Przejdź do zawartości
Osoba wyglądająca przez okno

Czym są analizy predykcyjne?    

Analizy predykcyjne pomagają firmom patrzeć na przyszłość i analizować je z odpowiednią dokładnością. Zdolność ta zawsze była ważna – ale nigdy nie była tak krytyczna jak teraz. Przedsiębiorstwa musiały radzić sobie z poważnymi zakłóceniami w handlu i łańcuchu dostaw, nagłym wzrostem popytu (lub nosedią), stawić czoła nowym zagrożeniom i wyzwaniom, a także ogólnie niewyczarterowanym akwenom. Dlatego właśnie analizy predykcyjne znalazły się na liście priorytetowych dla organizacji na całym świecie.

Definicja analizy predykcyjnej

Analizy predykcyjne to gałąź zaawansowanych analiz, które przygotowują prognozy dotyczące przyszłych zdarzeń, zachowań i wyników. Wykorzystuje techniki statystyczne, w tym algorytmy uczenia maszynowego i zaawansowane modelowanie predykcyjne, aby analizować aktualne i historyczne dane i oceniać prawdopodobieństwo wystąpienia czegoś, nawet jeśli coś takiego nie znajduje się na radarze biznesowym. 

 

Analizy predykcyjne są istotne dla większości branż i mają wiele zastosowań, w tym:

  • Zmniejszenie odpływu pracowników i klientów
  • Identyfikacja klientów, którzy najprawdopodobniej nie dotrzymają zobowiązań wobec płatności
  • Obsługa prognozowania sprzedaży w oparciu o dane
  • Ustawianie optymalnej wyceny
  • Śledzenie, kiedy maszyny będą wymagały konserwacji lub wymiany

Skuteczne i dokładne prognozy są niezbędne, aby pomóc decydentom w pokonywaniu świata, w którym gwałtowne zmiany i zmienność rynku są stałymi zmianami. I choć było to prawdą przed pandemią COVID-19, teraz bardziej krytyczna niż kiedykolwiek jest możliwość przestawiania i prognozowania oraz planowania wielu możliwych scenariuszy.

 

Analizy predykcyjne odegrały również kluczową rolę w walce z COVID-19. Szpitale i systemy opieki zdrowotnej wykorzystują modele predykcyjne do pomiaru ryzyka, przewidywania skutków choroby i zarządzania łańcuchami dostaw sprzętu medycznego i ŚOI. Z kolei naukowcy wykorzystują modele do mapowania rozprzestrzeniania się wirusa, przewidywania liczby przypadków i zarządzania śledzeniem kontaktów, a wszystko to w celu zmniejszenia liczby zakażeń i zgonów. 

placeholder

Analizy predykcyjne, jak pokazano powyżej, mogą pomóc firmom przewidywać przepływ środków pieniężnych.

Analizy predykcyjne a preskryptywne

Co dalej, po utworzeniu i wdrożeniu modeli predykcyjnych generujących dokładne, aktualne prognozy? Wiele firm postrzega analizy preskryptywne jako kolejny logiczny krok.

 

Analizy predykcyjne pomagają ustalić, co się stanie w następnej kolejności, podczas gdy analizy normatywne mogą określić, co z tym zrobić — lub jak osiągnąć lepszy wynik, jeśli zrobisz X, Y lub Z. Ten rodzaj zaawansowanej analityki opiera się na analizach predykcyjnych i uwzględnia wiele różnych czynników w celu określenia najlepszego możliwego sposobu działania lub podjęcia decyzji.

 

Przepisowe analizy są często określane jako „ostatnia faza analiz biznesowych”. Jest to również najbardziej złożony i stosunkowo nowy – obecnie znajdujący się na szczycie cyklu Hype dla analiz i analiz biznesowych firmy Gartner 2020.

Analizy predykcyjne już dziś

Według badań Allied Market Research, globalny rynek analiz predykcyjnych ma osiągnąć 35,45 mld USD do 2027 r., wzrastając w złożonym rocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 21,9%. Analizy predykcyjne weszły w życie we współczesnym świecie, gdzie generuje się ogromne ilości danych, komputery mają gwałtownie szybszą moc przetwarzania, a oprogramowanie stało się bardziej interaktywne i łatwiejsze w obsłudze.

 

Firmy gromadzą nie tylko ogromne ilości danych, ale także wiele różnych typów – od tradycyjnych danych strukturalnych po nieustrukturyzowane dane, takie jak Internet rzeczy (IoT), tekst, wideo i ciemne dane. Możliwość łączenia i analizowania Big Data z różnych źródeł dzięki analityce predykcyjnej zapewnia dokładniejsze i bardziej zaawansowane prognozy. Chmura obliczeniowa jest kluczem do połączenia wszystkich tych różnych źródeł danych – a przechowywanie danych w hurtowniach danych i jeziorach w chmurze jest bardziej opłacalne i skalowalne niż przechowywanie ich lokalnie.

