Vysvetlená prediktívna analýza

Prediktívne analýzy sú nevyhnutnou súčasťou informovaného rozhodovania v modernom svete. Prediktívna analýza zahŕňa použitie pokročilých techník (ako sú štatistické modely a strojové učenie) na historické dáta s cieľom predvídať pravdepodobnosť rôznych budúcich výsledkov. Jednoducho povedané, prediktívna analýza umožňuje organizáciám prejsť od pochopenia toho, čo sa stalo, a predpovedať, čo sa bude diať ďalej.

Prediktívna analýza: Definícia

Prediktívna analýza je používanie historických údajov, štatistického modelovania a strojového učenia na predpovedanie budúcich výsledkov, trendov a správania.

Vzhľadom na početné narušenia v posledných rokoch a intenzívny tlak konkurencie nie je prekvapujúce, že prediktívna analýza sa stala základným nástrojom v organizáciách na celom svete. Ako kľúčový prvok pri rozhodovaní sa prediktívna analytika používa vo všetkých odvetviach a pracovných funkciách vrátane financií, marketingu, zdravotnej starostlivosti, prognózovania predaja a obchodnej stratégie. Ako presne teda funguje proces prediktívnej analýzy?

Ako funguje prediktívna analýza

Prediktívne analýzy skúmajú minulé údaje, odkrývajú vzory a vzťahy a používajú ich ako analýzy na prognózu pravdepodobnosti ďalšieho vývoja. Proces prediktívnej analýzy zvyčajne zahŕňa nasledujúce kroky:

1. Zhromažďovanie údajov: Zhromažďovanie relevantných historických údajov z rôznych zdrojov; napríklad databázy zákazníkov, záznamy pacientov, odpočty senzorov, protokoly transakcií alebo sociálne médiá.
2. Príprava údajov: Vyčistenie, predbežné spracovanie a štandardizácia nespracovaných údajov. Zvyčajne to zahŕňa odstránenie chýb a duplikátov, spracovanie chýbajúcich hodnôt a zabezpečenie toho, aby bolo všetko v konzistentnom použiteľnom formáte.
3. Výber a trénovanie modelu: Vyberte techniky prediktívnej analýzy a algoritmy strojového učenia a použite ich pre pripravené dáta na zostavenie a trénovanie modelu. Počas tréningu model analyzuje historické dáta súvisiace so známymi výsledkami; potom identifikuje, na ktorých faktoroch najviac záleží a ako ovplyvnili tieto výsledky.
4. Overenie modelu: Na otestovanie presnosti modelu ho analytici spustia na historických údajoch, ktoré nevidel, so známymi výsledkami a použijú rôzne metriky na meranie jeho výkonu. Akonáhle je optimálny, model je pripravený na nasadenie.
5. Prognóza: Trénované modely sa potom použijú na nové údaje, kde výsledky nie sú známe, aby sa predpovedalo, čo pravdepodobne budú, na základe vzorov odkrytých v historických údajoch.

Proces prediktívnej analýzy nad rámec nasadenia

Akonáhle sú modely nasadené a spustené, práca sa len zriedka skončí. Modely sa nepretržite monitorujú a zdokonaľujú, keď sa objavujú nové údaje a menia sa podmienky – niekedy sa dokonca musia pretrénovať, aby sa predišlo posunu modelu. A je potrebné využiť prehľady a prognózy získané z prediktívnej analýzy: usmerňovanie rozhodnutí, informovanie o stratégii, optimalizáciu operácií, pomoc pri predvídaní obchodných príležitostí a označovanie rizík, ktorým sa treba vyhnúť alebo ktoré je potrebné zmierniť. Teraz, keď sme zistili, ako funguje prediktívna analýza, poďme rozložiť niekoľko najbežnejších prípadov použitia.

Typy modelov prediktívnej analýzy

Prediktívne analytické techniky zahŕňajú rôzne prístupy vrátane regresie, klasifikácie, klastrovania, rozhodovacích stromov, neurónových sietí, analýzy časových radov a detekcie anomálií. Mnohé z rovnakých techník sa používajú na dolovanie dát. Hlavným rozdielom medzi dolovaním dát a prediktívnou analýzou je ich účel: zatiaľ čo dolovanie dát je zvyčajne prieskumnejšie, prediktívna analýza je orientovaná na cieľ a zameraná na prognózovanie konkrétnych výsledkov.

