Джефф Безос написал: "Как топ-менеджеру, за что вам на самом деле платят? Вам платят за то, что вы принимаете небольшое количество качественных решений. Ваша работа — не принимать тысячи решений каждый день».
То же самое можно сказать и о принятии большинства корпоративных решений. Если решение еще не было автоматизировано, как правило, в решении участвуют суждение, нюансы и человеческий фактор. Это означает, что качество решений имеет значение.
Тогда вопрос в том, как вы принимаете решения самого высокого качества? Не имея хрустального шара, чтобы точно знать, что произойдет в будущем, что будет лучше всего в следующий раз?
Предиктивная аналитика.
Что такое предиктивная аналитика?
Прогнозная аналитика использует статистические модели и методы интеллектуального анализа данных для анализа исторических данных и прогнозирования будущих событий или поведения.
Это чрезвычайно мощный инструмент, который может помочь вам лучше понять сложные отношения между переменными в вашем мире. Использование прошлых данных для прогнозирования будущих результатов может дать представление о том, как различные факторы взаимодействуют и влияют друг на друга, вместо того, чтобы полагаться исключительно на интуицию или догадки.
Это также означает, что мы можем уменьшить предвзятость и повысить точность наших прогнозов. Плюс качество нашего решения. Однако важно помнить, что прогностические модели не идеальны. Они никогда не смогут полностью отразить сложность систем реального мира. Итак, нам необходимо постоянно оценивать и уточнять наши модели, сохраняя при этом понимание их ограничений и связанных с ними неопределенностей.
Как изменилась прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика значительно расширилась за последние пять лет, поскольку все больше компаний применяют стратегии, основанные на данных, для повышения качества принимаемых ими решений.
Поскольку объем данных продолжает расти, а технологии продолжают совершенствоваться, пространство предиктивной аналитики, вероятно, будет продолжать развиваться новыми и захватывающими способами.
Вот основные изменения, произошедшие за последние пять лет.
- Более широкое внедрение.
Пять лет назад прогнозная аналитика была относительно новой концепцией для многих компаний, и уровень внедрения был ниже. Сегодня, когда все больше организаций увидели преимущества использования предиктивной аналитики, темпы внедрения значительно возросли. - Улучшенная технология.
За последние пять лет в технологиях, связанных с прогнозной аналитикой, произошел значительный прогресс, включая разработку более мощных алгоритмов, более совершенных инструментов визуализации данных и более доступных облачных сервисов. основанные платформы. - Больший акцент на машинное обучение.
За последние пять лет машинное обучение стало более заметной частью области прогнозной аналитики. Многие предприятия используют алгоритмы машинного обучения для обучения моделей, которые могут более точно предсказывать результаты. - Более широкое использование больших данных.
В связи с бурным ростом больших данных за последние несколько лет многие компании используют прогнозную аналитику для анализа огромных объемов данных из различных источников. - Расширение в новых отраслях.
За последние пять лет прогнозная аналитика распространилась на новые отрасли, включая здравоохранение, спорт и производство, где она используется для улучшения процесса принятия решений и оптимизации операции.
Предиктивная аналитика все еще растет?
По мере того, как все больше организаций осознают преимущества использования предиктивной аналитики для анализа своих данных и принятия более эффективных решений, в этой области продолжают появляться новые варианты использования.
Сейчас прогнозная аналитика широко применяется для получения информации о поведении клиентов, тенденциях рынка и многих других случаях использования.
С другой стороны, компании, которые не используют прогнозную аналитику, продолжают отставать от своих конкурентов. Вот несколько примеров его применения:
- Анализ поведения клиентов:
анализ данных о клиентах, таких как история покупок, шаблоны просмотров и демографическая информация, для прогнозирования покупательского поведения в будущем. Это позволяет компаниям создавать целевые маркетинговые кампании, персонализировать предложения и улучшать показатели удержания клиентов. - Управление рисками.
Предиктивная аналитика используется для оценки и управления рисками в различных отраслях, таких как страхование, финансы и здравоохранение. Например, страховые компании используют прогностические модели для оценки вероятности претензий и установления соответствующих премий. - Прогнозирование продаж.
Предиктивная аналитика используется для прогнозирования продаж и доходов на основе исторических данных и рыночных тенденций. Это помогает предприятиям принимать обоснованные решения о разработке продуктов, ценообразовании и маркетинговых стратегиях. - Финансы
Предиктивная аналитика используется в финансах для анализа финансовых данных и прогнозирования цен на акции, рыночных тенденций и поведения потребителей. Это может помочь банкам и другим финансовым учреждениям принимать более обоснованные инвестиционные решения и снижать риски. - Маркетинг.
Предиктивная аналитика используется в маркетинге для выявления закономерностей в поведении клиентов и прогнозирования продуктов или услуг, которые они, скорее всего, купят. Это может помочь компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии и увеличить продажи. - Производство.
Предиктивная аналитика используется на производстве для прогнозирования отказов оборудования и оптимизации производственных процессов. Например, производители могут использовать прогнозную аналитику для выявления оборудования, которое может выйти из строя, и планировать техническое обслуживание до того, как произойдет поломка, сокращая время простоя и повышая эффективность.
Предиктивная аналитика также помогает организациям, которые влияют на вашу личную жизнь.
Прочитайте остальную часть этой статьи в нашем блоге!
Первоначально опубликовано на https://analyzr.ai 22 июня 2023 г.
