Mi az a prediktív elemzés?
A prediktív analitika a fejlett analitikák olyan ága, amely előrejelzéseket készít a jövőbeli eseményekről, viselkedésekről és eredményekről.
Prediktív elemzések áttekintése
A prediktív analitika ésszerű pontossággal segíti a vállalatokat a jövőbe való betekintésben és a sarkokban való együttműködésben. Ez a képesség mindig is fontos volt – de soha nem volt olyan kritikus, mint most. A vállalatoknak a kereskedelem és az ellátási lánc jelentős zavarait, a keresletben hirtelen jelentkező tüskéket (vagy orrhajtásokat), a vadonatúj kockázatokat és kihívásokat, valamint az általános bérbe nem vett vizeket kellett irányítaniuk. Ez az oka annak, hogy a prediktív analitika a világ minden táján a prioritási listák élére került.
Prediktív elemzések definíciója
A prediktív analitika a fejlett analitikák olyan ága, amely előrejelzéseket készít a jövőbeli eseményekről, viselkedésekről és eredményekről. Statisztikai technikákat használ – beleértve a gépi tanulási algoritmusokat és a kifinomult prediktív modellezést – az aktuális és a történeti adatok elemzéséhez, valamint annak felméréséhez, hogy mi történik, még akkor is, ha valami nincs az üzleti radaron.
A prediktív elemzések a legtöbb iparág számára relevánsak, és számtalan felhasználással rendelkeznek, többek között:
Munkavállalói és ügyfélelvándorlás csökkentése
Azoknak a vevőknek az azonosítása, akik valószínűleg nemteljesítenek a fizetésekben
Adatalapú értékesítési előrejelzés támogatása
Optimális árképzés beállítása
Nyomon követés, amikor a gépek karbantartásra vagy cserére szorulnak
A megvalósítható, pontos előrejelzések elengedhetetlenek ahhoz, hogy a döntéshozók olyan világban tudjanak navigálni, ahol a gyors változás és a piaci ingadozás állandó. És bár ez igaz volt a COVID-19 előtt, a több lehetséges forgatókönyv kimutatására és előrejelzésére és tervezésére való képesség most kritikusabb, mint valaha.
A prediktív elemzések szintén kulcsszerepet játszottak a COVID-19 elleni küzdelemben. A kórházak és az egészségügyi rendszerek prediktív modelleket használnak a kockázatok felmérésére, a betegségek kimenetelének előrejelzésére, valamint az orvosi berendezések és egyéni védőeszközök ellátási láncainak kezelésére. A kutatók viszont modelleket használnak a vírus terjedésének feltérképezésére, az esetek számának előrejelzésére és az érintkezés nyomon követésének kezelésére, mindezt azzal a céllal, hogy csökkentsék a fertőzések számát és a halálozást.
A fent bemutatott prediktív elemzések segíthetnek a vállalkozásoknak a pénzforgalom előrejelzésében.
Prediktív és előíró elemzések
A pontos, időszerű előrejelzéseket generáló prediktív modellek összeállítása és telepítése után – mi a következő lépés? Sok vállalkozás az előíró elemzéseket tekinti a következő logikai lépésnek.
A prediktív analitika segít meghatározni, hogy mi fog történni ezután, míg a előíró elemzések megtudják, mit kell tenni vele, vagy hogyan érhet el jobb eredményt, ha X, Y vagy Z eredményt ér el. Az ilyen típusú fejlett analitikák prediktív elemzésekre épülnek, és számos különböző tényezőt vesznek figyelembe a lehető legjobb cselekvési vagy döntési folyamat előírása érdekében.
Az előíró elemzéseket gyakran „az üzleti elemzés utolsó fázisaként” írják le. Ez egyben a legösszetettebb és viszonylag új – jelenleg a Gartner Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 csúcsán ül.
Prediktív analitika ma
A Szövetséges Piackutatás egyik tanulmánya szerint a globális prediktív analitikai piac az előrejelzések szerint 2027-re eléri a 35,45 milliárd dollárt, ami 21,9%-os éves növekedési rátával (CAGR) növekszik. A prediktív analitika valóban magáévá vált a mai világban, ahol hatalmas mennyiségű adat keletkezik, a számítógépek exponenciálisan gyorsabb feldolgozási erővel rendelkeznek, és a szoftverek interaktívabbá és könnyebben használhatóvá váltak.
A vállalatok nem csak hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek, hanem számos különböző típust gyűjtenek – a hagyományos strukturált adatoktól a strukturálatlan adatokig, mint például a dolgok internete (IoT), szöveg, videó és sötét adatok. A prediktív analitika különböző forrásokból származó Big Data kombinációjának és elemzésének képessége pontosabb előrejelzéseket és felületelemzéseket eredményez, amelyek mélyebbek és erősebbek. A felhő kulcsfontosságú a különböző adatforrások összekapcsolásához – továbbá az adatok felhőalapú adattárházakban és tavakban történő tárolása költséghatékonyabb és skálázhatóbb, mint a helyszíni adattárolás.
