Co je prediktivní analytika? … a 5 klíčových typů datové analytiky.

Co je prediktivní analýza? Jaké jsou pět typů prediktivní analýzy? Jaké jsou aplikace prediktivní analýzy napříč odvětvími? Proč se stále více a více společností rozhoduje používat prediktivní analýzu? Je tato praxe zkoumání dat nezbytná pro rozhodování a formulaci strategií? Přečtěte si článek a zjistěte více o současných způsobech předpovídání budoucích trendů a událostí.

Prediktivní analýza – obsah:

1. Co je prediktivní analýza?
2. 5 klíčových typů datové analýzy
3. Příklady aplikace prediktivní analýzy
4. Výhody prediktivní analýzy

Co je prediktivní analýza?

Prediktivní analýza je také známá jako pokročilá analýza a používá se k předpovědi toho, co se stane dál. Všechna výzkum v oblasti prediktivní analýzy je založen na historických, již shromážděných datových sadách, i když typ použitých dat se může lišit. V současnosti již není možné zpracovat všechny shromážděné informace pomocí tradičních technik (jako jsou databáze). Sady dat jsou obrovské a obvykle neuspořádané. Všechny skryté vzory, které hledáme, již nejsou na první pohled přístupné a musí být použity pokročilé, složité techniky.

Lidé neustále produkují data, Big Data se stále zvětšuje, a s tímto růstem se techniky analýzy stávají stále sofistikovanějšími. Přesto je pro dosažení jakýchkoli smysluplných výsledků klíčová zvýšená výpočetní síla počítačů. Zde stojí za to si připomenout, že koncept prediktivní analýzy existuje již několik desetiletí a teprve nedávno byl schopen ukázat svou použitelnost.

Proč ne dříve? Je to vše díky technologickému pokroku našich společností – máme rychlejší, levnější počítače, software je snadno použitelný a konečně schopnost shromažďovat velké objemy dat. Zatímco dříve byla prediktivní analýza doménou zájmu statistiků, matematiků a vědců, dnes mohou obchodní analytici nebo jiní odborníci úspěšně používat prediktivní analýzu.

5 klíčových typů datové analýzy

Už víme, co je prediktivní analýza, ale jaké typy analýzy existují? Existuje pět typů analýzy, které může vaše firma použít, všechny metody jsou silně propojeny prostřednictvím různých podrobných technik a obecně jsou považovány za kroky v prediktivní analýze. Pět typů analýzy zahrnuje:

Deskriptivní analýza – nejběžnější a nejširší používaný typ analýzy, který analyzuje data přicházející v reálném čase, informace jsou získávány ze sociálních médií a webových stránek. Finanční a prodejní zprávy jsou nejznámějšími příklady deskriptivní analýzy.

Diagnostická analýza – druhý nejznámější typ analýzy, který se zabývá důvody nebo faktory, které ovlivňují různé události v podnikání.

Prediktivní analýza – tento typ analýzy se zabývá předpovídáním, kde analytik se snaží předpovědět, co se může stát na základě všech předchozích vzorů nebo trendů.

Preskriptivní analýza – je dalším krokem po ostatních typech analýzy, který pomáhá vytvářet doporučení k řešení problémů, používá data odvozená z výsledků ostatních typů analýzy. Jedním z příkladů preskriptivní analýzy je aplikace Google Maps, která je schopna pomoci vybrat nejlepší trasu na základě dat souvisejících s: vzdáleností, dopravou a rychlostí.

Kognitivní analýza – kombinuje dohromady několik různých forem analýzy, jako jsou: sémantika, umělá inteligence, algoritmy strojového učení, modely hlubokého učení, to vše umožňuje kognitivní aplikaci softwaru, který se v průběhu času zlepšuje. K odvození jakýchkoli závěrů jsou analyzovány velké sady strukturovaných a nestrukturovaných dat.

Příklady aplikace prediktivní analýzy

Prediktivní analýza je používána v odvětvích nejvyšší důležitosti, kde je hodnocení rizika a prevence neočekávaných událostí klíčové. Existuje mnoho odvětví, která používají metody prediktivní analýzy a není možné je všechny vyjmenovat, protože se toto pole rychle vyvíjí. Stojí za zmínku taková odvětví jako:

Automobilový průmysl – autonomní vozidla nebo vozidla s technologií asistence řidiče aplikují prediktivní analýzu k vytváření lepších algoritmů pro asistenci řidiče.

