Wyjaśniono analizy predykcyjne

Analityka predykcyjna jest niezbędnym elementem świadomego podejmowania decyzji we współczesnym świecie. Analiza predykcyjna obejmuje zastosowanie zaawansowanych technik (takich jak modele statystyczne i uczenie maszynowe) do danych historycznych w celu przewidywania prawdopodobieństwa różnych przyszłych wyników. Mówiąc prościej, analiza predykcyjna pozwala organizacjom przejść od zrozumienia, co się stało, do przewidywania, co może się wydarzyć w przyszłości.

Analizy predykcyjne: definicja

Analizy predykcyjne to wykorzystanie danych historycznych, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego do przewidywania przyszłych wyników, trendów i zachowań.

Biorąc pod uwagę liczne zakłócenia w ostatnich latach i silną presję konkurencji, nie dziwi fakt, że analiza predykcyjna stała się podstawowym narzędziem w organizacjach na całym świecie. Jako kluczowy element podejmowania decyzji, analizy predykcyjne są wykorzystywane w różnych branżach i funkcjach, takich jak finanse, marketing, opieka zdrowotna, prognozowanie sprzedaży i strategia biznesowa. Jak więc dokładnie działa proces analizy predykcyjnej?

Jak działa analityka predykcyjna

Analizy predykcyjne analizują przeszłe dane, odkrywają wzorce i relacje i wykorzystują je jako analizy do prognozowania, co może się wydarzyć później. Proces analizy predykcyjnej zazwyczaj obejmuje następujące kroki:

1. Gromadzenie danych: Gromadzenie istotnych danych historycznych z różnych źródeł, na przykład baz danych klientów, rejestrów pacjentów, odczytów czujników, dzienników transakcji lub mediów społecznościowych.
2. Przygotowanie danych: czyszczenie, wstępne przetwarzanie i standaryzacja niesformatowanych danych. Zazwyczaj wiąże się to z usunięciem błędów i duplikatów, obsługą brakujących wartości i zapewnieniem, że wszystko jest w spójnym, możliwym do wykorzystania formacie.
3. Wybór i uczenie się modelu: wybierz techniki analizy predykcyjnej i algorytmy uczenia maszynowego i zastosuj je do przygotowanych danych w celu utworzenia i uczenia modelu. Podczas analizy model analizuje dane historyczne związane ze znanymi wynikami, a następnie określa, które czynniki mają największe znaczenie i w jaki sposób wpłynęły na te wyniki.
4. Walidacja modelu: Aby przetestować dokładność modelu, analitycy uruchomią go na danych historycznych, których nie widzieli, z znanymi wynikami i użyją różnych metryk do pomiaru jego wydajności. Po osiągnięciu optymalnego poziomu model jest gotowy do wdrożenia.
5. Prognozowanie: Przeanalizowane modele są następnie stosowane do nowych danych, gdzie wyniki są nieznane, aby przewidzieć, co prawdopodobnie będą, w oparciu o wzorce odkryte w danych historycznych.

Proces analizy predykcyjnej wykraczający poza wdrożenie

Po wdrożeniu i uruchomieniu modeli praca rzadko się kończy. Modele są stale monitorowane i udoskonalane wraz z pojawieniem się nowych danych i zmieniającymi się warunkami – czasami mogą nawet wymagać przekwalifikowania, aby uniknąć dryfowania modelu. Konieczne jest wykorzystanie analiz predykcyjnych i prognoz: kierowanie decyzjami, informowanie o strategii, optymalizacja operacji, pomoc w przewidywaniu szans biznesowych i oznaczanie ryzyk, których należy unikać lub ograniczać. Teraz, gdy ustaliliśmy, jak działa analityka predykcyjna, przeanalizujmy kilka z najczęstszych przypadków użycia.

Rodzaje modeli analiz predykcyjnych

Techniki analizy predykcyjnej obejmują różne podejścia, w tym regresję, klasyfikację, klastrowanie, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, analizę szeregów czasowych i wykrywanie anomalii. Wiele z tych samych technik jest wykorzystywanych do eksploracji danych. Główną różnicą między eksploracją danych a analityką predykcyjną jest ich cel: chociaż eksploracja danych jest zazwyczaj bardziej eksploracyjna, analizy predykcyjne są zorientowane na cele i mają na celu prognozowanie konkretnych wyników.