Modely prediktívnej analýzy pomáhajú odpovedať na konkrétne otázky o budúcnosti; na rozdiel od toho môže dolovanie údajov odhaliť odpovede na otázky, ktoré analytik ani neuvažoval, alebo odhaliť vzory, ktoré sú úplne neviditeľné.

Prediktívna analýza verzus normatívna analýza

Primárny rozdiel medzi prediktívnou a normatívnou analýzou spočíva v ich rozsahu a účele. Poďme to rozložiť. Existujú štyri typy rozšírenej analýzy: deskriptívna analýza, diagnostická analýza, prediktívna analýza a normatívna analýza.

Jednoducho povedané, popisná analýza sa používa na presné posúdenie aktuálneho stavu vecí alebo na pochopenie toho, čo sa stalo: myslieť na mesačné správy o predaji alebo demografické údaje zákazníkov. Diagnostická analýza pomáha pochopiť, prečo sa to stalo, ktoré faktory ovplyvnili aktuálny stav: napríklad, prečo predaj v konkrétnom mesiaci klesol. Prediktívne analýzy používajú historické dáta, strojové učenie a umelú inteligenciu na predpovedanie budúcich výstupov; príkladom prediktívnej analýzy by bolo prognózovanie, ako by konkrétne rozhodnutie mohlo ovplyvniť predaj. Preskriptívna analýza to robí o krok ďalej, navrhuje akcie založené na prognóze na dosiahnutie požadovaných výsledkov, ako je odporúčanie marketingových stratégií na zníženie obstarávacích nákladov zákazníka.

Myslite na to ako na otázky zodpovedané rôznymi typmi:

• Popisná analýza: Čo sa stalo?
• Diagnostická analýza: Prečo sa to stalo?
• Prediktívne analýzy: Čo sa stane?
• Preskriptívna analytika: Čo by sme mali urobiť, aby sa to stalo?

Prediktívne analytické aplikácie a prípady použitia v reálnom svete

Využívanie prediktívnej analýzy v biznise je veľmi rozsiahle, s takmer nekonečnou ponukou možných aplikácií – a používa sa aj vo viac ako biznise. Skôr než rozoberieme niektoré z príkladov prediktívnej analýzy špecifickejších pre dané odvetvie, najprv sa pozrime na najbežnejšie prípady použitia, ktoré sa nachádzajú vo všetkých odvetviach.

Medzi najbežnejšie prediktívne analytické aplikácie patria:

Predaj

Modely prediktívnej analýzy sa vo veľkej miere používajú v prognózach predaja a na predvídanie správania zákazníkov alebo zmien potrieb. Podniky používajú prediktívnu analýzu na identifikáciu potenciálnych zákazníkov s vysokou hodnotou, riadenie plánovania rozpočtu a optimalizáciu stratégií predaja modelovaním vplyvu potenciálnych strategických zmien pred ich implementáciou.

Marketing

Určité techniky prediktívneho modelovania môžu byť neoceniteľné pre marketérov, ktorí sa snažia prehĺbiť svoje chápanie preferencií zákazníkov a prispôsobiť komunikáciu so zákazníkmi. Prediktívne analýzy pomáhajú zlepšovať zacielenie reklám, segmentovať zákazníkov a prispôsobiť ponuky na základe fázy cesty zákazníka a ďalších faktorov.

Personalistika

Prediktívne analýzy sú vynikajúcim nástrojom na optimalizáciu úrovní personálneho obsadenia, najmä pre roly, kde môže byť potrebné rýchle škálovanie počas určitých sezón alebo v dôsledku iných okolností. Napríklad v sektore pohostinstva môže analýza personálneho obsadenia a obchodných údajov z minulých rokov pomôcť manažérom ĽZ primerane naplánovať pracovnú silu a pripraviť nestálych zamestnancov na vrcholové sezóny alebo obsadené hodiny.

Riadenie dodávateľského reťazca

Aplikácie prediktívnej analýzy v riadení dodávateľského reťazca sú rôzne a závisia od konkrétneho odvetvia. Ale práve v každom odvetví je nevyhnutné vedieť predvídať prerušenia dodávateľského reťazca a pripraviť sa na nedostatok, úzke miesta a prudký nárast cien. Výrobcovia môžu napríklad analyzovať historické vzory dopytu, časové tipy ponuky a dáta prepravy na prognózovanie potrieb materiálu a proaktívne upravovať harmonogramy obstarávania.

