Funcții analitice predictive explicate

Analiza predictivă este o componentă esențială a procesului decizional informat în lumea modernă. Analiza predictivă implică aplicarea unor tehnici avansate (precum modele statistice și învățare automată) la datele istorice pentru a anticipa probabilitatea diverselor rezultate viitoare. Pe scurt, funcțiile analitice predictive le permit organizațiilor să treacă de la înțelegerea a ceea ce s-a întâmplat la a prezice ce se va întâmpla în continuare.

Funcții analitice predictive: definiție

Funcțiile analitice predictive reprezintă utilizarea datelor istorice, a modelării statistice și a învățării automate pentru a prezice rezultatele, tendințele și comportamentele viitoare.

Având în vedere numeroasele întreruperi din ultimii ani și presiunea intensă a concurenței, nu este surprinzător faptul că analiza predictivă a devenit un instrument de bază în organizațiile din întreaga lume. Ca element cheie în luarea deciziilor, funcțiile analitice predictive sunt utilizate în toate sectoarele industriale și funcțiile de locuri de muncă, inclusiv finanțe, marketing, asistență medicală, prognozarea vânzărilor și strategia de afaceri. Deci, cum funcționează exact procesul de funcții analitice predictive?

Cum funcționează funcțiile analitice predictive

Funcțiile analitice predictive examinează datele anterioare, descoperă tipare și relații și le utilizează ca perspective pentru a prognoza probabilitatea să se întâmple în continuare. Procesul de funcții analitice predictive implică, de obicei, următorii pași:

1. Colectarea datelor: Colectați date istorice relevante din diverse surse; de exemplu, baze de date ale clienților, înregistrări de pacienți, citiri de senzori, jurnale de tranzacții sau social media.
2. Pregătirea datelor: Curățați, prelucrați preliminar și standardizați datele brute. Acest lucru implică, de obicei, eliminarea erorilor și duplicatelor, gestionarea valorilor lipsă și asigurarea faptului că totul este într-un format consistent și utilizabil.
3. Selecția și antrenarea modelelor: Alegeți tehnici de funcții analitice predictive și algoritmi de învățare automată și aplicați-le la datele pregătite pentru a crea și antrena modelul. În timpul antrenamentului, modelul analizează datele istorice legate de rezultatele cunoscute; apoi, identifică factorii care contează cel mai mult și modul în care au afectat aceste rezultate.
4. Validarea modelului: pentru a testa acuratețea modelului, analiștii îl vor rula pe datele istorice pe care nu le-a văzut, cu rezultate cunoscute, și vor utiliza diverse metrici pentru a măsura performanța acestuia. După ce este optim, modelul este pregătit pentru implementare.
5. Prognozare: Modelele antrenate sunt apoi aplicate la date noi, unde rezultatele sunt necunoscute, pentru a prezice ce probabil vor fi, pe baza modelelor descoperite în datele istorice.

Procesul de funcții analitice predictive dincolo de implementare

Odată ce modelele sunt implementate și rulate, lucrul este rareori terminat. Modelele sunt monitorizate continuu și rafinate pe măsură ce apar date noi și condițiile se schimbă - uneori, acestea pot fi chiar reantrenate pentru a evita deriva modelului. Și analizele și prognozele obținute din funcțiile analitice predictive trebuie utilizate: orientarea deciziilor, informarea strategiei, optimizarea operațiunilor, ajutarea la anticiparea oportunităților de afaceri și marcarea riscurilor care trebuie evitate sau atenuate. Acum că am stabilit cum funcționează funcțiile analitice predictive, să defalcăm câteva dintre cele mai comune cazuri de utilizare.

Tipuri de modele de funcții analitice predictive

Tehnicile de funcții analitice predictive cuprind diverse abordări, inclusiv regresia, clasificarea, clustering-ul, arborii de decizii, rețelele neurale, analiza seriilor cronologice și detectarea anomaliilor. Multe dintre aceleași tehnici sunt utilizate pentru data mining. Principala diferență dintre data mining și funcțiile analitice predictive este scopul acestora: în timp ce data mining este, de obicei, mai exploratorie, funcțiile analitice predictive sunt orientate spre obiective și vizează prognozarea unor rezultate specifice.