 

Dzisiejsze analizy predykcyjne są również rozszerzone o technologie sztucznej inteligencji (AI), takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i sieci neuronowe. Te rozszerzone analizy mogą szybko analizować duże ilości danych, ujawniać analizy, których ludzie mogą przegapić, i sprawić, że przewidywanie przyszłych zdarzeń będzie bardziej skomplikowane i dokładniejsze. Zautomatyzują również złożone kroki w procesie analizy predykcyjnej, takie jak tworzenie i testowanie modeli predykcyjnych. A przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rodzaj sztucznej inteligencji, który pozwala użytkownikom zadawać pytania i uzyskiwać odpowiedzi w języku konwersacyjnym, ułatwia interpretację i zrozumienie tych odpowiedzi.

 

Z historycznego punktu widzenia narzędzia i techniki analizy predykcyjnej były tak zaawansowane i skomplikowane, że tylko analitycy danych i analitycy potrafili skutecznie z nich korzystać. Jednak dzięki rozszerzonym analizom użytkownicy biznesowi z minimalnym poziomem szkoleń są teraz w stanie generować dokładne prognozy i podejmować inteligentne, przyszłościowe decyzje bez pomocy działu IT — przewagi, której nie można zignorować na bardzo konkurencyjnym rynku. 

Przykłady analiz predykcyjnych

Analizy predykcyjne mają zastosowanie i są cenne dla niemal każdej branży — od usług finansowych po przemysł lotniczy i kosmiczny. Modele predykcyjne są wykorzystywane do prognozowania zapasów, zarządzania zasobami, ustalania cen biletów, zarządzania serwisowaniem urządzeń, opracowywania modeli ryzyka kredytowego i wiele innych. Pomagają firmom ograniczyć ryzyko, zoptymalizować operacje i zwiększyć przychody.

 

Analizy predykcyjne w HR

 

HR to dziedzina, która w naturalny sposób śledzi dużą ilość danych o ludziach. Analizy predykcyjne umożliwiają analizę danych w celu ustalenia, czy potencjalny pracownik może być dopasowany do potrzeb kulturowych, których pracownicy mogą opuścić organizację (pokazano poniżej), czy firma musi podnosić kwalifikacje pracownika, czy też zatrudniać, aby uzupełnić braki w umiejętnościach, oraz czy pracownicy w sposób produktywny przyczyniają się do osiągania wyników biznesowych. Umiejętności te oznaczają, że dział kadr może przyczyniać się do osiągania ogólnych wyników biznesowych, a nie działać jako odizolowana funkcja.

placeholder

Analizy predykcyjne w HR służą do przewidywania odpływu pracowników.

Analizy predykcyjne w opiece zdrowotnej

 

W dzisiejszym świecie szpitale i organizacje zajmujące się opieką zdrowotną znajdują się pod ogromną presją, by zmaksymalizować zasoby, a analizy predykcyjne to umożliwiają. Dzięki analityce predykcyjnej pracownicy służby zdrowia mogą usprawnić podejmowanie decyzji finansowych i operacyjnych, zoptymalizować zapasy i poziomy obsadzania stanowisk, efektywniej zarządzać łańcuchami dostaw i przewidywać potrzeby w zakresie konserwacji sprzętu medycznego. Analizy predykcyjne umożliwiają również poprawę wyników klinicznych poprzez wykrywanie wczesnych objawów pogorszenia się stanu pacjentów, identyfikację pacjentów zagrożonych readmisją oraz poprawę dokładności diagnostyki i leczenia pacjentów. 

 

Analizy predykcyjne w handlu detalicznym

 

Handlowcy gromadzą ogromne ilości informacji o klientach zarówno online, jak np. śledzenie aktywności online za pomocą plików cookie, jak i w świecie rzeczywistym, np. monitorowanie tego, jak klienci przechodzą przez sklep. Inne śledzone informacje obejmują dane kontaktowe klientów w punkcie sprzedaży, ich aktywność w mediach społecznościowych, to, co nabyli oraz jak często nabywają określone towary lub odwiedzają sklep. Dzięki analityce predykcyjnej handlowcy mogą wykorzystywać te dane do wszystkiego, począwszy od optymalizacji zapasów i prognozowania przychodów, a skończywszy na analizie zachowań, targetowaniu klientów i wykrywaniu oszustw.

 

Analizy predykcyjne w marketingu

 

Modele generowane przez analizy predykcyjne są niezwykle cenne dla specjalistów ds. marketingu, dzięki czemu ich kampanie stają się bardziej ukierunkowane i skuteczne w świecie, w którym klienci mogą zamówić to, czego chcą, niemal z dowolnego miejsca w sieci. Predykcyjne analizy marketingowe wspierają segmentację klientów i odbiorców w oparciu o dane, pozyskiwanie nowych klientów, ocenę potencjalnych szans, rekomendacje dotyczące treści i reklam oraz hiperpersonalizację. Sprzedawcy mogą wykorzystywać dane klienta do dostarczania im promocji, kampanii reklamowych i sugestii dotyczących innych produktów, które mogą im się podobać w odpowiednim czasie, poprawiając doświadczenia klienta i zatrzymując klientów. 

