Prediktivna analitika može pomoći vašoj organizaciji da prognozira buduće ishode na osnovu istorijskih podataka i analitičkih tehnika kao što je mašinsko obučavanje.
Šta je to prediktivna analitika?
Prediktivna analitika je kategorija analitike podataka koja ima za cilj predviđanje budućih ishoda na osnovu istorijskih podataka i analitičkih tehnika kao što su statističko modeliranje i mašinsko obučavanje. Nauka o prediktivnoj analitici može generisati buduće uvide sa značajnim stepenom preciznosti. Uz pomoć sofisticiranih alatki i modela za prediktivnu analitiku, svaka organizacija može sada da koristi prethodne i trenutne podatke kako bi pouzdano prognozirala trendove i ponašanja u budućim milisekundama, danima ili godinama.
Prediktivna analitika je prihvaćena u širokoj lepezi organizacija, sa globalnim tržištem koje je projektovano da do 2022. godine dostigne približno 10,95 milijardi dolara, rastući po složenoj godišnjoj stopi rasta (CAGR) od oko 21 odsto između 2016. i 2022. godine, prema izveštaju kompanije Zion Market Research iz 2017.
Kako funkcioniše prediktivna analitika?
Moć prediktivne analitike potiče iz širokog spektra metoda i tehnologija, uključujući Big Data, prekopavanje podataka, statističko modeliranje, mašinsko obučavanje i prikladne matematičke procese. Organizacije koriste prediktivnu analizu za praćenje trenutnih i istorijskih podataka kako bi na osnovu dobijenih parametara otkrile trendove i prognoze događaja i okolnosti koje bi trebalo da se pojave u određeno vreme.
Sa prediktivnom analitikom, organizacije mogu da pronađu i iskoriste šablone koji se nalaze u podacima kako bi procenile rizike i mogućnosti. Na primer, mogu se dizajnirati modeli za otkrivanje veza između različitih faktora ponašanja. Takvi modeli omogućavaju procenu bilo obećanja bilo rizika koji bi predstavljao određen skup uslova, usmeravajući informisano donošenje odluka u raznim kategorijama lanca snabdevanja i događaja nabavke.
Koje su prednosti prediktivne analitike?
Tokom vekova, gledanje u budućnost je uvek imalo tri osnovna cilja: novac, slava i moć. Prediktivna analitika zaista ne menja razloge zbog kojih ljudi žele da znaju šta će se desiti sledeće nedelje, narednog meseca ili sledeće godine, već samo gleda u budućnost preciznije i pouzdanije od prethodnih alata.
Novac: Prediktivna analitika može onima koji je usvoje pomoći da pronađu načine štednje i zarađivanja novca. Trgovci na malo često koriste programe predviđanja da predvide inventarske potrebe, upravljaju rasporedom za isporuku i konfigurišu raspored prodavnica kako bi maksimizirali prodaju. Aviokompanije često koriste prediktivnu analitiku kako bi odredile cene karata prema prošlogodišnjim trendovima putovanja. Hoteli, restorani i ostali učesnici u ugostiteljskoj industriji mogu da koriste ovu tehnologiju za prognoziranje broja gostiju u bilo kojoj noćnoj aktivnosti kako bi maksimizirali popunjenost i prihode.
Slava: Nijedan posao nije postigao uspeh ako zamire u zabiti. Optimizacijom marketinških kampanja pomoću prediktivne analitike, organizacije mogu da postignu nova reagovanja ili kupovine klijenata, kao i da promovišu mogućnosti za prodaju novih proizvoda. Prediktivni modeli mogu pomoći kompanijama da privuku, zadrže i neguju svoje najvažnije kupce.
Moć: Prediktivna analitika može da se koristi za otkrivanje i sprečavanje različitih vrsta kriminalnog ponašanja pre nego što dođe do bilo kakve ozbiljne štete. Korišćenjem prediktivne analitike za proučavanje ponašanja korisnika i akcija, organizacija može da otkrije neuobičajene aktivnosti, od prevara kreditnim karticama do korporativnog špijuniranja i do sajber napada.
Po čemu se prediktivna analitika razlikuje od tradicionalne analitike?
