Ce este analiza predictivă?
Analiza predictivă este o ramură a funcțiilor analitice avansate care face predicții despre evenimente, comportamente și rezultate viitoare.
Imagine generală funcții analitice predictive
Funcțiile analitice predictive ajută companiile să privească în viitor și să se orienteze în jurul colțurilor cu un grad rezonabil de precizie. Această capacitate a fost întotdeauna importantă – dar nu a fost niciodată atât de critică pe cât este acum. Companiile au fost nevoite să facă față perturbărilor majore ale comerțului și lanțului de aprovizionare, vârfurilor bruște (sau nosedive) ale cererii, noilor riscuri și provocări, precum și apelor în general necartografiate. De aceea, funcțiile analitice predictive au ajuns în topul listelor de priorități pentru organizațiile din întreaga lume.
Definiție funcții analitice predictive
Analiza predictivă este o ramură a funcțiilor analitice avansate care face predicții despre evenimente, comportamente și rezultate viitoare. Utilizează tehnici statistice – inclusiv algoritmi de învățare automată și modelare predictivă sofisticată – pentru a analiza datele actuale și istorice și pentru a evalua probabilitatea ca ceva să aibă loc, chiar dacă acest lucru nu se află pe radarul unei afaceri.
Analizele predictive sunt relevante pentru majoritatea industriilor și au utilizări multiple, inclusiv:
Reducerea abandonului angajaților și al clienților
Identificarea clienților care au cea mai mare probabilitate de a intra în incapacitate de plată
Sprijinirea prognozei vânzărilor bazate pe date
Stabilirea unui preț optim
Urmărirea momentului în care utilajele vor avea nevoie de întreținere sau înlocuire
Previziunile concrete și precise sunt esențiale pentru a ajuta factorii de decizie să navigheze într-o lume în care schimbările rapide și volatilitatea pieței sunt constante. Și în timp ce acest lucru era adevărat înainte de COVID-19, capacitatea de a pivota și de a prognoza și de a planifica mai multe scenarii posibile este acum mai critică ca niciodată.
Analiza predictivă a jucat, de asemenea, un rol-cheie în lupta împotriva COVID-19. Spitalele și sistemele de sănătate utilizează modele predictive pentru a evalua riscul, pentru a prezice rezultatele bolilor și pentru a gestiona lanțurile de aprovizionare pentru echipamente medicale și EIP. La rândul lor, cercetătorii folosesc modele pentru a cartografia răspândirea virusului, pentru a prezice numerele de caz și pentru a gestiona urmărirea contactelor, toate cu scopul de a reduce numărul de infecții și decesele.
Analizele predictive, după cum se arată mai sus, pot ajuta companiile să anticipeze fluxul de numerar.
Funcții analitice predictive vs. prescriptive
După crearea și implementarea modelelor predictive care generează previziuni precise, la timp – ce urmează? Multe companii consideră analizele prescriptive ca fiind următorul pas logic.
Funcțiile analitice predictive vă ajută să determinați ce este probabil să se întâmple în continuare, în timp ce funcțiile analitice prescriptive vă pot spune ce să faceți în această privință – sau cum puteți obține un rezultat mai bun dacă ați făcut X, Y sau Z. Acest tip de funcții analitice avansate se bazează pe funcții analitice predictive și ia în considerare mulți, mulți factori diferiți pentru a prescrie cea mai bună cale de acțiune sau decizie posibilă.
Analiza prescriptivă este adesea descrisă ca fiind „ultima fază a analizei de afaceri”. Este, de asemenea, cel mai complex și relativ nou – în prezent se află la apogeul ciclului Hype pentru funcții analitice și Business Intelligence 2020 de la Gartner.
Funcții analitice predictive astăzi
Potrivit unui studiu realizat de Allied Market Research, se estimează că piața globală de analiză predictivă va ajunge la 35,45 miliarde USD până în 2027, crescând cu o rată anuală de creștere compusă (CAGR) de 21,9%. Analizele predictive au devenit cu adevărat proprii în lumea de astăzi, unde sunt generate cantități masive de date, calculatoarele au o putere de procesare exponențial mai rapidă, iar software-ul a devenit mai interactiv și mai ușor de utilizat.
Companiile nu numai că colectează volume uriașe de date, ci colectează multe tipuri diferite – de la date structurate tradiționale la date nestructurate precum Internet of Things (IoT), text, video și date întunecate. Capacitatea de funcții analitice predictive de a combina și analiza Big Data din surse diferite produce prognoze și perspective mai precise, care sunt mai profunde și mai puternice. Cloud este esențial pentru conectarea tuturor acestor surse de date diferite – în plus, stocarea datelor în depozite de date și lacuri bazate pe cloud este mai rentabilă și mai scalabilă decât stocarea la fața locului.