Modelele de funcții analitice predictive vă ajută să răspundeți la întrebări specifice despre viitor; în contrast, data mining ar putea descoperi răspunsuri la întrebările pe care analistul nici măcar nu le-a luat în considerare sau nu a dezvăluit tipare care sunt complet neevidente.

Funcții analitice predictive vs. funcții analitice prescriptive

Diferența principală dintre funcțiile analitice predictive și prescriptive se află în domeniul de aplicare și în scopul acestora. Să o descompunem. Există patru tipuri de funcții analitice avansate: funcții analitice descriptive, analize de diagnosticare, funcții analitice predictive și funcții analitice prescriptive.

Pe scurt, analizele descriptive sunt utilizate pentru a evalua cu exactitate starea actuală a lucrurilor sau pentru a înțelege ce s-a întâmplat: gândiți-vă la rapoartele lunare de vânzări sau la demografia clienților. Analiza diagnostică ajută la înțelegerea motivului în care s-a întâmplat, care factori au influențat starea curentă: de exemplu, de ce vânzările au scăzut într-o anumită lună. Funcțiile analitice predictive utilizează date istorice, învățare automată și AI pentru a prognoza rezultatele viitoare; un exemplu de funcții analitice predictive ar fi prognozarea modului în care o anumită decizie poate afecta vânzările. Analiza prescriptivă face un pas mai departe, sugerând acțiuni bazate pe predicție pentru a obține rezultatele dorite, cum ar fi recomandarea strategiilor de marketing pentru a reduce costurile de achiziție ale clienților.

Gândiți-vă la aceasta ca la întrebări la care se răspunde de diferite tipuri:

• Analiză descriptivă: Ce s-a întâmplat?
• Analiza diagnosticului: De ce s-a întâmplat?
• Funcții analitice predictive: Ce se va întâmpla?
• Analiză prescriptivă: Ce ar trebui să facem pentru ca acest lucru să se întâmple?

Aplicații de funcții analitice predictive și cazuri de utilizare reale

Utilizarea funcțiilor analitice predictive în afaceri este foarte extinsă, cu o aprovizionare aproape nelimitată de aplicații posibile – și este utilizată și în mai mult decât în afaceri. Înainte de a descompune câteva dintre cele mai specifice pentru industrie, să analizăm mai întâi cele mai comune cazuri de utilizare care se găsesc în toate industriile.

Unele dintre cele mai comune aplicații de funcții analitice predictive includ:

Vânzări

Modelele de funcții analitice predictive sunt utilizate pe scară largă în prognozarea vânzărilor și pentru a anticipa comportamentul clienților sau schimbările de cerere. Companiile utilizează funcții analitice predictive pentru a identifica clienții potențiali cu valoare ridicată, pentru a ghida planificarea bugetului și pentru a optimiza strategiile de vânzări prin modelarea impactului potențialelor modificări strategice înainte de a le implementa.

Marketing

Anumite tehnici de modelare predictivă pot fi de neprețuit pentru specialiștii în marketing care încearcă să își aprofundeze înțelegerea preferințelor clienților și să personalizeze comunicarea cu clienții. Funcțiile analitice predictive ajută la îmbunătățirea direcționării anunțurilor, la segmentarea clienților și la adaptarea ofertelor în funcție de stadiul călătoriei clientului și de alți factori.

HR

Analiza predictivă este un instrument excelent pentru optimizarea nivelurilor de ocupare, în special pentru rolurile în care poate fi necesară scalarea rapidă în anumite sezoane sau din cauza altor circumstanțe. De exemplu, în sectorul hotelier, analizarea datelor de personal și comerciale din anii trecuți poate ajuta managerii HR să planifice forța de muncă în consecință, pregătind personalul temporar pentru sezoanele de vârf sau orele ocupate.