Modele analiz predykcyjnych pomagają odpowiedzieć na konkretne pytania dotyczące przyszłości; natomiast eksploracja danych może znaleźć odpowiedzi na pytania, których analityk nawet nie uwzględnił lub nie ujawnił wzorców, które są zupełnie nieoczywiste.

Analizy predykcyjne a analizy predykcyjne

Podstawową różnicą między analizami predykcyjnymi a preskryptywnymi jest ich zakres i cel. Rozbijmy to. Istnieją cztery rodzaje zaawansowanych analiz: analizy opisowe, analizy diagnostyczne, analizy predykcyjne i analizy preskryptywne.

Bardzo proste, opisowe analizy służą do dokładnej oceny aktualnego stanu rzeczy lub zrozumienia, co się stało: myśleć o comiesięcznych raportach sprzedażowych lub demografiach klientów. Analizy diagnostyczne pomagają zrozumieć, dlaczego tak się stało, jakie czynniki wpłynęły na bieżący status: na przykład, dlaczego sprzedaż spadła w danym miesiącu. Analizy predykcyjne wykorzystują dane historyczne, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania przyszłych wyników; przykładem analiz predykcyjnych byłoby prognozowanie, w jaki sposób dana decyzja może wpłynąć na sprzedaż. Analizy preskryptywne idą o krok dalej, sugerując działania oparte na prognozach w celu osiągnięcia pożądanych wyników, takie jak zalecanie strategii marketingowych w celu zmniejszenia kosztów pozyskania klientów.

Pomyśl o tym jako pytaniach, na które odpowiadają różne rodzaje:

• Analiza opisowa: co się stało?
• Analizy diagnostyczne: dlaczego tak się stało?
• Analizy predykcyjne: co się stanie?
• Analityka preskryptywna: co powinniśmy zrobić, aby tak się stało?

Aplikacje do analiz predykcyjnych i rzeczywiste przypadki użycia

Wykorzystanie analiz predykcyjnych w biznesie jest bardzo szerokie, z niemal niekończącym się zaopatrzeniem w możliwe aplikacje — i jest wykorzystywane także w więcej niż biznesie. Zanim przeanalizujemy niektóre z bardziej branżowych przykładów analiz predykcyjnych, przyjrzyjmy się najpierw najczęstszym przypadkom użycia występującym w różnych branżach.

Niektóre z najczęstszych aplikacji do analizy predykcyjnej obejmują:

Sprzedaż

Modele analiz predykcyjnych są szeroko stosowane w prognozowaniu sprzedaży i do przewidywania zachowań klientów lub zmian popytu. Firmy wykorzystują analizy predykcyjne do identyfikowania potencjalnych klientów o wysokiej wartości, kierowania planowaniem budżetu i optymalizacji strategii sprzedaży poprzez modelowanie wpływu potencjalnych zmian strategicznych przed ich wdrożeniem.

Marketing

Niektóre techniki modelowania predykcyjnego mogą być bezcenne dla marketerów próbujących pogłębić zrozumienie preferencji klientów i spersonalizować komunikację z klientami. Analizy predykcyjne pomagają usprawnić targetowanie reklam, segmentować klientów i dostosowywać oferty na podstawie etapu ścieżki zakupowej klienta i innych czynników.

HR

Analizy predykcyjne to doskonałe narzędzie do optymalizacji poziomów obsadzania stanowisk, szczególnie w przypadku ról, w których może być wymagane szybkie skalowanie w określonych sezonach lub w innych okolicznościach. Na przykład w sektorze hotelarskim analizowanie danych dotyczących obsadzania stanowisk i danych biznesowych z ostatnich lat może pomóc menedżerom HR odpowiednio zaplanować personel, przygotowując pracowników tymczasowych na okresy szczytowe lub zajęte.

Zarządzanie łańcuchem dostaw

Aplikacje do analiz predykcyjnych w zarządzaniu łańcuchem dostaw są zróżnicowane i zależą od konkretnej branży. Jednak w niemal każdym sektorze konieczne jest, aby móc przewidywać zakłócenia w łańcuchu dostaw i przygotować się na niedobory, wąskie gardła i gwałtowny wzrost cen. Na przykład producenci mogą analizować historyczne wzorce popytu, potencjalne szanse czasowe dostaw i dane transportu w celu proaktywnego prognozowania potrzeb materiałowych i dostosowywania harmonogramów nabycia.

