Co to jest analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna należy do zaawansowanych rozwiązań analitycznych i umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, zachowań i rezultatów.
Przegląd analiz predykcyjnych
Analityka predykcyjna pomaga firmom patrzeć w przyszłość i z dużą dokładnością przewidywać nadchodzące zagrożenia. Ta możliwość zawsze była istotna, ale nigdy nie miała tak krytycznego znaczenia jak obecnie. W ostatnich czasach przedsiębiorstwa zmagały się z poważnymi zakłóceniami w handlu i w łańcuchach dostaw, nagłymi wzrostami (lub spadkami) popytu, nowymi wyzwaniami i zagrożeniami — i, ogólnie, z koniecznością poruszania się po nieznanych wodach. Właśnie dlatego analityka predykcyjna znalazła się na szczycie listy priorytetów organizacji z całego świata.
Definicja analityki predykcyjnej
Analizy predykcyjne to gałąź zaawansowanej analityki, która przygotowuje prognozy dotyczące przyszłych zdarzeń, zachowań i wyników. Wykorzystuje techniki statystyczne – w tym algorytmy uczenia maszynowego i zaawansowane modelowanie predykcyjne – do analizy bieżących i historycznych danych oraz oceny prawdopodobieństwa wystąpienia czegoś, nawet jeśli coś nie znajduje się na radarze firmy.
Analityka predykcyjna sprawdzi się w większości branż, ponieważ ma liczne zastosowania, w tym:
Zmniejszanie wskaźnika utraty pracowników i klientów
Identyfikowanie klientów, którzy najprawdopodobniej nie uregulują płatności
Wspieranie prognozowania sprzedaży w oparciu o dane
Ustalanie optymalnych cen
Monitorowanie statusu maszyn w celu określenia, kiedy wymagają konserwacji lub wymiany
Aktywne, dokładne prognozy są niezbędne, aby pomóc decydentom w poruszaniu się po świecie, w którym szybkie zmiany i zmienność rynku są stałymi. I choć było to prawdą przed pandemią COVID-19, zdolność do przestawiania i prognozowania oraz planowania dla wielu możliwych scenariuszy jest teraz bardziej krytyczna niż kiedykolwiek wcześniej.
Analizy predykcyjne odegrały również kluczową rolę w walce z COVID-19. Szpitale i systemy opieki zdrowotnej wykorzystują modele predykcyjne do pomiaru ryzyka, przewidywania wyników chorób 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 zakaźnych, a wszystko to w celu zmniejszenia liczby zakażeń i zgonów.
Analizy predykcyjne, jak pokazano powyżej, mogą pomóc firmom w przewidywaniu przepływu środków pieniężnych.
Różnica między analityką predykcyjną a preskryptywną
Po zbudowaniu i wdrożeniu modeli predykcyjnych, które generują dokładne, terminowe prognozy – co dalej? Wiele firm postrzega analizy preskryptywne jako kolejny logiczny krok.
Analizy predykcyjne pomagają określić, co może się wydarzyć w następnej kolejności, podczas gdy analizy preskryptywne mogą powiedzieć, co należy z tym zrobić – lub w jaki sposób można osiągnąć lepszy wynik w przypadku X, Y lub Z. Ten rodzaj zaawansowanej analityki opiera się na analizach predykcyjnych i bierze pod uwagę wiele, wiele różnych czynników, aby określić najlepszy możliwy sposób działania lub decyzji.
Analityka preskryptywna jest często opisywana jako „ostatnia faza analityki biznesowej”. Jest to również najbardziej złożony i stosunkowo nowy – obecnie siedzący na szczycie Hype Cycle for Analytics i Business Intelligence firmy Gartner 2020.
Analityka predykcyjna dziś
Według badania Allied Market Research, globalny rynek analiz predykcyjnych ma osiągnąć 35,45 mld USD do 2027 roku, wzrastając przy złożonym rocznym tempie wzrostu (CAGR) wynoszącym 21,9%. Analityka predykcyjna naprawdę weszła w posiadanie w dzisiejszym świecie, gdzie generowane są ogromne ilości danych, komputery mają wykładniczo szybszą moc przetwarzania, a oprogramowanie stało się bardziej interaktywne i łatwiejsze w użyciu.
Firmy gromadzą nie tylko ogromne ilości danych, ale także wiele różnych typów — od tradycyjnych danych ustrukturyzowanych po dane nieustrukturyzowane, takie jak Internet rzeczy (IoT), tekst, wideo i ciemne dane. Zdolność analiz predykcyjnych do łączenia i analizowania dużych zbiorów danych z różnych źródeł zapewnia dokładniejsze prognozy i analizy powierzchni, które są głębsze i bardziej zaawansowane. Chmura ma kluczowe znaczenie dla połączenia wszystkich tych różnych źródeł danych – ponadto przechowywanie danych w chmurowych hurtowniach danych i jeziorach jest bardziej opłacalne i bardziej skalowalne niż przechowywanie danych on-premise.