Gestiunea lanțului logistic

Aplicațiile de funcții analitice predictive din gestiunea lanțului de aprovizionare sunt variate și depind de sectorul industrial specific. Dar, în aproape fiecare sector, este esențial să poți anticipa întreruperile lanțului logistic și să te pregătești pentru deficite, blocaje și creșteri ale prețurilor. De exemplu, fabricanții pot analiza modelele istorice de cerere, interesele potențiale ale timpului de aprovizionare și datele de transport pentru a prognoza nevoile de material și pentru a ajusta proactiv programele de aprovizionare.

Dezvoltarea și strategia afacerii

Având previziuni mai precise ale viitorului, susținute de date, îi ajută pe liderii de afaceri să ia decizii informate și să își ghideze companiile în direcția cea bună. Indiferent dacă efectuează analize de piață înainte de a se extinde într-un sector nou sau de a evalua reglementările regionale și peisajul competitiv înainte de a intra pe o nouă piață, factorii de decizie se bazează pe analize predictive în strategia de afaceri.

Operațiuni

Oricare ar fi industria, a avea o idee mai bună despre problemele care ar putea apărea face mai ușor de optimizat modul în care funcționează afacerea. De la previzionarea avariilor echipamentelor la optimizarea alocării resurselor și anticiparea întârzierilor de livrare, funcțiile analitice predictive ajută operațiunile să funcționeze fără întreruperi.

Suport client

Modelele de funcții analitice predictive pot ajuta organizațiile să prognozeze nevoile clienților și să remedieze potențialele probleme înainte de a începe să afecteze satisfacția clienților. Trecerea de la rezolvarea reactivă a problemelor la asistență proactivă nu numai că ar îmbunătăți experiența clienților, ci și ar conserva resursele de sprijin pe termen lung.

Exemple de funcții analitice predictive din lumea reală

Acum că aveți o idee generală despre utilizarea funcțiilor analitice predictive în afaceri, să vedem câteva exemple din lumea reală din diverse industrii.

Finanțe & servicii bancare

Aplicațiile de funcții analitice predictive din sectorul financiar sunt variate. În primul rând, modelele de funcții analitice predictive sunt utilizate pe scară largă în prognozarea pieței bursiere, punctarea creditului și evaluarea riscurilor. De exemplu, calcularea probabilității unei creșteri a stocului înainte de a investi. Dar acestea sunt, de asemenea, o componentă cheie în detectarea și prevenirea fraudelor, sprijinirea securității cibernetice și identificarea vulnerabilităților.

Sănătate

Tehnicile de modelare predictivă pot ajuta organizațiile din domeniul sănătății să anticipeze focarele de boală și să se răspândească. Furnizorii de servicii medicale le utilizează pentru a identifica pacienții expuși riscului pentru anumite afecțiuni și pentru a sugera măsuri preventive sau controale în timp util. De exemplu, analizând ce factori ai stilului de viață au corelat cu diagnosticarea unei anumite probleme de sănătate în anumite populații de pacienți, furnizorii de asistență medicală pot afla care alți pacienți trebuie examinați pentru a se ocupa de acesta sau care au oferit intervenții pentru stilul de viață.

Producție

Producătorii utilizează funcții analitice predictive pentru a ajuta la prevenirea avariilor echipamentelor și la optimizarea întreținerii, pentru a proteja lanțurile de aprovizionare de întreruperi și pentru a anticipa modificările de determinare a prețului pentru resursele brute și energie. De exemplu, prin analizarea datelor istorice de întreținere, aceștia ar putea constata că echipamentul s-a defectat mai des cu inspecții manuale prea îndepărtate; în același timp, creșterea duratei de viață a echipamentelor scade dincolo de dublarea numărului de verificări. În comparație cu testarea și eroarea, tehnicile de modelare predictivă reprezintă o modalitate mai eficientă de a găsi locul dulce pentru a reduce defectarea echipamentelor fără a cheltui resurse de întreținere inutil.