Rozwój biznesu i strategia

Dzięki dokładniejszym prognozom na przyszłość, opartym na danych, liderzy biznesowi mogą podejmować świadome decyzje i kierować firmą we właściwym kierunku. Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz analizę rynku przed ekspansją do nowej branży, czy oceniasz regionalne przepisy i środowisko konkurencyjne przed wejściem na nowy rynek, decydenci opierają się na analizach predykcyjnych w strategii biznesowej.

Działalność operacyjna

Bez względu na branżę, lepsze wyobrażenie o problemach, które mogą wystąpić, ułatwia optymalizację funkcjonowania firmy. Od przewidywania awarii urządzeń po optymalizację alokacji zasobów i przewidywanie opóźnień w dostawach — analizy predykcyjne pomagają operacjom działać płynnie i bez przerw.

Obsługa klienta

Modele analiz predykcyjnych mogą pomóc organizacjom prognozować potrzeby klientów i rozwiązywać potencjalne problemy, zanim zaczną wpływać na zadowolenie klienta. Przejście od reaktywnego rozwiązywania problemów do proaktywnego wsparcia nie tylko zwiększyłoby jakość obsługi klienta, ale także pozwoliłoby na zachowanie zasobów wsparcia w dłuższej perspektywie.

Przykłady analiz predykcyjnych w świecie rzeczywistym

Teraz, gdy masz ogólny pomysł na wykorzystanie analiz predykcyjnych w biznesie, przyjrzyjmy się rzeczywistym przykładom z różnych branż.

Finanse i bankowość

Aplikacje analityki predykcyjnej w sektorze finansowym są zróżnicowane. Po pierwsze, modele analiz predykcyjnych są szeroko stosowane w prognozowaniu rynku akcji, ocenie wiarygodności kredytowej i ocenie ryzyka. Na przykład obliczenie prawdopodobieństwa wzrostu akcji przed inwestycją. Są one jednak również kluczowym elementem w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu im, wspieraniu cyberbezpieczeństwa i identyfikowaniu luk w zabezpieczeniach.

Ochrona zdrowia

Techniki modelowania predykcyjnego mogą pomóc organizacjom opieki zdrowotnej w przewidywaniu i rozprzestrzenianiu się ognisk chorób. Osoby świadczące opiekę zdrowotną wykorzystują je do identyfikacji pacjentów narażonych na określone schorzenia i sugerują środki zapobiegawcze lub terminowe badania przesiewowe. Na przykład, analizując, które czynniki związane ze stylem życia są skorelowane z rozpoznaniem konkretnego problemu zdrowotnego w określonych populacjach pacjentów, świadczeniodawcy mogą dowiedzieć się, którzy inni pacjenci powinni zostać poddani badaniom przesiewowym lub zaproponować interwencje w stylu życia.

Produkcja

Producenci wykorzystują analizy predykcyjne, aby zapobiegać awariom urządzeń i optymalizować konserwację, chronić łańcuchy dostaw przed zakłóceniami i przewidywać zmiany cen surowców i energii. Na przykład, analizując historyczne dane dotyczące konserwacji, mogą oni stwierdzić, że urządzenia były rozbite częściej z ręcznymi kontrolami zbyt daleko od siebie; jednocześnie wydłużenie żywotności urządzeń zmniejsza się ponad podwojenie liczby kontroli. W porównaniu do prób i błędów, techniki modelowania predykcyjnego są bardziej efektywnym sposobem na znalezienie słodkiego punktu w celu zmniejszenia awarii urządzeń bez niepotrzebnego wydatkowania zasobów konserwacyjnych.

Handel detaliczny i elektroniczny

Firmy z branży handlu detalicznego w dużym stopniu opierają się na analizach predykcyjnych w zakresie prognozowania popytu, zarządzania zapasami, dynamicznego ustalania cen, spersonalizowanego marketingu i innych celów. Na przykład mogą oni segmentować klientów na podstawie wzorców wydatków i historii zakupów. Następnie zobaczą, którzy klienci nie zamówili jeszcze produktów zakupionych przez innych klientów w tym segmencie o podobnych wzorcach zakupowych i skierują do nich spersonalizowane oferty. Na przykład, jeśli większość klientów, którzy regularnie kupują zabawki dla psów, również zazwyczaj zaopatruje się w psie smakołyki od tego sprzedawcy detalicznego, ci, którzy kupili jedną, ale nie drugą, częściej używają spersonalizowanego kodu rabatowego lub korzystają z oferty o ograniczonym czasie. Na poziomie osobistym zapewnia większą przydatność rekomendacji, poprawiając doświadczenia klienta, a na dużą skalę zwiększa sprzedaż.

