Öngörücü analitikler nedir?
Tahmine dayalı analitikler, gelecekteki olaylar, davranışlar ve sonuçlar hakkında tahminler yapan gelişmiş analitiklerin bir dalıdır.
Tahmine dayalı analitiklere genel bakış
Tahmine dayalı analitikler, işletmelerin geleceğe bakmasına ve makul düzeyde doğrulukla köşelerde dolaşmasına yardımcı olur. Bu beceri her zaman önemliydi - ama şu anda olduğu kadar kritik olmadı. Şirketler büyük ticaret ve tedarik zinciri aksamaları, talepte ani artışlar (veya göçler), yepyeni riskler ve zorluklar ve genel olarak kiralanmamış sularda gezinmek zorunda kaldı. Bu nedenle, tahmine dayalı analitikler, dünya çapındaki organizasyonlar için öncelik listelerinin en üstüne çıktı.
Tahmine dayalı analitik tanımı
Tahmine dayalı analitikler, gelecekteki olaylar, davranışlar ve sonuçlar hakkında tahminler yapan gelişmiş analitiklerin bir dalıdır. Mevcut ve geçmiş verileri analiz etmek ve bir şeyin iş radarı üzerinde olmasa bile bir şeyin gerçekleşme olasılığını değerlendirmek için makine öğrenmesi algoritmaları ve gelişmiş tahmin modellemesi dahil olmak üzere istatistiksel teknikleri kullanır.
Tahmine dayalı analitikler çoğu sektörle ilgilidir ve aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok kullanım içerir:
Çalışan ve müşteri kaybını azaltma
Ödemeler için varsayılan hesap tayin etme olasılığı en yüksek olan müşterileri belirleme
Veri temelli satış tahminini destekleme
Optimum fiyatlandırma ayarlanıyor
Makinelerin bakıma veya değişime ihtiyacı olduğunda izleme
Karar vericilerin hızlı değişim ve piyasa dalgalanmalarının sabit olduğu bir dünyada ilerlemesine yardımcı olmak için eyleme geçirilebilir, doğru tahminler gereklidir. COVID-19 öncesinde bu doğru iken birden fazla olası senaryoyu özetleme ve tahmin etme ve planlama özelliği artık her zamankinden daha kritik.
Tahmine dayalı analitikler, COVID-19 ile mücadelede de kilit rol oynadı. Hastaneler ve sağlık sistemleri riski ölçmek, hastalık sonuçlarını tahmin etmek ve tıbbi ekipman ve PPE için tedarik zincirlerini yönetmek için tahmin modellerini kullanır. Sırasıyla araştırmacılar, virüsün yayılmasını haritalamak, vaka sayılarını tahmin etmek ve temas izlemelerini yönetmek için modeller kullanıyorlar, hepsi de enfeksiyon sayılarını ve ölümleri azaltmak amacıyla.
Yukarıda gösterildiği gibi, tahmine dayalı analitikler, işletmelerin nakit akışını tahmin etmesine yardımcı olabilir.
Tahminleme ve öngörülü analitikler
Doğru, zamanında tahminler üreten tahmin modelleri oluşturduktan ve dağıttıktan sonra ne var? Birçok işletme , temel analitikleri bir sonraki mantıksal adım olarak görüyor.
Öngörücü analitikler daha sonra ne olacağına karar vermenize yardımcı olurken, önkoşullu analitikler bu konuda ne yapacağınızı veya X, Y veya Z'yi gerçekleştirdiyseniz nasıl daha iyi bir sonuç elde edebileceğinizi anlamanıza yardımcı olur. Bu tür gelişmiş analitikler tahmine dayalı analitikler üzerine kurulur ve mümkün olan en iyi eylem veya karar sürecini belirlemek için birçok farklı faktörü göz önünde bulundurur.
Hazırlayan analitikler genellikle "iş analitiklerinin son aşaması" olarak tanımlanır. Ayrıca Gartner'ın Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020'nin zirvesinde oturan en karmaşık ve görece yeni olanıdır.
Bugün tahmine dayalı analitikler
Allied Market Research tarafından yapılan bir araştırmaya göre, küresel tahmine dayalı analitik pazarının 2027 yılına kadar 35,45 milyar ABD Doları'na ulaşması ve %21,9'luk bileşik yıllık büyüme hızında (CAGR) büyümesi öngörülüyor. Tahmine dayalı analitikler, büyük miktarda verinin üretildiği, bilgisayarların üstel olarak daha hızlı işleme gücüne sahip olduğu ve yazılımın daha etkileşimli ve kullanımı daha kolay hale geldiği günümüz dünyasında gerçekten kendine has bir hale geldi.
Şirketler yalnızca çok büyük hacimli veriler toplamakla kalmayıp geleneksel yapılandırılmış verilerden Nesnelerin İnterneti (IoT), metin, video ve karanlık veriler gibi yapılandırılmamış verilere kadar birçok farklı türü topluyor. Tahmine dayalı analitiklerin Big Data'yı farklı kaynaklardan birleştirme ve analiz etme becerisi, daha derin ve daha güçlü olan daha doğru tahminler ve yüzeyler içgörüleri üretir. Bulut, bu farklı veri kaynaklarının tümünü birbirine bağlamak için önemlidir. Bunun yanı sıra, bulut tabanlı veri depolarında ve göllerde verilerin depolanması, şirket içi depolamaktan daha uygun maliyetli ve daha ölçeklenebilir.
