Предиктивная аналитика — это использование данных и технических средств, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, для прогнозирования будущих результатов. Эта технология использует исторические данные для выявления закономерностей и тенденций, которые предсказывают будущие события. Организации могут воспользоваться преимуществами предиктивной аналитики, следуя некоторым лучшим практикам, сообщает портал eWeek.

По мере развития науки о данных появляются новые методы их использования. В частности, с помощью предиктивной аналитики организации могут использовать данные проактивно.

В настоящее время предиктивную аналитику широко применяют многие отрасли, включая производство, здравоохранение, финансы, образование, розничную торговлю, кибербезопасность и сельское хозяйство. Эта технология может использоваться для всего, начиная от прогнозирования доходов бизнеса и заканчивая простоем машин.

Для организаций, готовых воспользоваться преимуществами предиктивной аналитики, существует несколько лучших практик, которым необходимо следовать для достижения успеха. Они включают определение целей, тестирование прогнозных моделей и постоянное совершенствование.

1. Определение целей

Первый шаг, который должны сделать организации, — это установить цели использования предиктивной аналитики. Для этого необходимо разобраться, что организация хочет прогнозировать — это позволит определить, как разрабатывать прогнозные модели. Эти задачи должны соответствовать всеобъемлющим бизнес-целям.

Например, если одной из бизнес-целей является сокращение операционных расходов, модели прогнозной аналитики могут предсказывать ненужные затраты, такие как время простоя.

2. Определение ключевых метрик

Организации также должны определить ключевые показатели, которые они будут использовать для измерения успеха своих инициатив в области данных. Это ключевые показатели эффективности (KPI), которые демонстрируют прогресс в достижении целей предиктивной аналитики.

Применительно к снижению операционных расходов KPI могут включать общие расходы или коэффициент операционных расходов (OER). Организациям следует придерживаться измерения только тех KPI, которые соответствуют их целям предиктивной аналитики и бизнес-задачам.

3. Выбор релевантных и высококачественных данных

Для качественного прогнозирования требуются высококачественные данные. Наборы данных, используемые для предиктивной аналитики, должны быть точными, большими и релевантными целям.

Для достижения наилучших результатов организации должны иметь доступ как к историческим данным, так и к данным реального времени, а также к структурированным и неструктурированным данным.

Чтобы создать набор данных, организации должны извлечь данные из всех соответствующих источников, очистить их в процессе подготовки к анализу и поместить эти данные в хранилище данных. Или же средства виртуализации данных могут объединить данные из разрозненных источников в одном месте.

4. Тестирование моделей прогнозирования перед использованием

Прежде чем использовать модели предиктивного анализа для прогнозирования результатов, их необходимо тщательно протестировать или проверить. В противном случае прогнозы могут оказаться неточными и привести к принятию неверных бизнес-решений.

Организациям следует сначала провести тесты с использованием выборочных наборов данных, чтобы определить точность прогнозов. После того как будет доказана точность прогнозной модели, ее можно использовать.

5. Использование инсайтов

После тестирования и развертывания прогностических моделей необходимо правильно использовать полученные инсайты. Организациям следует документировать, что происходит с полученными инсайтами и кто отвечает за их использование.

Некоторые вопросы, которые следует рассмотреть, включают:

  • С кем (отдельным лицом, отделом, командой и т. д.) следует поделиться полученными инсайтами?
  • Какие действия должны быть предприняты?
  • Есть ли инсайты, которые требуют немедленных действий?
  • Есть ли инсайты, к которым следует вернуться позже?

6. Непрерывное совершенствование

Данные со временем меняются, и прогностические модели должны следовать этому. Для достижения наилучших результатов организации должны следить за их эффективностью и постоянно их совершенствовать. Это гарантирует, что модели остаются полезными и точными.

Существуют различные способы, с помощью которых организации могут улучшить свои прогнозные модели. Например, они могут добавлять больше данных в набор данных модели или повторно настраивать, повторно обучать и повторно тестировать модель, чтобы определить области, которые нуждаются в улучшении.