Rozvoj podnikania a stratégia

Presnejšie prognózy budúcnosti, podložené údajmi, pomáhajú vedúcim podnikom prijímať informované rozhodnutia a usmerňovať svoje spoločnosti správnym smerom. Bez ohľadu na to, či vykonáte analýzu trhu pred rozšírením o nové odvetvie alebo posúdite regionálne nariadenia a konkurenčné prostredie pred vstupom na nový trh, rozhodujúci činitelia sa spoliehajú na prediktívnu analýzu v obchodnej stratégii.

Prevádzka

Bez ohľadu na odvetvie, lepšia predstava o problémoch, ktoré sa pravdepodobne vyskytnú, uľahčuje optimalizáciu fungovania podniku. Od predikcie porúch zariadení až po optimalizáciu alokácie zdrojov a predvídanie oneskorení dodávok, prediktívne analýzy pomáhajú prevádzkovať operácie hladko a bez prerušení.

Zákaznícka podpora

Modely prediktívnej analýzy môžu organizáciám pomôcť predvídať potreby zákazníkov a napraviť potenciálne problémy skôr, ako začnú ovplyvňovať spokojnosť zákazníkov. Prechod z reaktívneho riešenia problémov na proaktívnu podporu by nielen zlepšil skúsenosti zákazníkov, ale aj zachoval podporné zdroje z dlhodobého hľadiska.

Príklady prediktívnej analýzy v reálnom svete

Teraz, keď máte všeobecnú predstavu o používaní prediktívnej analýzy v podnikaní, pozrime sa na niektoré reálne príklady z rôznych odvetví.

Financie a amp; bankovníctvo

Aplikácie prediktívnej analýzy vo finančnom sektore sú rôzne. V prípade jedného sa prediktívne analytické modely široko používajú v prognózach akciových trhov, bodovaní úverov a hodnotení rizík. Napríklad výpočet pravdepodobnosti zvýšenia akcie pred investovaním. Sú však tiež kľúčovým prvkom pri odhaľovaní a prevencii podvodov, podpore kybernetickej bezpečnosti a identifikácii zraniteľných miest.

Zdravotníctvo

Techniky prediktívneho modelovania môžu pomôcť zdravotníckym organizáciám predvídať prepuknutie a šírenie chorôb. Poskytovatelia zdravotnej starostlivosti ich používajú na identifikáciu rizikových pacientov pre určité stavy a navrhujú preventívne opatrenia alebo včasné vyšetrenia. Napríklad analýzou faktorov životného štýlu, ktoré korelujú s diagnózou konkrétnej zdravotnej problematiky v konkrétnej populácii pacientov, môžu poskytovatelia zdravotnej starostlivosti zistiť, ktorí iní pacienti by mali byť preverení alebo ponúknuté zásahy do životného štýlu.

Výroba

Výrobcovia používajú prediktívnu analýzu, ktorá pomáha predchádzať zlyhaniu zariadení a optimalizovať údržbu, chrániť dodávateľské reťazce pred prerušeniami a predvídať zmeny cien surovín a energie. Napríklad analyzovaním historických údajov o údržbe môžu zistiť, že zariadenia sa častejšie rozkladali s manuálnymi kontrolami príliš ďaleko od seba; zároveň sa nárast životnosti zariadení znižuje nad rámec zdvojnásobenia počtu kontrol. V porovnaní so skúškami a chybami sú techniky prediktívneho modelovania účinnejším spôsobom, ako nájsť sladké miesto na zníženie zlyhania zariadenia bez zbytočných výdavkov na zdroje údržby.

Maloobchod a elektronický obchod

Maloobchodné spoločnosti sa vo veľkej miere spoliehajú na prediktívnu analýzu pre prognózovanie dopytu, riadenie zásob, dynamickú tvorbu cien, personalizovaný marketing a iné účely. Môžu napríklad segmentovať zákazníkov na základe vzorov výdavkov a histórie nákupov. Potom uvidia, ktorí zákazníci si ešte neobjednali produkty kúpené inými zákazníkmi v tomto segmente s podobnými nákupnými vzormi a zacielia ich na personalizované ponuky. Napríklad, ak väčšina zákazníkov, ktorí pravidelne nakupujú psie hračky, zvyčajne skladuje aj na psie maškrty od tohto predajcu, tí, ktorí si kúpili jeden, ale nie druhý, s väčšou pravdepodobnosťou použijú personalizovaný zľavový kód alebo zmocnia sa obmedzenej časovej ponuky. Na osobnej úrovni udržiava odporúčania relevantnejšie, zlepšuje zákaznícku skúsenosť a v rozsahu sa pridáva k lepším číslam predaja.

Telekomunikácie

Poskytovatelia telekomunikačných služieb používajú modely prediktívnej analýzy na zníženie odlivu zákazníkov a zvýšenie udržania zákazníkov a obnovy služieb (okrem iného). Techniky prediktívnej analýzy pomáhajú identifikovať zákazníkov, u ktorých je pravdepodobné, že zrušia ich servis alebo sa pravdepodobne neobnovia, takže spoločnosť si môže prispôsobiť marketingové ponuky alebo v niektorých prípadoch aj snahy o vzdelávanie zákazníkov, aby ich povzbudili k tomu, aby zostali. Je to dôležité najmä vtedy, ak sú náklady na obstaranie zákazníkov vysoké: proaktívne zasahovať predtým, než existujúci zákazníci zmenia poskytovateľov, je rozhodujúce pre ziskovosť.

Kľúčové výhody prediktívnej analýzy

Široká škála aplikácií, o ktorých sme diskutovali, ukazuje dôležitosť prediktívnej analýzy. Vo všetkých odvetviach a prípadoch použitia je bežné to, že poskytuje spoločnostiam obrovskú výhodu. Medzi hlavné výhody prediktívnej analýzy patria:

Zníženie rizika: Od boja proti podvodom alebo predchádzania investíciám s nedostatočnými vyhliadkami až po zníženie šance na prerušenie dodávateľského reťazca – prediktívne analýzy pomáhajú spoločnostiam zmierňovať riziká.

Efektívnosť: Prediktívne analýzy pomáhajú spoločnostiam maximalizovať výkon s minimálnymi zmenami. Okrem toho je modelovanie možných výsledkov pred vykonaním akejkoľvek zmeny dobrým spôsobom, ako zabrániť narušeniu a plytvaniu zdrojmi.

Lepšie rozhodovanie: Jednou z hlavných výhod prediktívnej analýzy je, že poskytuje špecifické vstupy odvodené od údajov na usmerňovanie rozhodnutí. Dokonca aj špičkoví odborníci vo svojom odbore môžu robiť lepšie rozhodnutia, ak ich skúsenosti a profesionálna intuícia sú podporované tvrdými dátami. Okrem toho informovanie o strategickom rozhodovaní prostredníctvom údajov uľahčuje zabezpečenie interného odkupu.

Zlepšenie zákazníckej skúsenosti: Mnohé z aplikácií prediktívnej analýzy, o ktorých sme diskutovali, sú prínosom nielen pre spoločnosť, ale aj pre zákazníkov. Vlastné odporúčania a ponuky, proaktívna podpora a personalizovaná komunikácia – všetky tieto výhody prediktívnej analýzy zlepšujú zážitok zákazníkov. Skúsenosti zákazníkov často ovplyvňujú udržanie zákazníkov, dôveru, modely výdavkov, celoživotnú hodnotu zákazníka a niekedy aj náklady na obstaranie zákazníkom.

Konkurenčná výhoda: Prediktívne analýzy poskytujú organizáciám predvídavosť, ktorú potrebujú na to, aby sa vyhli nákladným chybám, znížili narušenia, predvídali trendy na trhu, využili obchodné príležitosti a rýchlejšie reagovali na zmeny. Inými slovami, pomáha im udržať si náskok pred konkurenciou.

Vzhľadom na výhody prediktívnej analýzy by sme sa mohli čudovať, prečo ju nepoužíva každá jedna spoločnosť na svete. Aj keď čoraz viac spoločností uznáva význam prediktívnej analýzy, existuje niekoľko výziev a obmedzení, ktoré môžu niektoré organizácie brzdiť.

Výzvy prediktívnej analýzy a osvedčené postupy na ich prekonanie

Výzvy prediktívnej analýzy je možné voľne zoskupiť do troch kategórií na základe kľúčových komponentov procesu prediktívnej analýzy: údaje, ľudia a model. Obmedzenia prediktívnej analýzy súvisiace s údajmi súvisia s kvalitou, správou a dostupnosťou údajov. „Ľudské výzvy“ zvyčajne zahŕňajú ľudské chyby a zaujatosť zavedené v rôznych fázach procesu prediktívnej analýzy, ako aj odolnosť voči technologickému osvojeniu. A nakoniec, prediktívne analytické modely môžu tiež predstavovať určité výzvy, ako je posun modelu. Poďme rozložiť niektoré z najčastejších výziev prediktívnej analytiky – a riešenia, ako ich prekonať.

Obmedzená dostupnosť údajov

Výzva: Prediktívna analýza sa opiera o údaje. Ak je k dispozícii príliš málo zdrojov údajov, je náročné zabezpečiť, aby prediktívna analýza poskytovala presný výstup. Dokonca aj školenie prediktívnych analytických modelov by bolo ťažké bez rozsiahlej a pestrej ponuky údajov.

Najpraktickejší prístup: Snažte sa používať hardvér a softvér IoT, ktoré generujú vysoko kvalitné dáta v použiteľných formátoch. V závislosti od odvetvia a odvetvia by to mohlo zahŕňať investovanie do spoľahlivého CDP, inštaláciu monitorov a sledovačov zariadení alebo úpravu konkrétnych firemných postupov. Niekedy by mohlo pomôcť aj myslenie mimo rámčeka: existujú externé zdroje údajov, ktoré by mohli byť relevantné – pokiaľ sú verejne prístupné a platné predpisy umožňujú ich použitie na komerčné účely.

Nedostatočná kvalita údajov

Výzva: Prediktívna analýza potrebuje čisté, úplné a relevantné údaje, aby poskytla presný výstup. Chýbajúce, nekonzistentné alebo zastarané dáta môžu viesť k nepresným predikciám.

Prístup založený na osvedčených postupoch: Zaistenie spoľahlivého riadenia údajov a procesov čistenia. Jedným zo spôsobov, ako to urobiť, je používať softvérové ekosystémy, ktoré dobre spolupracujú a štandardne štandardizovať údaje. Alternatívou je investovať viac času alebo prideliť dodatočné zdroje analytikov na čistenie a predbežné spracovanie dát. Tento krok je aj tak súčasťou procesu prediktívnej analýzy, ale dobrá, jednotná IT infraštruktúra ho môže uľahčiť a zrýchliť.

Nevhodnosť

Výzva: Štatistiky odvodené od údajov a umelej inteligencie sú obzvlášť cenené ako objektívne, nezaujaté vstupy; myslenie hovorí, že keďže sú generované skôr modelmi než ľuďmi, nie je dôvod na to, aby existovala nejaká zaujatosť. V skutočnosti môžu byť modely a umelá inteligencia skreslené. S modelmi je to výber a príprava tréningových dát, ktoré môžu zaviesť zaujatosť.

Prístup založený na najlepších postupoch: Účinný zásah, aby sa predišlo skresleniu modelu, môže nastať v dvoch fázach procesu prediktívnej analýzy. Počas prípravy a výberu údajov sa uistite, že vaše množiny údajov sú rôznorodé a neodrážajú historické nerovnosti. A keď sú modely vyškolené, pravidelne ich overujte, aby ste mohli monitorovať zaujatosť, nevhodnosť a prepracovanie.

Model drift

Výzva: Reálne podmienky sa vyvíjajú, niekedy veľmi rýchlo. Model trénovaný na zastaraných údajoch, aj keď bol pôvodne presný, môže byť časom menej účinný. Odhaľovanie podvodov je dobrým príkladom, pretože metódy podvodov sa menia veľmi dynamicky, takže model vyškolený na minuloročné údaje môže v tomto roku chýbať novým modelom podvodov.

Prístup založený na najlepších postupoch: V tomto smere sa údržba stáva veľmi dôležitou. Aj v tomto prípade je rozhodujúce pravidelné overovanie a nepretržité monitorovanie výkonu modelu. Niekedy je dokonca potrebné modely pretrénovať s aktualizovanými údajmi.

