Предиктивная (прогнозная) аналитика - это процесс использования данных для поиска закономерностей, тенденций и взаимосвязей. Цель прогнозной аналитики - решить проблему, используя данные для более глубокого понимания и прогнозирования поведения.
Мы сталкиваемся с прогнозной аналитикой каждый день, когда совершаем покупки в Интернете у розничных продавцов, алгоритмы прогнозирования сравнивают информацию о продуктах, историю покупок и активность, чтобы сделать прогноз относительно того, что мы покупаем, и предоставить персональные рекомендации. Когда вы используете кредитную или дебетовую карту, банк должен предсказать, является ли транзакция мошеннической, поэтому он сравнивает вашу прошлую историю с новой покупкой и отклоняет транзакции, которые кажутся мошенническими.
Сегодня предиктивная аналитика решает самые разные задачи: какой будет завтра погода? Каким будет климат через 20 лет? Что будет с курсом валют завтра?
Эти проблемы могут содержать поразительное количество переменных, некоторые из которых скрыты, а некоторые – лишние. Предиктивная аналитика просто пытается идентифицировать и анализировать ключевые переменные, чтобы делать прогнозы.
Анализ данных для принятия более эффективных решений не является чем-то новым, но предиктивная аналитика отличается от того, что делали в прошлом, потому что теперь мы используем новые, более мощные методы и техники.
Вы, наверное, слышали о таких терминах, как «Big Data» и «Data Science». Это именно те методы сбора данных, которые используются в предиктивной (прогнозной) аналитике. Технология, которая делает эти методы анализа данных практичными, теперь широко доступна. Например, собирается и хранится больше данных, чем когда-либо прежде, а Интернет сделал большую часть этой информации общедоступной. Применяя предиктивную аналитику к новым приложениям и находя инновационные способы использования расширенной статистики и аналитики, а также машинного обучения, у нас есть прекрасная возможность добавить ценности новыми и захватывающими технологиями.
Все больше организаций осознают скрытую ценность своих данных, обо всех аспектах своего бизнеса, включая эффективность своих активов. Это требует от них осознания двух вещей: во-первых, данные - это актив, который можно использовать для повышения производительности организации; и, во-вторых, прогнозная аналитика - это средство, с помощью которого может быть и достигнута эта цель.
Разработка моделей предиктивной аналитики требует знаний и опыта. Перед разработкой моделей, данные должны быть подготовлены.
Аналитика всегда должна применяться структурировано и в строгом порядке, если она предназначена для повышения качества и обоснованности бизнес-решений.
Преимущества применения предиктивной (прогнозной) аналитики сейчас более достижимы, чем когда-либо прежде, благодаря растущему объему данных, постоянной доступности программного обеспечения и мощного оборудования. Однако одна только аналитика не является ответом на вопрос, как получить бизнес-преимущества за счет постоянно растущего объема данных и низкой стоимости вычислительной мощности.
Скорее, ответ состоит из нескольких шагов:
- понимание и оценка бизнес-проблемы;
- разработка необходимых данных;
- определение того, какие данные доступны;
- разработка и создание надежного и практичного решения бизнес-проблемы с использованием доступных данных и соответствующей предиктивной аналитики;
- реализация решения.
Доступность простого в использовании программного обеспечения нисколько не умаляет важности понимания данных и их правильной подготовки.
Прогностическая аналитика, в которой используются неверные данные, неправильно подготовленные данные или неподходящие модели, не решит бизнес-проблему и, следовательно, может привести к принятию неправильных и дорогостоящих решений и действий.
Разработка моделей предиктивной аналитики - это не линейный процесс, основанный на готовых рецептах. Это процесс, который включает в себя понимание бизнеса, понимание данных, а также знание и понимание аналитики - все три компонента необходимы для практического решения бизнес-проблемы. Прогнозная аналитика - это шаг за пределы бизнес-аналитики, потому что она требует более глубоких навыков и больших усилий. Дополнительные усилия - это хорошо потраченное время, потому что предиктивная (прогнозная) аналитика может дать ценную информацию о сбоях активов и, таким образом, помочь снизить риск аварийных ситуаций в будущем, чего не может сделать бизнес-аналитика.
Таким образом, в отличие от бизнес-аналитики, прогнозная аналитика отвечает на два главных вопроса: почему и как .
Потенциальная экономия от применения прогнозной аналитики к управлению активами очень велика, поскольку затраты на отказ активов могут быть большими и выходить за рамки прямых затрат на обслуживание, ремонт или замену активов.
Платформа BMS SmartUnity - подробнее о возможностях для предприятий и Умных Жилых Комплексов.
Читайте наши статьи👀 и подписывайтесь на канал☝
Рекомендуем:
