να χρησιμοποιήσετε οικοσυστήματα λογισμικού που συνεργάζονται καλά και να τυποποιήσουν τα δεδομένα από προεπιλογή. Η εναλλακτική λύση είναι να επενδύσετε περισσότερο χρόνο ή να κατανείμετε πρόσθετους πόρους αναλυτή στην εκκαθάριση και προεπεξεργασία δεδομένων. Αυτό το βήμα είναι μέρος της διαδικασίας predictive analytics ούτως ή άλλως, αλλά ένα καλό, ενοποιημένο τοπίο ΙΤ μπορεί να το καταστήσει ευκολότερο και ταχύτερο.

Διακυβερνήσεις

Πρόκληση: Οι πληροφορίες που προκύπτουν από δεδομένα και από την AI αποτιμώνται ιδιαίτερα ως αντικειμενική, αμερόληπτη εισροή. Η σκέψη λέει ότι, δεδομένου ότι παράγονται από μοντέλα και όχι από ανθρώπους, δεν υπάρχει λόγος να υπάρχει οποιαδήποτε μεροληψία. Στην πραγματικότητα, τα μοντέλα και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν πραγματικά να είναι προκατειλημμένα. Με τα μοντέλα, είναι η επιλογή και η προετοιμασία των εκπαιδευτικών δεδομένων που μπορούν να εισάγουν μεροληψία.

Προσέγγιση βέλτιστης πρακτικής: Μια αποτελεσματική παρέμβαση για την αποφυγή μεροληψίας μοντέλου μπορεί να συμβεί σε δύο στάδια της διαδικασίας προγνωστικής ανάλυσης. Κατά τη διάρκεια της προετοιμασίας και της επιλογής των δεδομένων, βεβαιωθείτε ότι τα σύνολα δεδομένων σας είναι διαφορετικά και δεν αντανακλούν ιστορικές ανισότητες. Και μόλις εκπαιδευτούν τα μοντέλα, επικυρώστε τα τακτικά για να ελέγξετε για την προκατάληψη, την εφαρμογή και την υπερβολική συναρμολόγηση.

Παραπομπή μοντέλου

Πρόκληση: Οι πραγματικές συνθήκες εξελίσσονται, μερικές φορές πολύ γρήγορα. Ένα μοντέλο που εκπαιδεύεται σε παρωχημένα δεδομένα, ακόμη και αν ήταν ακριβές αρχικά, μπορεί να γίνει λιγότερο αποτελεσματικό με την πάροδο του χρόνου. Ο εντοπισμός απάτης αποτελεί καλό παράδειγμα, διότι οι μέθοδοι απάτης αλλάζουν πολύ δυναμικά, οπότε ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί στα περσινά δεδομένα ενδέχεται να χάσει νέα πρότυπα απάτης που εμφανίζονται φέτος.

Προσέγγιση βέλτιστης πρακτικής: Εδώ η συντήρηση γίνεται πολύ σημαντική. Και εδώ, η τακτική επικύρωση και η συνεχής παρακολούθηση της απόδοσης των μοντέλων είναι ζωτικής σημασίας. Μερικές φορές, τα μοντέλα πρέπει ακόμη και να επαναξιολογηθούν με ενημερωμένα δεδομένα.

Δυσκολίες με την υιοθέτηση των εργαζομένων

Πρόκληση: Είναι αποθαρρυντικό να βλέπετε σπουδαία εργαλεία προγνωστικών analytics στα οποία έχετε επενδύσει προσπάθεια και πόροι που παραμένουν υποχρησιμοποιήσιμα. Και ενώ η αλλαγή είναι σπάνια εύκολη, τέτοια εξελιγμένη τεχνολογία μπορεί να είναι ιδιαίτερα δύσκολο να υιοθετηθεί.

Προσέγγιση βέλτιστης πρακτικής: Προσπαθήστε να κατανοήσετε γιατί οι άνθρωποί σας αντιστέκονται στην υιοθεσία. Είναι η έλλειψη εμπειρογνωμοσύνης που καθιστά τα εργαλεία προγνωστικής ανάλυσης πολύ δύσκολα στη χρήση τους; Υπάρχει μια υποκείμενη δυσπιστία στην αυτοματοποίηση γενικά; Μόλις τα βασικά ζητήματα είναι σαφή, εστιάστε στην αντιμετώπισή τους: επίδειξη αξίας, παροχή κατάρτισης ή πρόσληψη εξειδικευμένων ταλέντων που θα βοηθήσουν στη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ τεχνολογίας και βασικών μη τεχνικών ενδιαφερόμενων μερών.

Βέλτιστες πρακτικές: Λίστα ελέγχου αναλυτικής πρόβλεψης

• Προτεραιοποιήστε τη χρήση καθαρών, σχετικών, υψηλής ποιότητας δεδομένων σύμφωνα με όλους τους ισχύοντες κανονισμούς (όπως το GDPR), τους νόμους περί απορρήτου και τα πρότυπα ασφάλειας δεδομένων.
• Βεβαιωθείτε ότι τα σύνολα δεδομένων σας είναι διαφορετικά και δεν αντικατοπτρίζουν προσωπικές προκαταλήψεις, ιστορικές ανισότητες ή ξεπερασμένες έννοιες.
• Παρακολουθήστε την απόδοση του μοντέλου predictive analytics συνεχώς, επαληθεύστε την ακρίβεια τακτικά και επαναξιολογήστε τα νέα δεδομένα όπως απαιτείται για να αποφύγετε την μεταφορά μοντέλου.
• Υποστηρίξτε την προσαρμογή υπαλλήλων επιδεικνύοντας αξία, παρέχοντας εκπαίδευση και ενοποιώντας προγνωστικά analytics στις επιχειρηματικές ροές εργασίας.
• Επιλέξτε φιλικό προς τον χρήστη λογισμικό analytics που υποστηρίζει τα predictive analytics, ιδανικά με ισχυρή διακυβέρνηση δεδομένων ενσωματωμένη στο και χρησιμοποιεί σχετικές καινοτομίες, όπως το παραγωγικό AI, για να διευκολύνετε την προσαρμογή και τη χρήση.

Σύγχρονα προγνωστικά analytics: AI, μηχανική μάθηση και αυτοματοποίηση

Μια σειρά από σύγχρονες τεχνολογίες έχουν σημαντικά προηγμένα predictive analytics: μηχανική μάθηση, πρόοδοι στην AI, cloud computing και αυτοματοποίηση, για να αναφέρουμε μερικές. Χάρη σε αυτές τις τεχνολογίες, οι οργανισμοί μπορούν να αναλύσουν τεράστιους όγκους δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, να αποκαλύψουν υποκείμενα πρότυπα και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά αποτελέσματα. Καθιστούν πολύ πιο εύκολο να προβλέψουμε με ακρίβεια τις αλλαγές στη συμπεριφορά των πελατών, να εντοπίσουμε τις αναδυόμενες τάσεις της αγοράς και να κατανοήσουμε τις λειτουργικές ανάγκες. Τα εργαλεία AI ανάλυσης πρόβλεψης ενισχύουν τους υπεύθυνους λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων για τη μετάβαση από μια αντιδραστική προσέγγιση, εστιάζοντας στην κάλυψη των ευκαιριών και τον μετριασμό των προκλήσεων, σε προληπτικές στρατηγικές που ενημερώνονται από τα δεδομένα.

Ένας από τους μεγαλύτερους μοχλούς αυτού του μετασχηματισμού είναι η άνοδος των βελτιωμένων από την AI πλατφορμών cloud. Αυτές οι πλατφόρμες επιτρέπουν στις εταιρείες όλων των μεγεθών να χρησιμοποιούν τα δεδομένα τους για να έχουν πρόσβαση στα προηγμένα predictive analytics, τις δυνατότητες μηχανικής μάθησης και τον εξελιγμένο επιχειρηματικό προγραμματισμό. Το AI υποστηρίζει τα analytics πραγματικού χρόνου που υποστηρίζονται από ένα cloud επιχειρηματικών δεδομένων και το καθιστά ευκολότερο και πιο διαισθητικό για τους χρήστες. Και η αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, όπως η αναφορά, επιτρέπει στις ομάδες να εστιάσουν στην ανταπόκριση στις αλλαγές στις προβλέψεις, τις αναμενόμενες διακοπές και τις νέες ευκαιρίες.

Τα predictive analytics στις επιχειρήσεις είναι ένα ζωτικό μέρος του ευρύτερου οικοσυστήματος της επιστήμης δεδομένων, συνδέοντας επιχειρηματικά δεδομένα, στατιστική μοντελοποίηση και AI για την παροχή ενεργούς νοημοσύνης. Καθώς η χρήση των predictive analytics γίνεται πιο διαδεδομένη, δίνει τη δυνατότητα σε περισσότερους οργανισμούς να παραμείνουν ευέλικτοι και ανταγωνιστικοί.

FAQs