Telekomunikacja

Dostawcy usług telekomunikacyjnych wykorzystują predykcyjne modele analityczne, aby ograniczyć odpływ klientów i zwiększyć wskaźnik zatrzymania klientów i odnowienia usług (między innymi). Techniki analizy predykcyjnej pomagają zidentyfikować klientów, którzy prawdopodobnie odwołają swoją usługę lub są mało skłonni do odnowienia, dzięki czemu firma może spersonalizować oferty marketingowe lub, w niektórych przypadkach, podjąć działania edukacyjne, aby zachęcić ich do pozostania. Jest to szczególnie ważne, jeśli koszty pozyskania klienta są wysokie: proaktywnie interweniowanie, zanim istniejący klienci zmieniają dostawców, mają kluczowe znaczenie dla rentowności.

Kluczowe korzyści z analiz predykcyjnych

Szeroka gama omawianych przez nas aplikacji pokazuje znaczenie analiz predykcyjnych. We wszystkich branżach i zastosowaniach powszechny wątek polega na tym, że daje firmom ogromną przewagę. Kluczowe korzyści z analiz predykcyjnych obejmują:

Redukcja ryzyka: od zwalczania oszustw lub unikania inwestycji o słabych perspektywach po zmniejszenie szans na zakłócenia w łańcuchu dostaw — analizy predykcyjne pomagają firmom ograniczyć ryzyko.

Wydajność: Analizy predykcyjne pomagają firmom zmaksymalizować wydajność przy minimalnych zmianach. Ponadto modelowanie możliwych wyników przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian jest dobrym sposobem na uniknięcie zakłóceń i marnotrawstwa zasobów.

Lepsze podejmowanie decyzji: jedną z głównych zalet analiz predykcyjnych jest to, że zapewnia ona konkretne dane, które ułatwiają podejmowanie decyzji. Nawet najlepsi eksperci w swojej dziedzinie mogą podejmować lepsze decyzje, jeśli ich doświadczenie i profesjonalna intuicja są poparte twardymi danymi. Poza tym informowanie o strategicznym podejmowaniu decyzji za pomocą danych ułatwia zabezpieczenie wewnętrznego zakupu na otwartym rynku.

Lepsze doświadczenia klienta: Wiele zastosowań analiz predykcyjnych, o których dyskutowaliśmy, przynosi korzyści nie tylko firmie, ale również klientom. Niestandardowe rekomendacje i oferty, proaktywne wsparcie, spersonalizowana komunikacja — wszystkie te korzyści płynące z analiz predykcyjnych usprawniają doświadczenia klientów. Doświadczenie klienta często wpływa na zatrzymywanie klientów, zaufanie, wzorce wydatkowania, wartość relacji z klientem, a czasem nawet na koszty pozyskania klienta.

Przewaga konkurencyjna: analizy predykcyjne zapewniają organizacjom prognozę niezbędną do uniknięcia kosztownych błędów, ograniczenia zakłóceń, przewidywania trendów rynkowych, wykorzystania szans biznesowych i szybszego reagowania na zmiany. Innymi słowy, pomaga im to wyprzedzić konkurencję.

Biorąc pod uwagę zalety analityki predykcyjnej, można się zastanawiać, dlaczego nie jest ona wykorzystywana przez każdą firmę na świecie. W rzeczywistości, choć coraz więcej firm uznaje znaczenie analiz predykcyjnych, istnieje kilka wyzwań i ograniczeń, które mogą powstrzymywać niektóre organizacje.