Finanční služby – všechny typy analýzy se používají k předpovědi rizika spojeného s úvěrem nebo budoucími peněžními toky. Všechny druhy finančních faktorů mohou být předpovězeny, jako jsou: prodeje, příjmy nebo výdaje. Historická data ze všech finančních výkazů mohou být použita pro projekce. Zde se používají kvantitativní nástroje a techniky strojového učení.

Energetický průmysl – výroba energie vyžaduje vysokou úroveň monitorování různých typů dat, jako jsou: povětrnostní podmínky, sezónní změny, dostupnost zařízení, poptávka a spotřeba energie, vše za účelem předpovědi ceny a spotřeby elektřiny.

Výroba – v odvětvích, jako je letectví nebo výroba strojů, se provádějí předpovědi týkající se poruch, které mohou nastat v částech strojů nebo motorů letadel. Analytika se snaží předpovědět stav strojních prvků, což pomáhá snížit náklady a čas na údržbu a opravy. Poruchám je třeba předcházet také, aby se zabránilo vzniku škodlivých, rizikových, nebezpečných situací. Škody způsobené poruchovými zařízeními mohou stát miliony v hotovosti kvůli nákladným opravám, stejně jako kvůli právním poplatkům v případě žalob a bezpečnostních nároků.

Medicína a zdravotní péče – vysoce technické lékařské přístroje používají všechny typy algoritmů v různých fázích diagnostických postupů. Zdravotnický průmysl investuje miliony do nositelných chytrých zařízení, která mohou být používána pacienty k shromažďování lékařských dat – všechna zařízení používají nějaký typ algoritmů prediktivní analýzy k detekci a předpovědi tělesných reakcí, jejich síly a možné potřeby injekce léků nebo medikamentů.

pohostinství – velké pohostinské společnosti, které vlastní hotelové řetězce nebo řetězce restaurací, se nemohou spoléhat na jednoduché prognózy, čím větší je společnost, tím větší je potřeba podrobných, přesných předpovědí. Operátoři pohostinství potřebují určit potřeby zaměstnanců, tok zákazníků, aby se vyhnuli nákladnému nadměrnému zaměstnávání nebo škodlivému nedostatečnému zaměstnávání.

Marketing – protože existuje spousta dat souvisejících s chováním spotřebitelů, použití prediktivní analýzy je zřejmým krokem. Lepší reklama s pečlivě přizpůsobeným obsahem, stejně jako skvělé strategie, mohou být výsledkem prediktivní analýzy, která může zvýšit pravděpodobnost nákupních rozhodnutí. Kromě toho může být prediktivní analýza použita v takových situacích, jako je: identifikace zákazníků, kteří pravděpodobně přestanou používat službu, nebo pro zlepšení zákaznického servisu.

Výhody prediktivní analýzy

Existuje několik výhod používání prediktivní analýzy, ale hlavní je schopnost předpovídat v obtížných situacích, kdy nejsou k dispozici žádná přímá, jasná data. Předpověď může být odvozena z informací získaných z mnoha zdrojů a dokonce i fakta, která se zdají být přímo nesouvisející s naším problémem, mohou mít hodnotu.

Obchodní lídři, výzkumníci, vědci a investoři mohou používat prediktivní analýzu k snížení rizika všech druhů operací. Každý čas, kdy je riziko identifikováno a zmírněno, je kontrola nad kapitálem a výnosy chráněna. I malé události mohou ovlivnit podnikání a přinést nepředvídané hrozby, které mohou v dlouhodobém horizontu přinést katastrofální výsledky.

Shrnutí

Bez ohledu na odvětví může být prediktivní analýza použita k produkci hlubšího pohledu na jakýkoli složitý proces, pokud jsou k dispozici související data. Prediktivní analýza umožňuje lídrům činit rozumná rozhodnutí, která mohou nejen zvýšit prodejní čísla, změnit marketingové strategie, zabránit nákladným poruchám nebo posoudit potřeby zaměstnanců, ale také zachraňovat životy, předcházet katastrofám a pomáhat vyhnout se výskytu zbytečných tragických událostí. Bez znalosti toho, co je prediktivní analýza, by současný obchod nebyl stejný.

Čtěte také: Co je CEO?

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedIn, Instagramu, YouTube.