Comerț cu amănuntul și comerț electronic

Companiile de retail se bazează foarte mult pe funcții analitice predictive pentru prognozarea cererii, gestiunea stocurilor, stabilirea dinamică a prețurilor, marketing personalizat și alte scopuri. De exemplu, aceștia pot segmenta clienții pe baza modelelor de cheltuieli și a istoricului de achiziții. Apoi, vor vedea care clienți nu au comandat încă produse cumpărate de alți clienți din segmentul respectiv cu modele de achiziție similare și le vor viza cu oferte personalizate. De exemplu, în cazul în care majoritatea clienților care cumpără în mod regulat jucării de câine, de asemenea, stochează în mod obișnuit produse pentru câini de la acel comerciant cu amănuntul, cei care au cumpărat unul, dar nu și celălalt, sunt mai susceptibili să folosească un cod de reducere personalizat sau să profite de o ofertă limitată. La nivel personal, păstrează recomandările mai relevante, îmbunătățind experiența clienților și, la scară largă, adaugă la numere de vânzări mai bune.

Telecomunicații

Furnizorii de telecomunicații utilizează modele de analiză predictivă pentru a reduce abandonarea clienților și pentru a crește retenția clienților și reînnoirea serviciilor (printre altele). Tehnicile de analiză predictivă ajută la identificarea clienților care sunt susceptibili să își anuleze serviciul sau care este puțin probabil să se reînnoiască, astfel încât compania să poată personaliza ofertele de marketing sau, în unele cazuri, eforturile de educare a clienților pentru a-i încuraja să rămână. Acest lucru este important mai ales în cazul în care costurile de achiziție ale clienților sunt ridicate: intervenind proactiv înainte ca furnizorii de schimbare a clienților existenți să fie esențiali pentru profitabilitate.

Beneficiile cheie ale funcțiilor analitice predictive

Gama largă de aplicații pe care am discutat-o arată importanța funcțiilor analitice predictive. În toate industriile și cazurile de utilizare, firul comun este că oferă companiilor un avantaj extraordinar. Beneficiile cheie ale funcțiilor analitice predictive includ:

Reducerea riscurilor: De la combaterea fraudei sau evitarea investițiilor cu perspective slabe la reducerea șanselor de perturbare a lanțului de aprovizionare – funcțiile analitice predictive ajută companiile să reducă riscurile.

Eficiență: funcțiile analitice predictive ajută companiile să maximizeze performanța cu modificări minime. În plus, modelarea rezultatelor posibile înainte de a face orice schimbare este o modalitate bună de a evita perturbarea și risipa de resurse.

O mai bună luare a deciziilor: Unul dintre principalele avantaje ale analizei predictive este acela că oferă o contribuție specifică, derivată din date, pentru a ghida deciziile. Chiar și experții de top din domeniul lor pot lua decizii mai bune dacă experiența lor și intuiția profesională sunt susținute de date dure. În plus, informarea procesului decizional strategic prin intermediul datelor facilitează asigurarea achiziției interne.

Experiență îmbunătățită a clienților: Multe dintre aplicațiile de analiză predictivă despre care am discutat aduc beneficii nu numai companiei, ci și clienților. Recomandările și ofertele personalizate, suportul proactiv, comunicarea personalizată – toate aceste beneficii ale funcțiilor analitice predictive îmbunătățesc experiența clienților. Iar experiența clienților afectează adesea retenția clienților, încrederea, tiparele de cheltuieli, valoarea duratei de viață a clientului și uneori chiar costul achiziției clienților.

Avantaj competitiv: funcțiile analitice predictive oferă organizațiilor previziunea de care au nevoie pentru a evita greșelile costisitoare, pentru a reduce întreruperile, pentru a anticipa tendințele pieței, pentru a profita de oportunitățile de afaceri și pentru a răspunde mai rapid la schimbări. Cu alte cuvinte, îi ajută să rămână în fața competiției.

Având în vedere beneficiile funcțiilor analitice predictive, s-ar putea să ne întrebăm de ce nu este utilizată de fiecare companie din lume. De fapt, deși din ce în ce mai multe companii recunosc importanța funcțiilor analitice predictive, există câteva provocări și limitări care pot împiedica unele organizații.