Bugünün tahmine dayalı analitikleri de makine öğrenimi, derin öğrenme ve nöral ağlar gibi yapay zeka (AI) teknolojileri ile "artırılmıştır". Bu artırılmış analizler büyük hacimli verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir, insanların kaçırabileceği içgörüler ortaya çıkarabilir ve gelecekteki olayların olasılığını daha niceliklendirerek daha doğru hale getirebilir. Ayrıca tahmin modelleri oluşturma ve test etme gibi tahmin analizi sürecindeki karmaşık adımları otomatikleştirirler. Doğal dil işleme (NLP), kullanıcıların soru sormasını ve konuşma dilinde cevap almasını sağlayan yapay zeka türü, bu cevapları yorumlamayı ve anlamayı her zamankinden daha kolay hale getiriyor.
Tarihsel olarak, tahmine dayalı analitiklerin arkasındaki araçlar ve teknikler o kadar karmaşık ve o kadar karmaşık olmuştur ki yalnızca veri bilimcileri ve profesyonel analistler bunları etkili bir şekilde kullanabilmişlerdir. Ancak artırılmış analitiklerle, en az eğitime sahip iş kullanıcıları artık doğru tahminler oluşturabilir ve BT'den yardım almadan akıllı ve ileriye dönük kararlar alabilirler. Bu, güçlü bir rekabet pazarında göz ardı edilemeyen bir avantaj.
Öngörücü analiz örnekleri
Tahmine dayalı analitikler, finansal hizmetlerden havacılığa kadar neredeyse her sektör için uygulanabilir ve değerlidir. Öngörücü modeller envanter tahmini yapmak, kaynakları yönetmek, bilet fiyatları belirlemek, ekipman bakımını yönetmek, kredi riski modelleri geliştirmek ve çok daha fazlası için kullanılır. Şirketlerin riskleri azaltmasına, operasyonları optimize etmesine ve geliri artırmasına yardımcı olur.
İK'daki tahmine dayalı analitikler
İK doğal olarak büyük miktarda insan verisini izleyen bir alandır. Tahmine dayalı analitikler sayesinde, potansiyel bir çalışanın bir kültürel uyum olup olmadığını ve hangi çalışanların bir organizasyondan ayrılma riski (aşağıda gösterilmiştir) olduğunu, bir şirketin bir çalışanı desteklemesi mi yoksa beceri boşluklarını doldurmak için işe alınması gerekip gerekmediğini ve çalışanların iş sonuçlarına verimli bir şekilde katkıda bulunup bulunmadığını belirlemek için bu veriler analiz edilebilir. Bu yetenekler, İK'nın izole edilmiş bir işlev olarak hareket etmek yerine genel iş sonuçlarına katkıda bulunabileceği anlamına gelir.
İK'daki öngörücü analitikler, çalışan kaybını tahmin etmek için kullanılabilir.
Sağlık hizmetlerinde tahmine dayalı analitikler
Günümüz dünyasında, hastaneler ve sağlık kuruluşları kaynakları en üst düzeye çıkarmak için büyük baskı altındadır ve tahmine dayalı analitikler bunu mümkün kılar. Sağlık yetkilileri, tahmine dayalı analitikleri kullanarak finansal ve operasyonel karar alma süreçlerini geliştirebilir, envanter ve kadrolama düzeylerini optimize edebilir, tedarik zincirlerini daha verimli bir şekilde yönetebilir ve tıbbi ekipmanlar için bakım ihtiyaçlarını öngörebilir. Tahminleme analitikleri, hasta bozulmasının erken belirtilerini tespit ederek, geri kabulü riski olan hastaları tespit ederek ve hasta tanısı ve tedavisinin doğruluğunu artırarak klinik sonuçları iyileştirmeyi de mümkün kılıyor.
Perakendede tahmine dayalı analitikler
Perakendeciler, hem çevrimiçi hem çevrimiçi aktiviteyi tanımlama bilgileri aracılığıyla izleme gibi çok miktarda müşteri bilgisini toplar ve gerçek dünyada, müşterilerin bir mağazada nasıl ilerlediğini izler. Takip edilen diğer bilgiler arasında satış noktasındaki müşteri irtibat bilgileri, bunların sosyal medya etkinlikleri, satın aldıkları ve belirli kalemleri ne sıklıkta satın aldıkları veya bir mağazayı ziyaret ettikleri yer alır. Perakendeciler, tahmine dayalı analitikleri kullanarak stok optimizasyonu ve gelir tahmininden davranış analizlerine, müşteri hedeflemeye ve dolandırıcılık tespitine kadar her şeye ilişkin verilerden yararlanabilir.