Ťažkosti s osvojením si zamestnancov

Výzva: Je odrádzajúce vidieť skvelé nástroje prediktívnej analýzy, do ktorých ste investovali úsilie a zdroje do nich zostávajú nedostatočne využité. A zatiaľ čo zmena je zriedka jednoduchá, takéto sofistikované technológie môžu byť obzvlášť ťažké prijať.

Prístup k najlepším praktikám: Snažte sa pochopiť, prečo vaši ľudia odolávajú adopcii. Je to nedostatok odborných znalostí, ktoré spôsobujú, že nástroje prediktívnej analýzy sa zdajú byť príliš ťažko použiteľné? Existuje zásadná nedôvera voči automatizácii vo všeobecnosti? Keď budú hlavné problémy jasné, zamerajte sa na ich riešenie: preukázať hodnotu, poskytnúť odbornú prípravu alebo si najať špecializované talenty, ktoré pomôžu preklenúť priepasť medzi technológiami a kľúčovými netechnickými účastníkmi.

Osvedčené postupy: Kontrolný zoznam prediktívnej analýzy

• Uprednostňujte používanie čistých, relevantných a vysokokvalitných údajov v súlade so všetkými uplatniteľnými nariadeniami (ako je GDPR), zákonmi o ochrane osobných údajov a štandardmi zabezpečenia údajov.
• Uistite sa, že vaše množiny údajov sú rôznorodé a neodrážajú osobné predsudky, historické nerovnosti alebo zastarané pojmy.
• Nepretržite monitorujte výkon modelu prediktívnej analýzy, pravidelne overujte presnosť a podľa potreby prekvalifikujte nové údaje, aby ste predišli posunu modelu.
• Podporuje osvojovanie zamestnancami preukázaním hodnoty, poskytovaním školení a integráciou prediktívnej analýzy do podnikových pracovných postupov.
• Vyberte si používateľsky prívetivý analytický softvér, ktorý podporuje prediktívnu analýzu, v ideálnom prípade s robustným riadením dát a používa relevantné inovácie, ako je generatívna umelá inteligencia, na uľahčenie osvojenia a používania.

Moderná prediktívna analýza: AI, strojové učenie a automatizácia

Niekoľko moderných technológií má výrazne pokročilú prediktívnu analýzu: strojové učenie, pokroky v oblasti umelej inteligencie, cloud computingu a automatizácie. Vďaka týmto technológiám môžu organizácie analyzovať obrovské objemy dát v reálnom čase, odhaľovať základné vzory a robiť presné predpovede o budúcich výsledkoch. Uľahčujú presné predvídanie zmien v správaní zákazníkov, odhaľujú vznikajúce trendy na trhu a rozumejú prevádzkovým potrebám. Nástroje prediktívnej analýzy umelej inteligencie umožňujú subjektom s rozhodovacími právomocami v podniku prejsť od reaktívneho prístupu zameraného na dobiehanie príležitostí a zmierňovanie výziev na proaktívne stratégie informované dátami.

Jednou z najväčších hybných síl tejto transformácie je vzostup cloudových platforiem s vylepšenou umelou inteligenciou. Tieto platformy umožňujú spoločnostiam všetkých veľkostí používať ich údaje na prístup k pokročilým prediktívnym analýzam, možnostiam strojového učenia a sofistikovanému podnikovému plánovaniu. AI podporuje analýzu v reálnom čase, ktorá je poháňaná cloudom obchodných údajov, a uľahčuje ju a je pre používateľov intuitívnejšia. A automatizácia opakujúcich sa úloh, ako sú výkazníctvo, umožňuje tímom zamerať sa na reagovanie na zmeny v prognózach, predpokladaných prerušeniach a nových príležitostiach.

Prediktívne analýzy v podnikaní sú dôležitou súčasťou širšieho ekosystému dátovej vedy, ktorý prepája obchodné dáta, štatistické modelovanie a umelú inteligenciu, aby poskytoval použiteľné spravodajstvo. Keďže používanie prediktívnej analýzy sa stáva rozšírenejším, umožňuje viacerým organizáciám zostať agilné a konkurencieschopné.

Často kladené otázky