Provocări ale funcțiilor analitice predictive și ale celor mai bune practici pentru depășirea acestora

Provocările funcțiilor analitice predictive pot fi grupate liber în trei categorii pe baza componentelor cheie ale procesului de funcții analitice predictive: date, persoane și model. Limitările legate de date ale funcțiilor analitice predictive au legătură cu calitatea, guvernarea și disponibilitatea datelor. „Provocările oamenilor” implică de obicei erori umane și prejudecăți introduse în diferite etape ale procesului de analiză predictivă, precum și rezistența la adoptarea tehnologiei. Și, în cele din urmă, modelele de funcții analitice predictive pot prezenta, de asemenea, anumite provocări, cum ar fi deriva de modele. Să descompunem unele dintre cele mai comune provocări ale funcțiilor analitice predictive – și soluțiile pentru a le depăși.

Disponibilitate limitată a datelor

Provocare: funcțiile analitice predictive se bazează pe date. Dacă sunt disponibile prea puține surse de date, este dificil să vă asigurați că funcțiile analitice predictive oferă o ieșire exactă. De fapt, chiar și antrenarea modelelor de analiză predictivă ar fi dificilă fără o aprovizionare vastă și variată de date.

Abordarea cea mai bună practică: străduiți-vă să utilizați hardware și software IoT care generează date de înaltă calitate în formate utilizabile. În funcție de industrie și de domeniul de activitate, acest lucru ar putea implica investiții într-un CDP fiabil, instalarea de echipamente de monitorizare și trackere, sau modificarea procedurilor specifice ale companiei. Uneori, gândirea în afara cutiei ar putea ajuta și ea: există surse externe de date care ar putea fi relevante – atât timp cât sunt accesibile publicului, iar reglementările aplicabile permit utilizarea lor în scopuri comerciale.

Calitate slabă a datelor

Provocare: funcțiile analitice predictive necesită date curate, complete și relevante pentru a oferi o ieșire precisă. Datele lipsă, inconsistente sau învechite pot conduce la previziuni inexacte.

Abordarea bazată pe cele mai bune practici: asigurarea unei guvernanțe solide a datelor și a unor procese de curățare. O modalitate de a face acest lucru este de a utiliza ecosisteme software care funcționează bine împreună și de a standardiza datele în mod implicit. Alternativa este de a investi mai mult timp sau de a aloca resurse suplimentare analiștilor pentru curățarea și prelucrarea preliminară a datelor. Acest pas face parte oricum din procesul de funcții analitice predictive, dar o infrastructură IT bună și unificată o poate face mai ușoară și mai rapidă.

Distorsiune

Provocare: Perspectivele derivate din date și generate de AI sunt apreciate în special ca o contribuție obiectivă și nepărtinitoare; gândirea arată că, din moment ce sunt generate de modele și nu de oameni, nu există niciun motiv pentru care să existe vreo părtinire. În realitate, modelele și IA pot fi de fapt părtinitoare. Cu modelele, selectarea și pregătirea datelor de antrenament pot introduce distorsiuni.

Abordarea bazată pe cele mai bune practici: o intervenție eficientă pentru a evita distorsiunea de model poate avea loc în două etape ale procesului de analiză predictivă. În timpul pregătirii și selecției datelor, asigurați-vă că seturile dvs. de date sunt diverse și nu reflectă inegalitățile istorice. Și odată ce modelele sunt instruite, validați-le în mod regulat pentru a monitoriza pentru părtinire, subechipare și supraechipare.

Derivare model

Provocare: Condițiile din lumea reală evoluează, uneori foarte rapid. Un model antrenat cu privire la datele învechite, chiar dacă a fost corect inițial, poate deveni mai puțin eficient în timp. Detectarea fraudelor este un bun exemplu, deoarece metodele de fraudă se schimbă foarte dinamic, astfel încât un model instruit cu privire la datele de anul trecut ar putea rata noi tipare de fraudă care apar în acest an.