Wyzwania związane z analizą predykcyjną i najlepsze praktyki w zakresie ich przezwyciężania

Wyzwania związane z analizą predykcyjną można pogrupować luźno w trzy kategorie w oparciu o kluczowe komponenty procesu analizy predykcyjnej: dane, ludzie i model. Ograniczenia analizy predykcyjnej związane z danymi mają związek z jakością, nadzorem i dostępnością danych. „Wyzwania kadrowe” zazwyczaj wiążą się z błędem ludzkim i stronniczością wprowadzanymi na różnych etapach procesu analizy predykcyjnej, a także odpornością na wdrożenie technologii. I wreszcie, predykcyjne modele analityczne mogą również stwarzać pewne wyzwania, takie jak dryfowanie modelu. Przeanalizujmy niektóre z najczęstszych wyzwań związanych z analizami predykcyjnymi i rozwiązaniami, które pozwolą im je pokonać.

Ograniczona dostępność danych

Wyzwanie: Analizy predykcyjne opierają się na danych. Jeśli dostępnych jest zbyt mało źródeł danych, trudno jest zapewnić, że analizy predykcyjne zapewniają dokładne dane wyjściowe. W rzeczywistości nawet przeszkolenie modeli analizy predykcyjnej byłoby trudne bez szerokiego i zróżnicowanego dostarczania danych.

Podejście oparte na najlepszych praktykach: dążenie do wykorzystania sprzętu i oprogramowania IoT, które generują wysokiej jakości dane w formatach użytkowych. W zależności od branży i branży może to obejmować inwestowanie w niezawodne CDP, instalację monitorów urządzeń i trackerów lub modyfikację określonych procedur firmy. Czasami myślenie poza skrzynką może również pomóc: istnieją zewnętrzne źródła danych, które mogą być istotne – o ile są one publicznie dostępne, a obowiązujące przepisy zezwalają na ich wykorzystanie do celów komercyjnych.

Niska jakość danych

Wyzwanie: Analiza predykcyjna wymaga czystych, kompletnych i odpowiednich danych, aby zapewnić dokładne dane wyjściowe. Brakujące, niespójne lub nieaktualne dane mogą prowadzić do niedokładnych prognoz.

Podejście oparte na najlepszych praktykach: zapewnienie solidnego nadzoru nad danymi i procesów czyszczenia. Jednym ze sposobów jest wykorzystanie ekosystemów oprogramowania, które dobrze ze sobą współpracują i standaryzują dane domyślnie. Alternatywą jest zainwestowanie więcej czasu lub przydzielenie dodatkowych zasobów analityków do czyszczenia i wstępnego przetwarzania danych. Ten krok jest częścią procesu analizy predykcyjnej, ale dobre, ujednolicone środowisko IT może go ułatwić i przyspieszyć.

Uprzedzenia

Wyzwanie: Analizy oparte na danych i sztucznej inteligencji są szczególnie cenione jako obiektywny, bezstronny wkład; myślenie polega na tym, że ponieważ są generowane przez modele, a nie przez ludzi, nie ma powodu, aby być stronniczymi. W rzeczywistości modele i sztuczna inteligencja mogą być faktycznie stronnicze. Dzięki modelom to wybór i przygotowanie danych szkoleniowych może wprowadzać stronniczość.

Podejście oparte na najlepszych praktykach: Skuteczna interwencja w celu uniknięcia stronniczości modelu może nastąpić na dwóch etapach procesu analizy predykcyjnej. Podczas przygotowywania i wyboru danych upewnij się, że Twoje zbiory danych są zróżnicowane i nie odzwierciedlają historycznych nierówności. A gdy modele zostaną wytrenowane, regularnie je waliduj, aby monitorować stronniczość, niedostateczną zgodność i nadmierne dopasowanie.

Przesunięcie modelu

Wyzwanie: Warunki realne zmieniają się, czasami bardzo szybko. Model wyuczony na podstawie nieaktualnych danych, nawet jeśli pierwotnie były dokładne, może z czasem stać się mniej efektywny. Wykrywanie oszustw jest dobrym przykładem, ponieważ metody oszustw zmieniają się bardzo dynamicznie, więc model przeszkolony na ubiegłorocznych danych może przeoczyć nowe wzorce oszustw pojawiające się w tym roku.

Podejście oparte na najlepszych praktykach: tutaj utrzymanie staje się bardzo ważne. W tym przypadku kluczowe znaczenie ma również regularne sprawdzanie poprawności i stałe monitorowanie wydajności modelu. Czasami modele muszą nawet zostać ponownie wytrenowane za pomocą zaktualizowanych danych.