 

Analizy predykcyjne w łańcuchu dostaw

 

Analizy predykcyjne stały się niezbędne do zapewnienia elastycznego, odpornego łańcucha dostaw i uniknięcia zakłóceń. Analizuje ogromne zbiory danych z wielu różnych źródeł w celu wygenerowania dokładnych prognoz podaży i popytu, określenia optymalnych poziomów zapasów, poprawienia logistyki i terminowych dostaw, przewidywania problemów z konserwacją urządzeń, wykrywania i dostosowywania się do nieoczekiwanych warunków — i wiele innych.

Firmy korzystające z analiz predykcyjnych

Motor Oil Group to lider w branży rafinacji ropy naftowej i sprzedaży wyrobów petrochemicznych na terenie Grecji i wschodniej części regionu śródziemnomorskiego. Dzięki możliwościom analizy predykcyjnej firma wykorzystuje dane z czujników, by w trybie ciągłym monitorować stan techniczny sprzętu i przewidywać możliwe awarie z wielodniowym wyprzedzeniem. Efekty? Osiągnięto ponad 77% dokładności w diagnozowaniu nieprawidłowości na 120 do 20 godzin naprzód na podstawie analizy przyczyn pierwotnych na danych historycznych.

 

Ottogi Corporation jest jedną z największych koreańskich firm z branży spożywczej i napojów oraz renomowaną na całym świecie marką proszku curry, błyskawicznych makaronów i wielu innych produktów. Prognozowanie popytu za pomocą analiz predykcyjnych jest istotną częścią działalności, informującą o strategicznych decyzjach dotyczących działów sprzedaży, marketingu, produkcji i finansów, co pozwala na dokładny wgląd w udział w rynku i działalność.

Podstawowe kroki w procesie analizy predykcyjnej

Proces analizy predykcyjnej obejmuje definiowanie celu lub celu, gromadzenie i czyszczenie ogromnych ilości danych, a następnie tworzenie modeli predykcyjnych za pomocą zaawansowanych algorytmów i technik predykcyjnych. Ten tradycyjnie złożony proces staje się coraz bardziej zautomatyzowany i dostępny dla przeciętnego użytkownika biznesowego dzięki nowym technologiom sztucznej inteligencji, ale firmy mogą nadal potrzebować IT, aby pomóc w określonych krokach lub stworzyć określone modele.

 

W bardzo prosty sposób etapy procesu analizy predykcyjnej są następujące:

Diagram opisujący etapy w procesie analizy predykcyjnej

Etapy w procesie analizy predykcyjnej.

  1. Określ cele swojego projektu. Jaki jest pożądany wynik? Jaki problem próbujesz rozwiązać? Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie celów projektu, wyników, zakresu i wymaganych danych.
  2. Zbieraj swoje dane. Zgromadź wszystkie potrzebne dane w jednym miejscu. Uwzględniaj różne rodzaje bieżących i historycznych danych z różnych źródeł – od systemów transakcyjnych i czujników po logi centrum telefonicznej obsługi klienta – w celu uzyskania bardziej szczegółowych wyników. 
  3. Wyczyść i przygotuj swoje dane. Wyczyść, przygotuj i zintegruj dane, aby przygotować je do analizy. Usuń wartości odstające i identyfikuj brakujące informacje, aby poprawić jakość swojego zbioru danych predykcyjnych.
  4. Twórz i testuj swój model. Utwórz swój model prognozy, przeanalizuj go na swoim zbiorze danych i przetestuj go, aby zapewnić jego dokładność. Generowanie bezbłędnego modelu może wymagać wielu iteracji.
  5. Wdróż swój model. Wdróż swój model prognozy i pozwól mu pracować na nowych danych. Uzyskaj wyniki i raporty — i automatyzuj proces podejmowania decyzji na podstawie wyników.
  6. Monitorowanie i uszczegółowienie modelu. Regularne monitorowanie modelu w celu oceny jego wydajności i zapewnienia oczekiwanych wyników. W razie potrzeby dostosuj i zoptymalizuj swój model.
placeholder

Przewiduj wyniki za pomocą przycisku

Poznaj SAP Analytics Cloud — rozszerzone i predykcyjne analizy w chmurze.

Biuletyn SAP Insights

placeholder
Zasubskrybuj już dziś

Zasubskrybuj newsletter i zyskaj dostęp do najważniejszych analiz.

Dalszy odczyt

Dalszy odczyt

Powrót do góry