Прогнозна аналітика пояснена

Прогнозна аналітика є важливою складовою зваженого прийняття рішень у сучасному світі. Прогнозний аналіз передбачає застосування передових методів (таких як статистичні моделі та машинне навчання) до історичних даних для передбачення ймовірності різних майбутніх результатів. Простіше кажучи, прогнозна аналітика дозволяє організаціям виходити з розуміння того, що сталося, щоб передбачити, що, ймовірно, станеться далі.

Прогнозна аналітика: визначення

Прогнозна аналітика – це використання історичних даних, статистичного моделювання та машинного навчання для прогнозування майбутніх результатів, тенденцій та поведінки.

Враховуючи численні збої в останні роки і інтенсивний тиск конкуренції, не дивно, що прогнозний аналіз став основним інструментом в організаціях по всьому світу. Як ключовий елемент у прийнятті рішень прогнозна аналітика використовується в різних галузях і робочих функціях, включаючи фінанси, маркетинг, охорону здоров'я, прогнозування продажів і бізнес-стратегію. Отже, як саме працює процес прогнозної аналітики?

Як працює прогнозна аналітика

Прогнозна аналітика вивчає минулі дані, розкриває шаблони та відношення та використовує їх як аналіз для прогнозування того, що, ймовірно, станеться далі. Процес прогнозної аналітики зазвичай включає наступні кроки:

1. Збір даних: збирати релевантні історичні дані з різних джерел, наприклад, бази даних клієнтів, записи пацієнтів, показання датчиків, журнали транзакцій або соціальні мережі.
2. Підготовка даних: очищення, попередня обробка та стандартизація необроблених даних. Зазвичай це включає видалення помилок і дублікатів, обробку відсутніх значень і забезпечення всього у несуперечному, придатному для використання форматі.
3. Вибір моделі та навчання: Виберіть методи прогнозної аналітики та алгоритми машинного навчання та застосуйте їх до підготовлених даних для побудови та навчання моделі. Під час навчання модель аналізує історичні дані, пов’язані з відомими результатами; потім вона визначає, які фактори мають найбільше значення і як вони вплинули на ці результати.
4. Перевірка моделі: Щоб перевірити точність моделі, аналітики запустять її на історичних даних, які вона не бачила, з відомими результатами, і використовують різні метрики для вимірювання її продуктивності. Як тільки це буде оптимально, модель готова до розгортання.
5. Прогнозування: навчені моделі потім застосовуються до нових даних, де результати невідомі, щоб передбачити, якими вони будуть, на основі шаблонів, виявлених в історичних даних.

Процес прогнозної аналітики поза розгортанням

Після того, як моделі розгортаються і працюють, робота рідко закінчується. Моделі постійно контролюються та вдосконалюються, коли з'являються нові дані та змінюються умови — іноді їх, можливо, навіть потрібно буде перевчити, щоб уникнути дрейфу моделі. А інформацію та прогнози, отримані від прогнозної аналітики, необхідно використовувати: керівні рішення, інформувати стратегію, оптимізувати операції, допомагати передбачати можливості для бізнесу та позначати ризики, яких потрібно уникати або пом'якшувати. Тепер, коли ми встановили, як працює прогнозна аналітика, давайте розіб’ємо кілька найпоширеніших випадків використання.

Типи моделей прогнозної аналітики

Методи прогнозної аналітики охоплюють різні підходи, включаючи регресію, класифікацію, кластеризацію, дерева рішень, нейронні мережі, аналіз часових рядів і виявлення аномалій. Багато з тих же методів використовуються для добування даних. Основна відмінність між добуванням даних і прогнозною аналітикою полягає в їх призначенні: в той час як добування даних, як правило, є більш дослідницьким, прогнозна аналітика орієнтована на ціль і спрямована на прогнозування конкретних результатів.

Моделі прогнозної аналітики допомагають відповісти на конкретні питання про майбутнє; на відміну від цього, аналіз даних може розкрити відповіді на питання, які аналітик навіть не розглянув і не виявив абсолютно неочевидних моделей.

Прогнозна аналітика порівняно з рецептивною аналітикою

Основна різниця між прогнозною та прескриптивною аналітикою полягає в їх обсязі та призначенні. Розберемо його. Існує чотири типи розширеної аналітики: описова аналітика, діагностична аналітика, прогнозна аналітика та рецептивна аналітика.

