Объяснение прогнозной аналитики

Во все более неопределенном мире мы смотрим, как предсказательная аналитика помогает организациям точно и уверенно прогнозировать будущее.

Прогнозная аналитика:определение

Предиктивная аналитика — это категория аналитики данных, направленная на прогнозирование будущих результатов на основе исторических данных и методов аналитики.

Такие методы охватывают несколько источников данных и обычно охватывают как статистическое моделирование, так и машинное обучение. Эти статистические модели, которые преобразуют наборы данных в идеи, представляют собой ткань прогнозной аналитики.

Благодаря использованию сложных инструментов, укоренившихся в науке о данных, любая организация теперь может использовать прошлые и текущие данные для надежного прогнозирования тенденций и поведения в миллисекундах, месяцах или годах в будущем.

Обычно создается для поддержки маркетинговых программ за счет повышения пожизненной ценности клиента и сегментации клиентов; или производство с помощью профилактического обслуживания и обеспечения качества, модели используют глубокое обучение в масштабе и в режиме реального времени, чтобы повысить ценность больших данных и получить преимущество.

Краткая история

Нет никаких сомнений в том, что рост объемов больших данных вызвал потребность в аналитике, чтобы анализировать, понимать и извлекать выгоду из множества наборов данных, поглощающих организации.

По данным Gartner, к 2025 году 70% организаций переместят свое внимание с больших данных на малые и обширные, что обеспечит больше контекста для аналитики и сделает ИИ менее требовательным к данным. Во многом это связано с тем, что объемы данных сами по себе не имеют большого значения.

Значимые данные, однако, стали одним из самых ценных товаров в бизнесе, и практика их использования, понимания и извлечения из них смысла привела к повышению должности директора по данным, наряду со специальными отделами для управления, монетизации и осмысления. помимо простого сбора данных.

Аналитика данных разбита на пять основных областей. Описательный, который дает сводку исторических показателей; В режиме реального времени, что обеспечивает понимание текущих данных; Диагностика, ориентированная на «почему» окружающие события; Предсказательный, который применяет методы статистического анализа для установления точной вероятности возникновения действия, события или поведения; и предписывающий, который занимается сближением всех вышеупомянутых областей, чтобы дать рекомендации о том, что делать дальше.

Использовать BI или не BI?

Предиктивная аналитика — это, по сути, расширенная форма бизнес-аналитики (BI), которая использует анализ для прогнозирования будущих событий. В то время как традиционная бизнес-аналитика обычно использует данные из конечного источника, такого как финансы и бухгалтерский учет, например, прогнозная аналитика рассматривает многомерные новые и исторические данные для выявления закономерностей, поведения и тенденций.

Используя такие методы, как интеллектуальный анализ данных, статистические алгоритмы, машинное обучение и искусственный интеллект, практика создает динамическую информацию для выявления рисков и выявления возможностей. Взаимозависимости и взаимосвязи между различными поведенческими факторами, известные как регрессионное моделирование, могут быть проанализированы способом, недоступным человеческому мозгу.

На самом деле, нейронные сети или алгоритмы, предназначенные для выявления взаимосвязей в наборе данных, имитируют то, как работает человеческий мозг, чтобы ускорить анализ и открыть новые горизонты в том, что достижимо. Этот глубокий и точный уровень понимания позволяет пользователям принимать самые лучшие решения и направлять бизнес в правильном направлении.

Важно отметить, что многие платформы BI эволюционировали, чтобы охватить большие данные; облако; IoT и AI, и поэтому некоторые отраслевые эксперты считают прогнозную аналитику частью BI. Термины, возможно, переплетены, и, чтобы добавить к предполагаемому совпадению, поскольку машинное обучение стало ключевым для прогнозной аналитики, проекты прогнозной аналитики иногда называют машинным обучением.

В этом последнем пункте важно различать их. Хотя машинное обучение является фундаментальным средством прогнозной аналитики, само по себе оно не может предоставить информацию, синонимом которой является практика.

Предсказуемость в непредсказуемые времена

Если учесть, что некоторые из наиболее популярных применений прогнозной аналитики включают прогнозирование погоды; проведение политической кампании; изменение климата; и распространение болезней, легко понять его важность. Все это очень сложно, и в мире, который становится все более непредсказуемым перед лицом Brexit; COVID-19; и политической напряженности прогнозная аналитика делает взгляд в будущее более точным и надежным, чем с предыдущими инструментами.

Помимо доступа к уровню прозрачности, который может помочь компенсировать внешние проблемы и смягчить неопределенность, он ищет пути обхода узких мест для снижения затрат и повышения прибыльности.

Хорошим примером этого является поиск, удержание и развитие прибыльных клиентов. Хотя невозможно повлиять на такие проблемы, как рост затрат на топливо и рабочую силу, а также решить проблему нехватки водителей, которая влияет на цепочки поставок, направление ресурсов нужным клиентам и общение в открытой, осмысленной и информативной форме может повысить необходимую прибыльность, чтобы смягчить некоторые последствия. из этих проблем.

Примеры

Предиктивная аналитика обеспечивает глубокое понимание в режиме реального времени различных бизнес-процессов в различных отделах. От выделения нужных ресурсов в определенное время, скажем, в гостиничной компании, стремящейся смягчить рост затрат на рабочую силу и отсутствие Covid, до пополнения запасов и выбора времени маркетинговой кампании, возможности принести огромную пользу безграничны.

В частности, в обрабатывающей промышленности фирмы уже получают дивиденды за счет повышения производительности труда в цехах.

По мере того, как оборудование становится все более сложным, а чрезмерные уровни простоев становятся неприемлемыми, производители внедряют прогнозную производственную аналитику для прогнозирования местоположения, характера и частоты отказов оборудования.

Путем анализа данных из ряда источников, таких как датчики; ручных визуальных осмотров, вибраций, потребления электроэнергии и температуры, а также сопоставления их как с историческими закономерностями, так и с более широким использованием в промышленности, ясно видно, что ясность собранных сведений намного превосходит те, которые могут быть получены с помощью традиционных BI.

Предусмотрительность перед лицом невзгод

На этом фоне неудивительно, что мировой рынок прогнозной аналитики вырастет с 10,5 млрд долларов США в 2021 году до 28,1 млрд долларов США к 2026 году

Но преобладают проблемы, связанные с нехваткой навыков, особенно специалистов по данным. Параллельно методологии внедрения требуют специального опыта и знаний, что в любой новой, быстрорастущей дисциплине не так просто.

К счастью, появилось новое поколение решений, которые устраняют разрыв между потребностями бизнеса и потенциальной нехваткой навыков, доступных для предоставления возможностей. Например, Senseye PdM — это облачная платформа с машинным обучением, разработанная для масштабирования и способная обрабатывать огромные объемы данных.

Это сочетание технологий и инноваций будет и дальше выводить науку о данных на передний план в отрасли, позволяя все большему количеству организаций раскрывать свой потенциал и превращать идеи в прогнозы.

Подходит ли мне Senseye PdM?

Хотите узнать больше о том, как Senseye PdM может улучшить вашу стратегию технического обслуживания предприятия? Запишитесь на встречу с нами сегодня.