Dzisiejsza analityka predykcyjna została również rozszerzona o technologie sztucznej inteligencji (AI), takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i sieci neuronowe. Te rozszerzone analizy mogą szybko analizować duże ilości danych, ujawniać spostrzeżenia, których ludzie mogą stracić, i sprawić, że przewidywanie prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń będzie bardziej zróżnicowane i dokładniejsze. Automatyzują również skomplikowane kroki w procesie analizy predykcyjnej, takie jak tworzenie i testowanie modeli predykcyjnych. A przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rodzaj AI, który pozwala użytkownikom zadawać pytania i uzyskać odpowiedzi w języku konwersacyjnym, sprawia, że interpretacja i zrozumienie tych odpowiedzi jest łatwiejsze niż kiedykolwiek.
Z historycznego punktu widzenia narzędzia i techniki analityki predykcyjnej były tak wyrafinowane i tak skomplikowane, że tylko analitycy danych i profesjonalni analitycy byli w stanie z nich skutecznie korzystać. Jednak dzięki rozszerzonym analizom użytkownicy biznesowi z minimalnym przeszkoleniem mogą teraz generować dokładne prognozy i podejmować inteligentne, przyszłościowe decyzje bez pomocy działu IT, co jest zaletą, której nie można zignorować na niezwykle konkurencyjnym rynku.
Przykłady zastosowania analityki predykcyjnej
Analityka predykcyjna ma zastosowanie i znaczenie w niemal każdej branży, poczynając od usług finansowych, a kończąc na lotnictwie. Modele predykcyjne służą m.in. do prognozowania stanu zapasów, zarządzania zasobami, ustalania cen biletów, zarządzania serwisowaniem urządzeń czy przewidywania ryzyka kredytowego. Pomagają one firmom ograniczać ryzyko, optymalizować działania i zwiększać przychody.
Analityka predykcyjna w zarządzaniu kadrami
Zarządzanie kadrami to obszar, w którym z natury przetwarzane są ogromne ilości danych dotyczących pracowników. Funkcje analityki predykcyjnej umożliwiają dokonanie analizy tych danych i określenie, czy potencjalny pracownik będzie pasował do kultury pracy firmy, w przypadku których pracowników istnieje ryzyko odejścia (ukazane poniżej), czy w celu uzupełnienia braków w kwalifikacjach firma powinna doszkolić pracownika lub zatrudnić nowe osoby, a także czy pracownicy w produktywny sposób przyczyniają się do osiągania wyników biznesowych. Dzięki temu dział kadr — zamiast funkcjonować jako odrębna jednostka — może wnosić wkład w całościowe wyniki biznesowe.
Analizy predykcyjne w HR można wykorzystać do prognozowania odpływu pracowników.
Analityka predykcyjna w sektorze opieki zdrowotnej
W dzisiejszym świecie szpitale i organizacje opieki zdrowotnej znajdują się pod ogromną presją, aby zmaksymalizować zasoby — co umożliwia analityka predykcyjna. Korzystając z analiz predykcyjnych, pracownicy służby zdrowia mogą usprawnić podejmowanie decyzji finansowych i operacyjnych, optymalizować poziom zapasów i obsadzania stanowisk, efektywniej zarządzać łańcuchami dostaw i przewidywać potrzeby w zakresie konserwacji sprzętu medycznego. Analityka predykcyjna umożliwia również poprawę wyników klinicznych poprzez wykrywanie wczesnych objawów pogorszenia stanu pacjenta, identyfikację pacjentów zagrożonych readmisją oraz poprawę dokładności diagnostyki i leczenia pacjenta.
Analityka predykcyjna w sektorze handlowym
Detaliści gromadzą ogromne ilości informacji o klientach zarówno online, takich jak śledzenie aktywności online za pomocą plików cookie, jak i w świecie rzeczywistym, takie jak monitorowanie, w jaki sposób klienci poruszają się po sklepie. Inne śledzone informacje obejmują dane kontaktowe klientów w punkcie sprzedaży, ich aktywność w mediach społecznościowych, to, co zakupili i jak często kupują określone przedmioty lub odwiedzają sklep. Korzystając z analiz predykcyjnych, sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystywać te dane do optymalizacji zapasów i prognozowania przychodów, a skończywszy na analizie zachowań, określaniu docelowych klientów i wykrywaniu oszustw.