A mai prediktív analitika is „kibővült” a mesterséges intelligencia (AI) technológiákkal, például a gépi tanulással, a mélytanulással és az idegi hálózatokkal. Ezek a kibővített elemzések gyorsan elemezhetnek nagy mennyiségű adatot, feltárhatják az emberek által esetleg kihagyott elemzéseket, és árnyaltabbá és pontosabbá tehetik a jövőbeli események valószínűségét. Automatizálják a prediktív elemzési folyamat bonyolult lépéseit is, például a prediktív modellek összeállítását és tesztelését. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) pedig egy olyan mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a kérdések feltevését és a társalgási nyelven történő válaszokat, megkönnyíti ezeknek a válaszoknak a értelmezését és megértését, mint valaha.
Történelmileg a prediktív analitika mögött meghúzódó eszközök és technikák annyira kifinomultak – és annyira bonyolultak –, hogy csak az adattudósok és a professzionális elemzők tudták hatékonyan használni azokat. A továbbfejlesztett analitikákkal azonban a minimális képzéssel rendelkező üzleti felhasználók most képesek pontos előrejelzéseket generálni és intelligens, előretekintő döntéseket hozni az informatika segítsége nélkül – ez az előny nem hagyható figyelmen kívül egy hevesen versenyképes piacon.
Példák prediktív elemzésekre
A prediktív elemzések szinte minden iparágban alkalmazhatók és értékesek – a pénzügyi szolgáltatásoktól az űrhajózásig. A prediktív modelleket készletek előrejelzésére, erőforrások kezelésére, jegyárak beállítására, berendezések karbantartásának kezelésére, hitelkockázati modellek kifejlesztésére és még sok másra használják. Segítik a vállalatokat a kockázatok csökkentésében, a műveletek optimalizálásában és a bevételek növelésében.
Prediktív elemzések a HR-ben
A HR egy olyan mező, amely természetesen nagy mennyiségű emberadatot követ nyomon. Prediktív elemzésekkel az adatok elemezhetők annak megállapításához, hogy egy potenciális munkavállaló valószínűsíthetően kulturális alkalmas-e, mely munkavállalókat fenyegeti a szervezet elhagyásának kockázata (az alábbiakban látható), hogy a vállalatnak képeznie kell-e egy dolgozót vagy fel kell-e vennie őket a készséghiányok pótlására, és hogy a munkavállalók produktívan járulnak-e hozzá az üzleti eredményekhez. Ezek a képességek azt jelentik, hogy a HR hozzájárulhat az általános üzleti eredményekhez ahelyett, hogy elszigetelt funkcióként működne.
A HR prediktív elemzései felhasználhatók a dolgozók elvándorlásának előrejelzésére.
Prediktív elemzések az egészségügyben
A mai világban a kórházak és az egészségügyi szervezetek hatalmas nyomás alatt állnak, hogy maximalizálják az erőforrásokat – és ezt a prediktív elemzések is lehetővé teszik. A prediktív elemzések segítségével az egészségügyi tisztviselők javíthatják a pénzügyi és operatív döntéshozatalt, optimalizálhatják a készletszintet és a személyzeti szintet, hatékonyabban kezelhetik ellátási láncaikat, és előre jelezhetik az orvosi berendezések karbantartási igényeit. A prediktív analitika a klinikai eredmények javítását is lehetővé teszi a betegek romlásának korai jeleinek észlelésével, a visszafogadás kockázatának kitett betegek azonosításával, valamint a betegdiagnózis és -kezelés pontosságának javításával.
Prediktív elemzések a kiskereskedelemben
A kiskereskedők hatalmas mennyiségű ügyfél-információt gyűjtenek mind online, mint például az online tevékenység nyomon követése cookie-kon keresztül, és a valós világban is, például annak nyomon követése, hogy az ügyfelek hogyan navigálnak egy áruházon keresztül. Az egyéb nyomon követett információk közé tartoznak az ügyfelek elérhetőségei az értékesítés helyén, a közösségi média tevékenységük, hogy mit vásároltak, és milyen gyakran vásárolnak bizonyos termékeket vagy látogatnak el egy üzletbe. Prediktív elemzések segítségével a kiskereskedők ezt az adatot mindenre felhasználhatják, a készletoptimalizálástól és a bevétel-előrejelzéstől kezdve a viselkedéselemzésen át a vásárlói célzásig és a csalások felderítéséig.