Простіше кажучи, описова аналітика використовується для точної оцінки поточного стану речей або розуміння того, що сталося: подумайте про щомісячні звіти про продажі або демографію клієнтів. Діагностична аналітика допомагає зрозуміти, чому так сталося, які фактори вплинули на поточний стан: наприклад, чому продажі впали за певний місяць. Прогнозна аналітика використовує історичні дані, машинне навчання та ШІ для прогнозування майбутніх результатів; прикладом прогнозної аналітики є прогнозування того, як конкретне рішення може вплинути на продажі. Прескриптивна аналітика робить це крок далі, пропонуючи дії на основі прогнозу для досягнення бажаних результатів, наприклад, рекомендації маркетингових стратегій для зменшення витрат на придбання клієнтів.

Подумайте про це як про питання, на які відповідають різні типи:

• Описова аналітика: Що сталося?
• Діагностична аналітика: Чому це сталося?
• Прогнозна аналітика: що буде?
• Приписна аналітика: Що ми повинні зробити, щоб це сталося?

Застосунки прогнозної аналітики та випадки реального використання

Використання прогнозної аналітики в бізнесі дуже широке, з майже нескінченним постачанням можливих додатків, і воно використовується в більш ніж бізнес. Перш ніж розбити деякі з більш галузевих прикладів прогнозної аналітики, давайте спочатку розглянемо найпоширеніші випадки використання, які зустрічаються в різних галузях.

Деякі з найпоширеніших застосунків прогнозної аналітики включають:

Продажі

Моделі прогнозної аналітики широко використовуються в прогнозуванні продажів і для прогнозування поведінки клієнтів або змін попиту. Підприємства використовують прогнозну аналітику для виявлення високоцінних перспектив, керівництва бюджетним плануванням та оптимізації стратегій продажів шляхом моделювання впливу потенційних стратегічних змін перед їх впровадженням.

Маркетинг

Певні методи прогнозного моделювання можуть бути неоціненними для маркетологів, які намагаються поглибити своє розуміння уподобань клієнтів та персоналізувати комунікацію з клієнтами. Прогнозна аналітика допомагає покращити таргетинг реклами, сегментувати клієнтів і адаптувати пропозиції на основі етапу клієнтського шляху та інших факторів.

Управління персоналом

Прогнозна аналітика є відмінним інструментом для оптимізації рівнів персоналу, особливо для ролей, де швидке масштабування може знадобитися протягом певних сезонів або через інші обставини. Наприклад, у секторі гостинності аналіз кадрових та бізнес-даних за минулі роки може допомогти менеджерам з персоналу відповідно спланувати робочу силу, підготувавши контингентний персонал до пікових сезонів або зайнятих годин.

Управління логістичним ланцюгом

Застосунки прогнозної аналітики в керуванні ланцюгами поставок різноманітні та залежать від конкретної галузі. Але, приблизно в кожному секторі, важливо мати можливість передбачити перебої в ланцюжку поставок і підготуватися до дефіциту, вузьких місць і стрибків цін. Наприклад, виробники можуть аналізувати історичні шаблони потреб, потенційні можливості часу постачання та транспортування для прогнозування потреб у матеріалах і активно коригувати графіки заготівлі.

Розвиток бізнесу та стратегія

Наявність більш точних прогнозів майбутнього, підкріплених даними, допомагає керівникам бізнесу приймати обґрунтовані рішення і направляти свої компанії в правильному напрямку. Виконуючи аналіз ринку перед розширенням у новий сектор або оцінюючи регіональні нормативні акти та конкурентний ландшафт перед виходом на новий ринок, особи, які приймають рішення, покладаються на прогнозну аналітику в бізнес-стратегії.

Операції

Незалежно від галузі, наявність кращого уявлення про проблеми, які, ймовірно, виникнуть, полегшує оптимізацію роботи бізнесу. Від прогнозування збоїв обладнання до оптимізації розподілу ресурсів і передбачення затримок доставки, прогнозна аналітика допомагає операціям працювати безперебійно і без перерв.

Підтримка клієнтів

Моделі прогнозної аналітики можуть допомогти організаціям прогнозувати потреби клієнтів і усунути потенційні проблеми, перш ніж вони почнуть впливати на задоволеність клієнтів. Перехід від реактивного вирішення проблем до проактивної підтримки не тільки покращить клієнтський досвід, але й збереже ресурси підтримки в довгостроковій перспективі.