Pazarlamada tahmine dayalı analitikler
Öngörücü analitikler ile oluşturulan modeller, müşterilerin istedikleri zaman istedikleri şeyleri çevrimiçi olarak sıralayabilecekleri bir dünyada kampanyalarını daha hedefli ve etkili hale getirmede pazarlamacılar için son derece değerlidir. Tahmine dayalı pazarlama analitikleri veriye dayalı müşteri ve kitle segmentasyonu, yeni müşteri kazanma, duyum puanlama, içerik ve reklam önerileri ve hiper kişiselleştirme sağlar. Pazarlamacılar bir müşteri verilerini kullanarak promosyonları, reklam kampanyalarını ve beğenebilecekleri diğer ürünler için doğru zamanda öneriler sunarak müşteri deneyimini ve elde tutma deneyimini geliştirebilir.
Tedarik zincirindeki tahmine dayalı analitikler
Tahmine dayalı analitikler, çevik ve dayanıklı bir tedarik zinciri yürütmek ve aksaklıklardan kaçınmak için önemli hale gelmiştir. Doğru tedarik ve talep tahminleri oluşturmak, optimum stok düzeylerini belirlemek, lojistik ve zamanında teslimatları iyileştirmek, ekipman bakım sorunlarını öngörmek, beklenmeyen koşulları tespit etmek ve bunlara çok daha fazla uyum sağlamak için birçok farklı kaynaktan gelen büyük veri kümelerini analiz eder.
Tahmine dayalı analitikler kullanan şirketler
Motor Oil Group , ham petrol rafinasyonunda ve Yunanistan ve Doğu Akdeniz bölgesinde petrol ürünlerinin satışında bir sektör lideridir. Tahmine dayalı analitik özelliklerinin desteğiyle, ekipman sağlığını sürekli olarak izlemek ve olası arızaları gün öncesinden tahmin etmek için sensör verilerini kullandılar. Sonuçlar? Tarihsel verilerin temel neden analizini kullanarak 120 ile 20 saat öncesindeki anormal olayları açıklamada %77'den fazla doğruluk elde ettiler.
Osmanlı Şirketi, Kore'nin en büyük gıda ve içecek şirketlerinden biri ve küresel çapta tanınmış bir köri tozu, anlık erişte ve diğer birçok üründür. Öngörülü analitiklerle talep tahmini yapmak, satış, pazarlama, üretim ve finans departmanları için stratejik kararlar vererek işletmenin temel bir parçasıdır ve böylece pazar payı ve iş hakkında derin öngörüler elde edebilirsiniz.
Tahmine dayalı analitik sürecindeki temel adımlar
Tahmine dayalı analitik süreci, bir hedef veya amaç tanımlamayı, büyük miktarda veriyi toplamayı ve temizlemeyi, ardından gelişmiş tahmin algoritmaları ve tekniklerini kullanarak tahmin modelleri oluşturmayı içerir. Bu geleneksel olarak karmaşık süreç, yeni yapay zeka teknolojileri sayesinde ortalama iş kullanıcıları tarafından daha otomatik ve daha erişilebilir hale geliyor, ancak şirketler belirli adımlarda yardımcı olmak veya belirli modeller oluşturmak için yine de BT'ye ihtiyaç duyabilir.
Çok basit bir deyişle, tahmine dayalı analiz sürecindeki adımlar aşağıdaki gibidir:
Tahmine dayalı analiz sürecindeki adımlar.
- Projenizin hedeflerini tanımlayın. İstenen sonuç nedir? Hangi problemi çözmeye çalışıyorsunuz? İlk adım projenizin hedeflerini, teslimat öğelerini, kapsamını ve gerekli verileri tanımlamaktır.
- Verilerinizi toplayın. İhtiyacınız olan tüm verileri tek bir yerde toplayın. Daha ayrıntılı sonuçlar elde etmek için çeşitli kaynaklardan işlem sistemlerine ve sensörlerden çağrı merkezi günlüklerine kadar çeşitli güncel ve geçmiş veri türlerini dahil edin.
- Verilerinizi temizleyin ve hazırlayın. Verilerinizi analiz için hazır hale getirmek üzere temizleyin, hazırlayın ve entegre edin. Tahmin veri kümenizin kalitesini iyileştirmek için aykırı değerleri kaldırın ve eksik bilgileri tanımlayın.
- Modelinizi oluşturun ve test edin. Tahmin modelinizi oluşturun, veri kümenizde eğitin ve doğruluğundan emin olmak için test edin. Hatasız model oluşturmak birden fazla yineleme alabilir.
- Modelinizi dağıtın. Tahmin modelinizi dağıtın ve yeni veriler üzerinde çalışmak için yerleştirin. Sonuçları ve raporları alın ve çıktıya göre karar vermeyi otomatikleştirin.
- Modelinizi izleyin ve daraltın. Performansını gözden geçirmek ve beklenen sonuçları sağladığından emin olmak için modelinizi düzenli olarak izleyin. Modelinizi gerektiği şekilde ayrıntılandırın ve optimize edin.
Düğme düğmesiyle sonuçları tahmin edin
Buluttaki artırılmış ve tahmine dayalı analitikler SAP Analytics Cloud'u keşfedin.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.