Prediktív elemzések a marketingben
A prediktív analitika által generált modellek rendkívül értékesek a marketingesek számára, hogy kampányaikat célzottabbá és hatékonyabbá tegyék egy olyan világban, ahol az ügyfelek szinte bárhonnan megrendelhetik, amit akarnak. A prediktív marketingelemzések az adatvezérelt ügyfél- és közönségszegmentálást, az új ügyfélszerzést, a leadpontozást, a tartalom- és hirdetésajánlásokat, valamint a hiperszemélyre szabást ösztönzik. A marketingfelelősök felhasználhatják az ügyfelek adatait promóciók, hirdetési kampányok és javaslatok továbbítására más termékekhez, amelyek éppen a megfelelő időben tetszenek, javítva az ügyfélélményt és a megőrzést.
Prediktív elemzések a logisztikai láncban
A prediktív elemzések elengedhetetlenné váltak az agilis, rugalmas ellátási lánc működtetéséhez és a zavarok elkerüléséhez. Számos különböző forrásból származó hatalmas adathalmazokat elemez, hogy pontos kereslet- és kínálati előrejelzéseket generáljon, optimális készletszinteket határozzon meg, javítsa a logisztikát és az időben történő szállításokat, előrejelezze a berendezések karbantartási problémáit, észlelje és alkalmazkodjon a váratlan körülményekhez – és még sok más.
Prediktív analitikát használó vállalatok
A Motor Oil Group piacvezető a kőolaj-finomítás és a kőolajtermékek értékesítése terén Görögországban és a földközi-tengeri térség keleti részén. A prediktív elemzési képességek támogatásával az érzékelőadatokat arra használták fel, hogy folyamatosan figyelemmel kísérjék a berendezések állapotát, és megjósolják az esetleges meghibásodásokat napokkal azok bekövetkezése előtt. Az eredmény? Több mint 77%-os pontosságot értek el a rendellenes események 120-20 órával korábban történő magyarázata során a történeti adatok okelemzésével.
Az Ottogi Corporation az egyik legnagyobb élelmiszer- és italgyártó vállalat Koreában, és világszerte elismert curry por, instant tészta és sok más termék. A kereslet előrejelzése a prediktív analitikákkal az üzlet lényeges része, amely tájékoztatja az értékesítési, marketing, gyártási és pénzügyi részlegek stratégiai döntéseit, lehetővé téve a piaci részesedés és az üzlet alapos áttekintését.
A prediktív elemzési folyamat alapvető lépései
A prediktív elemzési folyamat magában foglalja egy cél vagy cél meghatározását, nagy mennyiségű adat összegyűjtését és tisztítását, majd prediktív modellek készítését kifinomult prediktív algoritmusok és technikák használatával. Ez a hagyományosan összetett folyamat az új mesterséges intelligencia technológiáknak köszönhetően egyre automatizáltabbá és hozzáférhetőbbé válik az átlagos üzleti felhasználók számára, de a vállalatoknak továbbra is szükségük lehet az informatikára, hogy segítsenek bizonyos lépésekben, vagy hogy bizonyos modelleket építsenek.
Nagyon egyszerűen fogalmazva, a prediktív elemzési folyamat lépései a következők:
A prediktív elemzési folyamat lépései.
- Határozza meg a projekt céljait. Mi a kívánt eredmény? Milyen problémát próbálsz megoldani? Az első lépés a projekt céljainak, teljesítéseinek, hatókörének és szükséges adatainak meghatározása.
- Gyűjtse össze az adatait. Gyűjtse össze az összes szükséges adatot egy helyen. Különböző forrásokból származó aktuális és történeti adatok felvétele – a tranzakciós rendszerektől és érzékelőktől a call center naplókig – a mélyebb eredmények érdekében.
- Tisztítsa meg és készítse elő az adatokat. Tisztítsa meg, készítse elő és integrálja az adatokat, hogy készen álljanak az elemzésre. Távolítsa el a kiugró értékeket és azonosítsa a hiányzó információkat a prediktív adathalmaz minőségének javítása érdekében.
- A modell összeállítása és tesztelése. Állítsa össze a prediktív modellt, tanítsa az adathalmazra, és tesztelje a pontosság biztosítása érdekében. Hibamentes modell generálásához több iteráció is szükséges.
- Helyezze üzembe a modellt. Helyezze üzembe a prediktív modellt, és dolgozza fel az új adatokat. Szerezzen eredményeket és jelentéseket – és automatizálja a döntéshozatalt a kimenet alapján.
- A modell figyelése és finomítása. Rendszeresen figyelje a modellt, hogy ellenőrizze a teljesítményét, és biztosítsa, hogy a várt eredményeket adja. Finomítsa és optimalizálja a modellt szükség szerint.
Az eredmények előrejelzése egy gombnyomással
Fedezze fel az SAP Analytics Cloudot – kibővített és prediktív analitika a felhőben.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába szállít.