Trudności z wdrożeniem pracowników

Wyzwanie: zniechęca do oglądania świetnych narzędzi do analizy predykcyjnej, w które zainwestowano wysiłek i zasoby, które pozostają niewykorzystane. I chociaż zmiana jest rzadko łatwa, taka zaawansowana technologia może być szczególnie trudna do przyjęcia.

Podejście oparte na najlepszych praktykach: Postaraj się zrozumieć, dlaczego Twoi pracownicy sprzeciwiają się adopcji. Czy to brak specjalistycznej wiedzy, która sprawia, że narzędzia analityki predykcyjnej wydają się zbyt trudne w użyciu? Czy istnieje ogólna nieufność wobec automatyzacji? Gdy główne problemy są jasne, skoncentruj się na ich rozwiązaniu: demonstrowanie wartości, zapewnienie szkoleń lub zatrudnianie specjalistycznych talentów, aby pomóc wypełnić lukę między technologią a kluczowymi interesariuszami nietechnicznymi.

Najlepsze praktyki: lista kontrolna analiz predykcyjnych

• Nadaj priorytet wykorzystaniu czystych, istotnych danych wysokiej jakości zgodnie ze wszystkimi obowiązującymi przepisami (takimi jak RODO), przepisami o ochronie prywatności i standardami bezpieczeństwa danych.
• Upewnij się, że Twoje zbiory danych są zróżnicowane i nie odzwierciedlają osobistych uprzedzeń, historycznych nierówności lub przestarzałych pojęć.
• Ciągłe monitorowanie wydajności modelu analiz predykcyjnych, regularne sprawdzanie dokładności i ponowne analizowanie nowych danych w razie potrzeby w celu uniknięcia przesunięcia modelu.
• Wspieraj adaptację pracowników, demonstrując wartość, zapewniając szkolenia i integrując analizy predykcyjne w przepływach pracy w biznesie.
• Wybierz przyjazne dla użytkownika oprogramowanie analityczne, które obsługuje analizy predykcyjne, najlepiej z wbudowanym solidnym nadzorem nad danymi i wykorzystuje odpowiednie innowacje, takie jak generatywna sztuczna inteligencja, aby ułatwić wdrożenie i wykorzystanie.

Nowoczesne analizy predykcyjne: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i automatyzacja

Szereg nowoczesnych technologii ma znacznie zaawansowaną analitykę predykcyjną: uczenie maszynowe, postęp w sztucznej inteligencji, przetwarzanie w chmurze i automatyzację, aby wymienić kilka. Dzięki tym technologiom organizacje mogą analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, ujawniać podstawowe wzorce i precyzyjnie przewidywać przyszłe wyniki. Ułatwiają one precyzyjne przewidywanie zmian zachowań klientów, wykrywanie pojawiających się trendów rynkowych i zrozumienie potrzeb operacyjnych. Narzędzia AI do analiz predykcyjnych umożliwiają decydentom biznesowym przejście od podejścia reaktywnego, skoncentrowanego na nadrabianiu zaległości i łagodzeniu wyzwań, na proaktywnych strategiach opartych na danych.

Jednym z największych czynników napędzających tę transformację jest rozwój platform chmurowych wspomaganych sztuczną inteligencją. Platformy te umożliwiają firmom każdej wielkości korzystanie z danych w celu uzyskania dostępu do zaawansowanych analiz predykcyjnych, funkcji uczenia maszynowego i zaawansowanego planowania strategicznego. AI obsługuje analizy w czasie rzeczywistym oparte na chmurze danych biznesowych i ułatwia użytkownikom korzystanie z niej i zwiększa ich intuicyjność. Automatyzacja powtarzalnych zadań, takich jak raportowanie, pozwala zespołom skupić się na reagowaniu na zmiany prognoz, przewidywane zakłócenia i nowe szanse.

Analizy predykcyjne w biznesie to kluczowy element szerszego ekosystemu Data Science, łączący dane biznesowe, modelowanie statystyczne i sztuczną inteligencję w celu zapewnienia użytecznych analiz. W miarę jak korzystanie z analiz predykcyjnych staje się powszechniejsze, umożliwia większej liczbie organizacji zachowanie elastyczności i konkurencyjności.

Najczęstsze pytania