Abordarea cea mai bună practică: Aici devine foarte importantă întreținerea. Și în acest caz, validarea regulată și monitorizarea continuă a performanței modelului sunt esențiale. Uneori, modelele trebuie chiar reantrenate cu date actualizate.

Dificultăți în ceea ce privește adoptarea de către angajați

Provocare: Este descurajator să vezi instrumente excelente de analiză predictivă în care ai investit efort și resurse pentru a rămâne insuficient utilizate. Și în timp ce schimbarea este rareori ușoară, o astfel de tehnologie sofisticată poate fi deosebit de dificil de adoptat.

Abordarea cea mai bună practică: încercați să înțelegeți de ce oamenii dvs. se opun adoptării. Este o lipsă de expertiză care face ca instrumentele de analiză predictivă să pară prea dificil de utilizat? Există o neîncredere subiacentă a automatizării în general? Odată ce problemele de bază sunt clare, concentrați-vă pe abordarea acestora: demonstrați valoare, oferiți formare sau angajați talente specializate pentru a ajuta la reducerea decalajului dintre tehnologie și principalele părți interesate non-tehnice.

Cele mai bune practici: listă de verificare funcții analitice predictive

• Prioritizați utilizarea datelor curate, relevante, de înaltă calitate, în conformitate cu toate reglementările aplicabile (cum ar fi GDPR), legile privind confidențialitatea și standardele de securitate a datelor.
• Asigurați-vă că seturile dvs. de date sunt diverse și nu reflectă prejudecăți personale, inegalități istorice sau noțiuni învechite.
• Monitorizați continuu performanța modelului de funcții analitice predictive, validați periodic acuratețea și reantrenați-vă pe noile date, după cum este necesar, pentru a evita deriva de modele.
• Susține adoptarea de către angajați prin demonstrarea valorii, furnizarea de instruire și integrarea funcțiilor analitice predictive în fluxurile de lucru de afaceri.
• Optează pentru un software de funcții analitice ușor de utilizat care suportă funcții analitice predictive, în mod ideal cu o guvernare robustă a datelor integrată în și utilizează inovațiile relevante, precum AI-ul generativ, pentru a facilita adoptarea și utilizarea.

Funcții analitice predictive moderne: IA, machine learning și automatizare

O serie de tehnologii moderne au funcții analitice predictive semnificativ avansate: machine learning, progrese în IA, cloud computing și automatizare, pentru a numi câteva. Datorită acestor tehnologii, organizațiile pot analiza volume uriașe de date în timp real, pot dezvălui modele subiacente și pot face predicții exacte despre rezultatele viitoare. Ele fac mult mai ușor să anticipeze cu exactitate schimbările în comportamentul clienților, să identifice tendințele emergente ale pieței și să înțeleagă nevoile operaționale. Instrumentele AI pentru funcții analitice predictive le permit factorilor de decizie de afaceri să treacă de la o abordare reactivă, axată pe recuperarea oportunităților și reducerea provocărilor, la strategii proactive informate de date.

Unul dintre cei mai mari factori determinanți ai acestei transformări este dezvoltarea platformelor cloud îmbunătățite prin AI. Aceste platforme permit companiilor de toate dimensiunile să își utilizeze datele pentru a accesa funcții analitice predictive avansate, capabilități de învățare automată și planificare sofisticată a companiei. AI-ul acceptă funcții analitice în timp real alimentate de un cloud de date de afaceri și o face mai ușoară și mai intuitivă pentru utilizatori. Și automatizarea sarcinilor repetitive, precum raportarea, permite echipelor să se concentreze pe răspunsul la modificările prognozelor, întreruperile anticipate și noile oportunități.

Funcțiile analitice predictive în afaceri reprezintă o parte vitală a ecosistemului mai larg al științei datelor, conectând datele de afaceri, modelarea statistică și AI-ul pentru a oferi inteligență acționabilă. Pe măsură ce utilizarea funcțiilor analitice predictive devine mai răspândită, aceasta permite mai multor organizații să rămână agile și competitive.

Întrebări frecvente