Analiza predictivă de astăzi este, de asemenea, „augmentată” cu tehnologii de inteligență artificială (IA), cum ar fi învățarea automată, învățarea profundă și rețelele neuronale. Aceste funcții analitice augmentate pot analiza rapid volume mari de date, pot dezvălui perspective pe care oamenii le-ar putea rata și pot face ca probabilitatea evenimentelor viitoare să fie mai nuanțată și mai precisă. De asemenea, automatizează pași complicați în procesul de funcții analitice predictive, cum ar fi crearea și testarea modelelor predictive. Iar procesarea limbajului natural (NLP), un tip de AI care permite utilizatorilor să pună întrebări și să obțină răspunsuri în limbajul conversațional, face interpretarea și înțelegerea acestor răspunsuri mai ușor ca niciodată.
Din punct de vedere istoric, instrumentele și tehnicile din spatele analizei predictive au fost atât de sofisticate și atât de complicate încât numai oamenii de știință și analiștii profesioniști au putut să le utilizeze în mod eficient. Dar cu funcții analitice îmbunătățite, utilizatorii de afaceri cu un minim de instruire sunt acum capabili să genereze predicții precise și să ia decizii inteligente, orientate spre viitor, fără ajutor din partea IT – un avantaj care nu poate fi ignorat într-o piață competitivă acerbă.
Exemple de funcții analitice predictive
Analizele predictive sunt aplicabile și valoroase pentru aproape fiecare industrie – de la servicii financiare la industria aerospațială. Modelele predictive sunt utilizate pentru prognozarea inventarului, gestionarea resurselor, stabilirea prețurilor biletelor, gestionarea întreținerii echipamentelor, dezvoltarea modelelor de risc de credit și multe altele. Acestea ajută companiile să reducă riscurile, să optimizeze operațiunile și să crească veniturile.
Funcții analitice predictive în HR
HR este un domeniu care urmărește în mod natural o cantitate mare de date despre oameni. Cu ajutorul funcțiilor analitice predictive, datele respective pot fi analizate pentru a determina dacă un potențial angajat este susceptibil să fie o potrivire culturală, care angajați sunt expuși riscului de a părăsi o organizație (afișată mai jos), dacă o companie trebuie să perfecționeze un angajat sau să angajeze pentru a completa lipsurile de competențe și dacă angajații contribuie în mod productiv la rezultatele comerciale. Aceste abilități înseamnă că HR poate contribui la rezultatele generale ale afacerii, mai degrabă decât să acționeze ca o funcție izolată.
Funcții analitice predictive în HR pot fi utilizate pentru a previziona abandonul angajaților.
Funcții analitice predictive în domeniul sănătății
În lumea de astăzi, spitalele și organizațiile de sănătate se află sub o presiune imensă pentru a maximiza resursele - iar analizele predictive fac acest lucru posibil. Utilizând funcții analitice predictive, oficialii din domeniul sănătății pot îmbunătăți procesul decizional financiar și operațional, pot optimiza stocurile și nivelurile de personal, își pot gestiona mai eficient lanțurile de aprovizionare și pot prezice nevoile de întreținere pentru echipamentele medicale. Analizele predictive permit, de asemenea, îmbunătățirea rezultatelor clinice prin detectarea semnelor precoce de deteriorare a pacientului, identificarea pacienților cu risc de readmisie și îmbunătățirea acurateței diagnosticului și tratamentului pacientului.
Funcții analitice predictive în retail
Comercianții colectează cantități mari de informații despre clienți atât online, cum ar fi urmărirea activității online prin cookie-uri, cât și în lumea reală, cum ar fi monitorizarea modului în care clienții navighează prin intermediul unui magazin. Alte informații urmărite includ datele de contact ale clienților la punctul de vânzare, activitatea lor pe rețelele sociale, ceea ce au achiziționat și cât de des cumpără anumite articole sau vizitează un magazin. Utilizând funcții analitice predictive, detailiștii pot utiliza aceste date pentru orice, de la optimizarea inventarului și prognozarea veniturilor la analiza comportamentului, direcționarea către cumpărători și detectarea fraudelor.