Razlika između konvencionalne analitike i prediktivne analitike je jednostavna i jasna. Dok se tradicionalna analitika generalno fokusira na uvide koji se odnose na trenutno stanje, prediktivna analitika ima za cilj da korisnicima omogući uvid u bližu i dugoročnu budućnost kako bi utvrdili verovatne trendove i predstojeće ponašanje.
Kako bi u organizaciji trebalo započeti sa prediktivnom analitikom?
Iako započinjanje sa prediktivnom analitikom nije baš sitnica, to je zadatak koji praktično svaki biznis može da radi ukoliko je posvećen tom pristupu i spreman je da uloži vreme i sredstva potrebna za pokretanje projekta. Početak sa pilot projektom ograničenog obima u području bitnom za posao je odličan način da se ograniče početni troškovi i skrati vreme pre nego što počnu da se pokazuju finansijski rezultati. Kada se model stavi u akciju, on obično ne zahteva mnogo održavanja dok neprekidno isporučuje upotrebljive uvide za dugi niz godina.
Primeri prediktivne analitike
Organizacije danas koriste prediktivnu analitiku na gotovo bezbroj načina. Ova tehnologija pomaže korisnicima u različitim oblastima kao što su finansije, zdravstvo, maloprodaja, ugostiteljstvo, farmaceutika, automobilska industrija, vazduhoplovstvo i proizvodnja.
Evo nekoliko primera kako organizacije koriste prediktivnu analitiku:
- Vazduhoplovstvo: Predviđanje uticaja konkretnih operacija održavanja na pouzdanost vazduhoplova, korišćenje goriva, dostupnost i vreme rada.
- Automobilska industrija: Uključivanje evidencije o otpornosti i otkazivanju komponenti u planove za proizvodnju vozila. Proučavanje ponašanja vozača radi razvijanja boljih tehnologija pomoći vozaču i, na kraju, autonomnih vozila.
- Energija: Prognoza dugoročnih odnosa cena i potražnje. Određivanje uticaja vremenskih događaja, otkazivanja opreme, propisa i drugih promenljivih na troškove usluge.
- Finansijske usluge: Razvijanje modela kreditnog rizika. Prognoze trendova finansijskog tržišta. Predviđanje uticaja novih politika, zakona i propisa na preduzeća i tržišta.
- Proizvodnja: Predviđanje lokacije i učestalosti otkazivanja mašina. Optimizovanje isporuke sirovina na osnovu projektovane buduće potražnje.
- Sprovođenje zakona: Upotreba podataka o trendovima kriminala da bi se definisale lokacije kojima možda treba dodatna zaštita u određenim periodima godine.
- Maloprodaja: Praćenje онлајн klijenata u realnom vremenu da bi se utvrdilo da li će pružanje dodatnih informacija o proizvodima ili podsticanje povećati vjerovatnoću kompletiranja transakcije.
Prediktivni analitički alati
Prediktivni analitički alati pružaju korisnicima duboke uvide u realnom vremenu u skoro nebrojeni niz poslovnih aktivnosti. Alati se mogu koristiti za predviđanje različitih vrsta ponašanja i obrazaca, kao što je kako dodeliti resurse u određeno vreme, kada dopuniti zalihe ili koji je najbolji trenutak za pokretanje marketinške kampanje, bazirajući predviđanja na analizi podataka prikupljenih tokom određenog vremenskog perioda.
Praktično svi korisnici prediktivne analitike koriste alate dobijene od jednog ili više eksternih dobavljača. Mnogi takvi alati su prilagođeni potrebama određenih preduzeća i odeljenja. Glavni dobavljači softvera za prediktivnu analitiku uključuju:
- Acxiom
- IBM
- Information Builders
- Microsoft
- SAP
- SAS Institute
- Tableau Software
- Teradata
- TIBCO Software
Modeli prediktivne analitike
Modeli su osnova prediktivne analitike – šabloni koji korisnicima omogućavaju pretvaranje prošlih i tekućih podataka u upotrebljive uvide, stvarajući pozitivne dugoročne rezultate. Neke tipične vrste prediktivnih modela uključuju:
- Model vrednosti životnog veka klijenta (Customer Lifetime Value Model): Utvrđivanje kupaca koji će najverovatnije investirati više u proizvode i usluge.