Analityka predykcyjna w marketingu
Modele generowane przez analizy predykcyjne są niezwykle cenne dla marketerów, ponieważ sprawiają, że ich kampanie są bardziej ukierunkowane i skuteczne w świecie, w którym klienci mogą zamawiać to, czego chcą, kiedy chcą, z niemal dowolnego miejsca online. Predykcyjne analizy marketingowe wspomagają segmentację klientów i odbiorców w oparciu o dane, pozyskiwanie nowych klientów, punktację potencjalnych szans, rekomendacje dotyczące treści i reklam oraz hiperpersonalizację. Marketerzy mogą wykorzystywać dane klienta, aby przekazywać mu promocje, kampanie reklamowe i sugestie dotyczące innych produktów, które mogą im się spodobać w odpowiednim czasie, poprawiając doświadczenia klienta i zatrzymując go.
Analityka predykcyjna w obszarze łańcucha dostaw
Analizy predykcyjne stały się niezbędne do prowadzenia elastycznego, odpornego łańcucha dostaw i unikania zakłóceń. Analizuje ogromne zbiory danych z wielu różnych źródeł w celu generowania dokładnych prognoz podaży i popytu, określania optymalnych poziomów zapasów, poprawy logistyki i dostaw terminowych, przewidywania problemów z konserwacją sprzętu, wykrywania i adaptacji do nieoczekiwanych warunków i wielu innych.
Firmy stosujące analitykę predykcyjną
Motor Oil Group jest liderem w branży rafinacji ropy naftowej i sprzedaży produktów ropopochodnych w Grecji i we wschodnim regionie Morza Śródziemnego. Dzięki funkcjom analizy predykcyjnej wykorzystali dane z czujników do ciągłego monitorowania stanu urządzeń i przewidywania potencjalnych usterek na kilka dni przed ich wystąpieniem. Wyniki? Osiągnęli ponad 77% dokładność w wyjaśnianiu zdarzeń nietypowych ze 120 do 20 godzin wcześniej za pomocą analizy pierwotnych przyczyn danych historycznych.
Ottogi Corporation jest jedną z największych firm spożywczych i napojów w Korei i renomowaną na całym świecie marką curry w proszku, makaronem instant i wieloma innymi produktami. Prognozowanie popytu za pomocą analiz predykcyjnych jest niezbędnym elementem działalności, informującym o strategicznych decyzjach dla działów sprzedaży, marketingu, produkcji i finansów, pozwalając na dogłębny wgląd w udział w rynku i działalność biznesową.
Podstawowe kroki w procesie analizy predykcyjnej
Proces analizy predykcyjnej obejmuje określenie celu oraz zgromadzenie i oczyszczenie ogromnych ilości danych, a następnie opracowanie modeli predykcyjnych przy użyciu zaawansowanych algorytmów i technik predykcyjnych. Proces ten zawsze cechował się dużą złożonością, jednak obecnie, dzięki wykorzystaniu nowych technologii opartych na sztucznej inteligencji, na coraz większą skalę ulega automatyzacji i staje się bardziej przystępny dla przeciętnego użytkownika biznesowego. Mimo to firmy nadal mogą wymagać pomocy zespołów IT podczas realizacji niektórych jego etapów lub tworzenia określonych modeli.
W najprostszym ujęciu proces analizy predykcyjnej składa się z następujących kroków:
Etapy procesu analizy predykcyjnej.
- Zdefiniuj cele swojego projektu. Jaki jest pożądany wynik? Jaki problem próbujesz rozwiązać? Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie celów projektu, wyników, zakresu i wymaganych danych.
- Zbieraj swoje dane. Zbierz wszystkie potrzebne dane w jednym miejscu. Uwzględnij różne rodzaje bieżących i historycznych danych z różnych źródeł – od systemów transakcyjnych i czujników po logi centrum telefonicznego – aby uzyskać bardziej szczegółowe wyniki.
- Wyczyść i przygotuj swoje dane. Wyczyść, przygotuj i zintegruj swoje dane, aby przygotować je do analizy. Usuń wartości odstające i identyfikuj brakujące informacje, aby poprawić jakość zbioru danych predykcyjnych.
- Utwórz i przetestuj swój model. Stwórz model prognozy, przeanalizuj go na podstawie swojego zbioru danych i przetestuj go, aby zapewnić jego dokładność. Generowanie modelu wolnego od błędów może wymagać wielu iteracji.
- Wdróż swój model. Wdróż model prognozy i włącz go do pracy z nowymi danymi. Uzyskuj wyniki i raporty — i automatyzuj podejmowanie decyzji na podstawie wyników.
- Monitoruj i dostosuj swój model. Regularnie monitoruj swój model, aby sprawdzić jego wydajność i upewnić się, że zapewnia oczekiwane wyniki. Uściślij i zoptymalizuj swój model stosownie do potrzeb.
Prognozuj wyniki za pomocą przycisku
Poznaj SAP Analytics Cloud – analizy rozszerzone i predykcyjne w chmurze.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby otrzymać dawkę rozwiązań Business Intelligence dostarczanych bezpośrednio na Twoją skrzynkę odbiorczą.