Приклади прогнозної аналітики в реальному світі

Тепер, коли у вас є загальне уявлення про використання прогнозної аналітики в бізнесі, давайте розглянемо деякі реальні приклади з різних галузей.

Фінанси і банківська справа

Застосунки прогнозної аналітики у фінансовому секторі різноманітні. Для однієї моделі прогнозної аналітики широко використовуються в прогнозуванні фондового ринку, кредитному скорингу та оцінці ризику. Наприклад, обчислення ймовірності зростання запасу перед інвестуванням. Але вони також є ключовим компонентом у виявленні та запобіганні шахрайству, підтримці кібербезпеки та виявленні вразливостей.

Охорона здоров’я

Методи предиктивного моделювання можуть допомогти організаціям охорони здоров'я передбачити спалахи захворювань і поширення. Медичні працівники використовують їх для виявлення пацієнтів з ризиком для певних умов і пропонують профілактичні заходи або своєчасні покази. Наприклад, проаналізувавши, які фактори способу життя корелювали з діагнозом певного питання здоров'я в конкретних популяціях пацієнтів, медичні працівники можуть з'ясувати, які інші пацієнти повинні бути перевірені на нього або пропонували інтервенції способу життя.

Виробництво

Виробники використовують прогнозну аналітику, щоб допомогти запобігти несправності обладнання та оптимізувати технічне обслуговування, захистити ланцюжки поставок від збоїв та передбачити зміни в цінах на сировинні ресурси та енергію. Наприклад, аналізуючи історичні дані технічного обслуговування, вони можуть виявити, що обладнання було розбите частіше при ручному огляді занадто далеко один від одного; в той же час, збільшення терміну служби обладнання зменшується за межами подвоєння кількості перевірок. У порівнянні з випробуванням і помилкою, методи прогнозного моделювання є більш ефективним способом знайти солодке місце, щоб зменшити несправність обладнання без зайвих витрат на ресурси технічного обслуговування.

Роздрібна торгівля та електронна комерція

Роздрібні компанії значною мірою покладаються на прогнозну аналітику для прогнозування попиту, керування запасами, динамічного ціноутворення, персоналізованого маркетингу та інших цілей. Наприклад, вони можуть сегментувати клієнтів на основі структури витрат та історії закупівель. Потім вони побачать, які клієнти ще не замовили продукти, куплені іншими клієнтами в цьому сегменті з подібними зразками закупівель, і націлять їх на персоналізовані пропозиції. Наприклад, якщо більшість клієнтів, які регулярно купують іграшки для собак, також зазвичай запасаються ласощами для собак у цього роздрібного торговця, ті, хто купив один, але не інший, частіше використовують персоналізований код знижки або захоплюють пропозицію обмеженого часу. На особистому рівні він зберігає рекомендації більш актуальними, покращуючи клієнтський досвід, і в масштабі він додає до кращих номерів продажів.

Телекомунікації

Телекомунікаційні провайдери використовують моделі прогнозної аналітики для зменшення відтоку клієнтів і збільшення утримання клієнтів і поновлення обслуговування (серед іншого). Методи прогнозної аналітики допомагають визначити клієнтів, які, ймовірно, скасують свою послугу або навряд чи поновляться, тому компанія може персоналізувати маркетингові пропозиції або, в деяких випадках, зусилля з навчання клієнтів, щоб заохотити їх залишитися. Це особливо важливо, якщо витрати на придбання клієнтів високі: активне втручання перед існуючими постачальниками комутаторів є критичним для прибутковості.

Ключові переваги прогнозної аналітики

Широкий спектр програм, які ми обговорювали, показує важливість прогнозної аналітики. У всіх галузях і випадках використання загальна нитка полягає в тому, що це дає компаніям величезну перевагу. До основних переваг прогнозної аналітики можна віднести:

Зниження ризиків: від боротьби з шахрайством або уникнення інвестицій з поганими перспективами до зменшення шансів на збої в ланцюжку поставок — прогнозна аналітика допомагає компаніям зменшити ризики.

Ефективність: прогнозна аналітика допомагає компаніям максимізувати продуктивність при мінімальних змінах. Крім того, моделювання можливих результатів перед внесенням будь-яких змін є хорошим способом уникнути збоїв і відходів ресурсів.

Краще прийняття рішень: Одна з головних переваг прогнозної аналітики полягає в тому, що вона дає конкретні дані, отримані для керівництва рішеннями. Навіть провідні фахівці своєї справи можуть приймати кращі рішення, якщо їх досвід і професійна інтуїція підкріплені жорсткими даними. Крім того, інформування стратегічних рішень за допомогою даних полегшує захист внутрішнього бай-іну.

Покращений клієнтський досвід: Багато застосунків прогнозної аналітики, які ми обговорювали, приносять користь не тільки компанії, але і клієнтам. Індивідуальні рекомендації та пропозиції, проактивна підтримка, персоналізована комунікація – всі ці переваги прогнозної аналітики роблять досвід клієнтів кращим. А досвід клієнтів часто впливає на утримання клієнтів, довіру, структуру витрат, вартість життя клієнта, а іноді навіть на вартість придбання клієнтів.

Конкурентна перевага: прогнозна аналітика надає організаціям передбачення, що їм потрібно, щоб уникнути дорогих помилок, зменшити збої, передбачити тенденції ринку, скористатися можливостями для бізнесу та швидше реагувати на зміни. Іншими словами, це допомагає їм триматися попереду змагань.

З огляду на переваги прогнозної аналітики, можна задаватися питанням, чому вона не використовується кожною компанією в світі. Насправді, хоча все більше компаній визнають важливість прогнозної аналітики, є кілька проблем і обмежень, які можуть стримувати деякі організації.

Виклики прогнозної аналітики та найкращі практики їх подолання

Виклики прогнозної аналітики можна вільно згрупувати в три категорії на основі ключових компонентів процесу прогнозної аналітики: даних, людей і моделі. Обмеження прогнозної аналітики, пов’язані з даними, пов’язані з якістю даних, керуванням та доступністю. «Виклики людей» зазвичай включають людську помилку та упередженість, запроваджені на різних етапах процесу прогнозної аналітики, а також опір впровадженню технологій. І, нарешті, моделі прогнозної аналітики можуть поставити певні проблеми, такі як дрейф моделі. Розберемо деякі з найпоширеніших проблем прогнозної аналітики — і рішення для їх подолання.

Обмежена доступність даних

Виклик: Прогнозна аналітика спирається на дані. Якщо джерел даних замало, важко переконатися, що прогнозна аналітика забезпечує точний вихід. Насправді, навіть навчання моделей прогнозної аналітики було б складним без величезного та різноманітного постачання даних.

Найефективніший підхід: Прагніть використовувати апаратне та програмне забезпечення IoT, яке генерує високоякісні дані у придатних форматах. Залежно від галузі та сфери діяльності це може передбачати інвестування в надійний CDP, встановлення моніторів обладнання та трекерів або модифікацію конкретних процедур компанії. Іноді, мислення за межами коробки також може допомогти: існують зовнішні джерела даних, які можуть бути актуальними — до тих пір, поки вони є загальнодоступними, а застосовні правила дозволяють їх використання в комерційних цілях.

Погана якість даних

Виклик: Прогнозна аналітика потребує чистих, повних і релевантних даних для забезпечення точного виведення. Відсутні, суперечні або застарілі дані можуть призвести до неточних прогнозів.

Найефективніший підхід: Забезпечити надійні процеси управління та очищення даних. Одним із способів зробити це є використання програмних екосистем, які добре працюють разом і стандартизують дані за замовчуванням. Альтернатива полягає в тому, щоб інвестувати більше часу або виділяти додаткові аналітичні ресурси для очищення та попередньої обробки даних. Цей крок все одно є частиною процесу прогнозної аналітики, але хороший уніфікований ІТ-ландшафт може зробити його простішим і швидшим.

Зсув

Проблема: отримані від даних та згенеровані ШІ дані особливо цінуються як об'єктивні, неупереджені дані; мислення йде до того, що, оскільки вони породжені моделями, а не людьми, немає підстав для того, щоб не було упередження. Насправді моделі та ШІ насправді можуть бути упередженими. З моделями, це вибір і підготовка навчальних даних, які можуть ввести упередження.

Оптимальний підхід: Ефективне втручання для уникнення упередження моделі може відбуватися на двох етапах процесу прогнозної аналітики. Під час підготовки та вибору даних переконайтеся, що ваші набори даних різноманітні та не відображають історичні нерівності. І як тільки моделі тренуються, регулярно перевіряйте їх, щоб відстежувати упередженість, недообладнання та перенавчання.