- Model segmentacije klijenata (Customer Segmentation Model): Grupisanje klijenata na osnovu sličnih karakteristika i ponašanja u kupovanju.
- Model prediktivnog održavanja (Predictive Maintenance Model): Prognoza verovatnoće otkazivanja bitne opreme.
- Model garancije kvaliteta (Quality Assurance Model): Prepoznavanje i sprečavanje neispravnosti da bi se izbegla razočarenja i dodatni troškovi prilikom dobavljanja proizvoda ili usluga klijentima.
Tehnike prediktivnog modelovanja
Korisnici modela imaju pristup gotovo beskrajnom nizu tehnika prediktivnog modelovanja. Mnogi metodi su jedinstveni za specifične proizvode i usluge, ali osnovne generičke tehnike, kao što su stabla odlučivanja, regresija – pa čak i neuronske mreže – sada su široko podržane u širokom spektru prediktivnih analitičkih platformi.
Stablo odlučivanja, jedna od najpopularnijih tehnika, oslanja se na šematski dijagram u obliku stabla koji se koristi za određivanje toka akcije ili za pokazivanje statističke verovatnoće. Metod grananja može takođe da pokaže sve moguće ishode određene odluke i kako jedan izbor dovodi do sledećeg.
Tehnika regresije se često koristi u bankarstvu, investiranju i drugim finansijski orijentisanim modelima. Regresija pomaže korisnicima da predvide vrednosti imovine i shvate odnose između promenljivih, kao što su cene roba i akcija.
Najnaprednija tehnika prediktivne analitike su neuronske mreže – algoritmi dizajnirani da identifikuju osnovne odnose u okviru skupa podataka tako što imitiraju način na koji funkcioniše ljudski um.
Algoritmi prediktivne analitike
Korisnici prediktivne analitike imaju jednostavan pristup širokom spektru statističkih algoritama, algoritama za prekopavanje podataka i za mašinsko obučavanje, dizajniranih za korišćenje u modelima prediktivne analitike. Algoritmi su uglavnom dizajnirani da reše specifičan poslovni problem ili niz problema, poboljšaju postojeći algoritam ili ponude neku vrstu jedinstvene mogućnosti.
Algoritmi klastera, na primer, dobro su prilagođeni segmentaciji klijenata, otkrivanju zajednica i drugim društveno orijentisanim zadacima. Da bi se poboljšalo zadržavanje klijenata, ili da se razvije sistem preporuka, obično se koriste algoritmi klasifikacije. Algoritam regresije se tipično uzima za kreiranje sistema bodovanja ili za predviđanje ishoda mnogih događaja zasnovanih na vremenu.
Prediktivna analitika u zdravstvu
Zdravstvene organizacije postale su neki od najoduševljenijih korisnika prediktivne analitike iz jednog jednostavnog razloga: ta tehnologija im pomaže da uštede novac.
Zdravstvene organizacije koriste prediktivnu analitiku na nekoliko različitih načina, uključujući inteligentno raspoređivanje resursa na osnovu prošlih trendova, optimiziranje rasporeda osoblja, prepoznavanje pacijenata sa rizikom za skup ponovni prijem u kratkom roku i dodavanje razumnih farmaceutskih podataka za nabavku i upravljanje zalihama.
Jedan izveštaj Društva statističara u osiguranju iz 2017. godine o trendovima prediktivne analitike u zdravstvu otkriva da više od polovine zdravstvenih radnika (57 procenata) u organizacijama koje već koriste prediktivnu analitiku smatraju da će im ta tehnologija omogućiti da uštede 15% ili više svog ukupnog budžeta tokom narednih pet godina. Dodatnih 26 procenata predviđala je uštedu od 25% ili više.
Studija je takođe otkrila da većina zdravstvenih radnika (89 procenata) pripada organizacijama koje već koriste prediktivne analitike ili planiraju da ih uvedu u narednih pet godina. Impresivnih 93 posto rukovodilaca u zdravstvenoj zaštiti izjavilo je da je prediktivna analitika važna za budućnost njihovog poslovanja.
Izvor: CIO