7. Внедрение ПО для прогнозной аналитики

Последний шаг — это собственно внедрение ПО. Существует целый ряд программных инструментов предиктивной аналитики, которые могут быть развернуты, включая Microsoft Azure Machine Learning (один из самых простых инструментов для построения и развертывания прогнозных моделей; его возможности включают маркировку данных, интеграцию с другими инструментами обработки данных и поддержку гибридных и мультиоблачных сред), H2O Driverless AI (полностью автоматизированная платформа, что делает ее уникальной по сравнению с другими инструментами на рынке; для каждого набора данных ПО может автоматизировать такие процессы, как настройка и развертывание), SAS Advanced Analytics (обеспечивает необходимый набор возможностей; платформа предлагает предиктивное моделирование, минимизацию данных, статистический анализ и многое другое) и др.

Три основные модели предиктивного анализа

Существует три наиболее часто используемые модели прогнозной аналитики:

  • Классификация. Модели классификации распределяют данные по категориям, чтобы показать взаимосвязи внутри набора данных. Эти модели используются для ответов на вопросы с двоичными выводами типа «да или нет».
  • Кластеризация. Модели кластеризации группируют данные на основе атрибутов без вмешательства человека.
  • Временные ряды. Модели временных рядов работают для анализа точек данных, собранных за определенные периоды времени, например, за час или день.

При выборе этих моделей предиктивная аналитика становится довольно простой. Сначала собираются данные в зависимости от типа прогноза, который организация хочет сделать. Затем разрабатывается и обучается одна из этих статистических моделей для прогнозирования результатов на основе собранных данных.

Как только модель выдает какой-либо прогноз, его можно использовать для обоснования решений. Благодаря автоматизации некоторые прогнозные модели можно даже инструктировать для выполнения действий, основанных на прогнозах.

Как предиктивная аналитика помогает бизнесу

Если базовый анализ данных может показать нам, что произошло и что с этим делать, то предиктивная аналитика показывает нам, что может произойти и как мы можем вмешаться. Таким образом, предиктивная аналитика делает анализ данных еще более глубоким.

Эта технология предлагает широкий спектр преимуществ в различных отраслях, от производства до кибербезопасности.

Сокращение дорогостоящих простоев в производстве. Средний производитель автомобилей теряет 22 000 долл. в минуту во время незапланированного простоя производства. К счастью, благодаря предиктивной аналитике производители могут сделать незапланированные простои делом прошлого.

Модели прогнозной аналитики могут использовать исторические данные для поиска закономерностей, которые приводят к поломкам оборудования, необходимому техническому обслуживанию и т. д. Производители могут снизить риски до того, как они приведут к дорогостоящим простоям.

Улучшение результатов лечения пациентов. Здравоохранение может извлечь пользу из предиктивной аналитики во многих отношениях. Например, прогностические модели могут использоваться для определения факторов риска таких заболеваний, как диабет и болезни сердца. В результате врачи могут обеспечить более эффективное профилактическое лечение.

Обеспечение доступности продукции в розничной торговле. Ритейлеры должны быть в курсе того, что хотят покупатели, чтобы увеличить доходы. Именно поэтому многие розничные компании обращаются к предиктивной аналитике для повышения доступности товаров.

Например, прогнозные модели могут предсказать, какие товары будут пользоваться повышенным спросом в определенные сезоны. После этого ритейлеры могут обеспечить достаточные товарные запасы для удовлетворения потребностей клиентов.

Прогнозирование и минимизация рисков в области кибербезопасности. Кибератаки могут нанести серьезный ущерб любой организации. Согласно исследованию IBM, средняя стоимость нарушения данных составляет 9,44 млн. долл. Предиктивная аналитика может помочь организациям минимизировать и даже предотвратить ущерб.

Например, предиктивные модели могут выявить тенденции, указывающие на потенциальные риски. Затем организации могут улучшить безопасность в этих областях, чтобы предотвратить атаки и потерю данных.

Будущее предиктивной аналитики

Ожидается, что рынок предиктивной аналитики будет быстро расти в ближайшие пять лет. Но каким видится это будущее?

Предиктивная аналитика будет продолжать набирать популярность. А поскольку такие технологии, как МО и ИИ, становятся все более доступными, все больше организаций, как больших, так и малых, смогут воспользоваться преимуществами этой технологии.

Предиктивная аналитика станет пионером в использовании других форм анализа данных, таких как предписывающая аналитика. Этот метод не только предсказывает результаты, но и инструктирует организации о том, какие действия им следует предпринять в связи с этими результатами.

Что будет сейчас? В настоящее время организации должны разрабатывать стратегии анализа данных, которые соответствуют их целям, и готовить место для новых, перспективных методов анализа по мере их развития.