Дрейф моделі

Виклик: Умови реального світу розвиваються, іноді дуже швидко. Модель, навчена на застарілих даних, навіть якщо вона була точною спочатку, з часом може стати менш ефективною. Виявлення шахрайства є хорошим прикладом тому, що методи шахрайства змінюються дуже динамічно, тому модель, навчена за минулорічними даними, може пропустити нові моделі шахрайства, що з'являються в цьому році.

Найефективніший підхід: це те, де утримання стає дуже важливим. Тут також має вирішальне значення регулярна перевірка та безперервний моніторинг продуктивності моделі. Іноді моделі навіть потребують перенавчання з оновленими даними.

Труднощі з усиновленням працівника

Проблема: Не рекомендується бачити чудові інструменти прогнозної аналітики, в які ви вклали зусилля та ресурси, залишаються невикористаними. І хоча зміни рідко бувають легкими, такі складні технології може бути особливо важко перейняти.

Найефективніший підхід: постарайтеся зрозуміти, чому ваш народ чинить опір усиновленню. Недолік досвіду, який змушує інструменти прогнозної аналітики здаватися занадто важким у використанні? Чи існує базова недовіра до автоматизації загалом? Коли основні проблеми зрозумілі, зосередьтеся на їх вирішенні: продемонструйте цінність, проведіть навчання або найміть спеціалізованих талантів, щоб допомогти подолати розрив між технологіями та ключовими нетехнічними зацікавленими сторонами.

Практичні поради: контрольний список прогнозної аналітики

• Визначити пріоритет використання чистих, релевантних, високоякісних даних відповідно до всіх застосовних правил (наприклад, GDPR), законів про конфіденційність і стандартів безпеки даних.
• Переконайтеся, що ваші набори даних різноманітні та не відображають особисті упередження, історичні нерівності або застарілі поняття.
• Постійно відстежувати продуктивність моделі прогнозної аналітики, регулярно перевіряти точність і повторно навчати нові дані, щоб уникнути дрейфу моделі.
• Підтримувати прийняття працівника, демонструючи цінність, надаючи навчання та інтегруючи прогнозну аналітику в бізнес-потоки операцій.
• Виберіть зручне аналітичне програмне забезпечення, яке підтримує прогнозну аналітику, в ідеалі завдяки надійному управлінню даними, вбудованим і використовує відповідні інновації, такі як генеративний ШІ, для полегшення прийняття та використання.

Сучасна прогнозна аналітика: ШІ, машинне навчання та автоматизація

Низка сучасних технологій мають значно просунуту прогнозну аналітику: машинне навчання, досягнення в області штучного інтелекту, хмарних обчислень та автоматизації, щоб назвати кілька. Завдяки цим технологіям організації можуть аналізувати величезні обсяги даних в режимі реального часу, виявляти основні закономірності та робити точні прогнози щодо майбутніх результатів. Вони роблять набагато простіше точно передбачити зрушення в поведінці клієнтів, виявити тенденції ринку, що розвиваються, і зрозуміти операційні потреби. Інструменти ШІ прогнозної аналітики дозволяють особам, які приймають рішення, перейти від реактивного підходу, зосередженого на тому, щоб наздоганяти можливості та пом’якшувати проблеми, до проактивних стратегій, поінформованих даними.

Одним з найбільших драйверів цього перетворення є зростання хмарних платформ з розширенням ШІ. Ці платформи дозволяють компаніям будь-якого розміру використовувати свої дані для доступу до розширеної прогнозної аналітики, можливостей машинного навчання та складного корпоративного планування. ШІ підтримує аналітику в режимі реального часу на базі хмари бізнес-даних і робить її простішою та інтуїтивнішою для користувачів. А автоматизація повторюваних завдань, таких як звітування, дозволяє командам зосередитися на реагуванні на зміни прогнозів, очікувані збої та нові можливості.

Прогнозна аналітика в бізнесі є важливою частиною ширшої екосистеми науки про дані, що з'єднує бізнес-дані, статистичне моделювання та ШІ для забезпечення ефективного інтелекту. Оскільки використання прогнозної аналітики набуває більшого поширення, це дозволяє більшій кількості організацій залишатися гнучкими та конкурентоспроможними.

Запитання та відповіді