Предиктивная аналитика: Прогнозирование будущего с точностью данных

В все более неопределенном мире мы смотрим, как предиктивная аналитика помогает организациям прогнозировать будущее с точностью и уверенностью.

Предиктивная аналитика: определение

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

Такие техники охватывают множество источников данных и обычно включают как статистическое моделирование, так и машинное обучение. Эти статистические модели, преобразующие наборы данных в инсайты, составляют ткань предиктивной аналитики.

Используя сложные инструменты, укорененные в науке о данных, любая организация теперь может использовать прошлые и текущие данные для надежного прогнозирования трендов и поведения — за миллисекунды, месяцы или годы вперед.

Обычно создаются для поддержки маркетинговых целей через увеличение пожизненной ценности клиента и сегментации клиентов; или производства через предиктивное обслуживание и контроль качества, модели используют глубокое обучение в масштабе и реальном времени, чтобы добавить ценность большим данным и построить преимущество.

Краткая история

Нет сомнений, что рост больших данных привел к необходимости аналитики для проникновения, понимания и извлечения ценности из массивов наборов данных, поглощающих организации.

По данным Gartner, к 2025 году 70% организаций сместят фокус от больших данных к малым и широким данным, обеспечивая больше контекста для аналитики и делая ИИ менее прожорливым к данным. Это в основном ответ на то, что объемы данных в изоляции в значительной степени нерелевантны.

Однако значимые данные стали одним из самых ценных товаров в бизнесе, а практика их 활용, понимания и извлечения смысла привела к появлению роли Chief Data Officer, наряду с выделенными отделами для управления, монетизации и осмысления данных за пределами простого сбора.

Аналитика данных разбивается на пять основных областей. Описательная — сводка исторической производительности; В реальном времени — инсайты в текущие данные; Диагностическая — фокус на «почему» событий; Предиктивная — применение статистических техник анализа для определения точной вероятности действия, события или поведения; и Перспективная — сходство всех вышеперечисленных областей для совета о том, что делать дальше.

BI или не BI?

Предиктивная аналитика по сути — продвинутая форма бизнес-интеллекта (BI), которая использует анализ для предсказания будущих событий. Тогда как традиционный BI обычно использует данные из конечного источника, например, финансов и бухгалтерии, предиктивная аналитика смотрит на многомерные новые и исторические данные для выявления паттернов, поведения и трендов.

Используя такие техники, как интеллектуальный анализ данных, статистические алгоритмы, машинное обучение и искусственный интеллект, практика создает динамические инсайты для обнаружения рисков и раскрытия возможностей. Взаимозависимости и отношения между различными поведенческими факторами, известные как регрессионное моделирование, могут анализироваться способом, невозможным для человеческого мозга.

Фактически, нейронные сети — алгоритмы, разработанные для выявления отношений внутри набора данных, имитируют способ функционирования человеческого мозга, чтобы зарядить анализ и прорвать новые границы достижимого. Этот глубокий, точный уровень инсайта позволяет пользователям принимать лучшие решения и направлять бизнес в правильном направлении.

Важно отметить, что многие BI-платформы эволюционировали для охвата больших данных; облака; IoT и ИИ, и как таковые, некоторые эксперты индустрии считают предиктивную аналитику ветвью BI. Термины, возможно, переплетены, и чтобы добавить к воспринимаемому перекрытию, поскольку машинное обучение стало ключевым для предиктивной аналитики, проекты предиктивной аналитики иногда называют машинным обучением.

На этом последнем пункте важно различать их. Хотя машинное обучение является фундаментальным венаблером предиктивной аналитики, в изоляции оно не может предоставить инсайты, с которыми практика синонимична.

Предсказуемость в непредсказуемые времена

Когда вы учитываете, что некоторые из самых высокопрофильных использований предиктивной аналитики включают прогноз погоды; эффективность политических кампаний; изменение климата; и распространение болезней, легко получить представление о ее важности. Все это высоко сложно, и в мире, ставшим все более непредсказуемым перед лицом Brexit; Covid; и политических напряжений, предиктивная аналитика делает заглядывание в будущее более точным и надежным, чем предыдущими инструментами.

Помимо доступа к уровню видимости, который может помочь компенсировать внешние вызовы и смягчить неопределенность, она ищет пути обхода узких мест для снижения затрат и увеличения прибыльности.

Хороший пример — источникование, удержание и воспитание прибыльных клиентов. Пока невозможно влиять на такие вопросы, как растущие затраты на топливо и труд, и решать дефицит водителей, влияющих на цепочки поставок, направление ресурсов в правильных клиентов и общение открытым, значимым и информативным способом может повысить необходимую прибыльность для смягчения некоторых из этих вызовов.

Примеры на практике

Предиктивная аналитика приносит глубокое понимание в реальном времени по множеству бизнес-активностей, по многочисленным отделам. От распределения правильных ресурсов в определенные времена, скажем, в гостеприимственной компании, стремящейся смягчить растущие трудовые затраты и отсутствия из-за Covid, до пополнения запасов и тайминга маркетинговых кампаний — возможности принести огромную ценность бесконечны.

В производстве в частности компании уже собирают дивиденды через улучшенную производительность и продуктивность на цехе.

По мере того как машины становятся все более изощренными, и чрезмерные уровни простоя недопустимы, производители внедряют предиктивную производственную аналитику для предсказания местоположения, природы и частоты отказа оборудования.

Через анализ данных из ряда источников, таких как датчики; ручные визуальные осмотры, вибрация, потребление электроэнергии и температура, и отображение этих данных против исторических паттернов и более широкого использования в индустрии, ясно видеть, как ясность собранных инсайтов далеко превосходит те, что традиционный BI может произвести.

Предвидение перед лицом несчастий

На этом фоне неудивительно, что глобальный рынок предиктивной аналитики готов вырасти с 10,5 млрд долларов в 2021 году до 28,1 млрд долларов к 2026 году.

Но проблемы с дефицитом навыков, особенно данных ученых, преобладают. Параллельно, методологии внедрения требуют посвященного опыта и экспертизы, что в любой новой, быстро растущей дисциплине не легко.

К счастью, появился новый род решений, которые преодолевают разрыв между бизнес-потребностями и потенциальным нехваткой навыков для доставки возможностей. Senseye PdM, например, — облачная платформа, насыщенная машинным обучением, разработанная для масштаба, способная обрабатывать огромные объемы данных.

Это сочетание технологии и инноваций будет продолжать приводить науку о данных на передний план индустрии, позволяя все большим организациям реализовывать свой потенциал и превращать инсайты в предвидение.

Подходит ли Senseye PdM для меня?

Хотите узнать больше о том, как Senseye PdM может улучшить вашу стратегию обслуживания завода? Забронируйте встречу с нами сегодня.