Funcții analitice predictive în marketing
Modelele generate de analizele predictive sunt extrem de valoroase pentru specialiștii în marketing în a-și face campaniile mai orientate și mai eficiente într-o lume în care clienții pot comanda ceea ce doresc, atunci când doresc, de aproape oriunde online. Funcțiile analitice predictive de marketing determină segmentarea bazată pe date a clienților și a publicului, achiziția de noi clienți, punctajul clienților potențiali, recomandările privind conținutul și anunțurile, precum și hiperpersonalizarea. Marketerii pot utiliza datele unui client pentru a le furniza promoții, campanii publicitare și sugestii pentru alte produse pe care le-ar putea dori la momentul potrivit, îmbunătățind experiența clienților și păstrarea acestora.
Funcții analitice predictive în lanțul de aprovizionare
Analizele predictive au devenit esențiale pentru funcționarea unui lanț logistic agil și rezistent și pentru evitarea perturbărilor. Analizează seturi de date masive din mai multe surse diferite pentru a genera prognoze precise privind cererea și oferta, pentru a determina nivelurile optime de stocuri, pentru a îmbunătăți logistica și livrările la timp, pentru a prezice problemele legate de întreținerea echipamentelor, pentru a detecta și a se adapta la condiții neprevăzute – și multe altele.
Companii care utilizează funcții analitice predictive
Motor Oil Group este lider în domeniul rafinării țițeiului și al vânzărilor de produse petroliere în Grecia și regiunea mediteraneană de est. Cu suportul capacităților de funcții analitice predictive, acestea au utilizat datele senzorilor pentru a monitoriza continuu starea echipamentului și pentru a previziona posibilele defecțiuni cu zile înainte ca acestea să aibă loc. Rezultatele? Ei au obținut o precizie mai mare de 77% în explicarea evenimentelor anormale de la 120 la 20 de ore în avans, folosind analiza cauzelor principale ale datelor istorice.
Ottogi Corporation este una dintre cele mai mari companii de alimente și băuturi din Coreea și o marcă renumită la nivel global de pudră de curry, tăiței instant și multe alte produse. Prognozarea cererii cu funcții analitice predictive este o parte esențială a afacerii, informând deciziile strategice pentru departamentele de vânzări, marketing, producție și financiare, permițând analize aprofundate asupra cotei de piață și a afacerii.
Etape de bază în procesul de funcții analitice predictive
Procesul de analiză predictivă implică definirea unui obiectiv, colectarea și curățarea unor cantități masive de date și apoi crearea de modele predictive utilizând algoritmi și tehnici predictive sofisticate. Acest proces tradițional complex devine din ce în ce mai automatizat și mai accesibil pentru utilizatorii medii de afaceri datorită noilor tehnologii AI, dar companiile pot avea nevoie în continuare de IT pentru a ajuta în anumite etape sau pentru a construi anumite modele.
În termeni foarte simpli, etapele din procesul de funcții analitice predictive sunt următoarele:
Etapele din procesul de funcții analitice predictive.
- Definiți obiectivele proiectului dvs. Care este rezultatul dorit? Ce problemă încercați să rezolvați? Primul pas este definirea obiectivelor proiectului, a livrabilelor, a volumului și a datelor necesare.
- Colectați datele dvs. Adună toate datele de care ai nevoie într-un singur loc. Includeți diferite tipuri de date curente și istorice dintr-o varietate de surse - de la sisteme tranzacționale și senzori la jurnale de call center - pentru rezultate mai detaliate.
- Curățați și pregătiți datele. Curățați, pregătiți și integrați datele dvs. pentru a le pregăti pentru analiză. Eliminați valori atipice și identificați informațiile lipsă pentru a îmbunătăți calitatea setului dvs. de date predictive.
- Creați și testați modelul dvs. Creați modelul dvs. predictiv, antrenați-l pe setul dvs. de date și testați-l pentru a-i asigura acuratețea. Poate fi nevoie de mai multe iterații pentru a genera un model fără erori.
- Implementați modelul dvs. Implementați modelul dvs. predictiv și puneți-l să lucreze cu date noi. Obțineți rezultate și rapoarte și automatizați luarea deciziilor pe baza rezultatelor.
- Monitorizați și rafinați modelul. Monitorizați în mod regulat modelul pentru a-i revizui performanța și pentru a vă asigura că oferă rezultatele așteptate. Rafinați și optimizați modelul după cum este necesar.
Previzionați rezultatele cu o apăsare de buton
Explorați SAP Analytics Cloud – funcții analitice îmbunătățite și predictive în cloud.
Idei pe care nu le vei găsi nicăieri altundeva
Înregistrați-vă pentru o doză de business intelligence livrată direct în căsuța dvs. de mesaje primite.