Технологии и данные меняются каждый день. Как только вы думаете, что поняли «следующую большую вещь», которая поможет вам управлять своими данными, появляется еще одна инновация. Через некоторое время попытки наверстать упущенное могут показаться бесполезными, и вы будете топтаться на месте, надеясь не утонуть в море данных, накопленных вашим бизнесом.

Так как же выбраться на берег в море ошеломляющей информации?

Предиктивная аналитика в помощь. Этот спасательный круг эффективно анализирует и использует ваши данные, чтобы вы могли держаться вровень с течением и плыть по сильному течению, а не против него.

Что такое предиктивная аналитика?

Бизнес-аналитика использует технологии и сервисы для сбора, анализа, интерпретации и преобразования данных в интеллектуальное принятие решений с использованием оптимизированного подхода, который синтезирует всю собранную информацию и представляет ее в удобных для понимания форматах. Инструменты бизнес-аналитики, часто называемые аналитикой данных, могут обеспечить невероятно глубокое и мощное понимание вашего бизнеса и организации, успешно прогнозировать тенденции и события и использовать функции отчетности в качестве руководства для дальнейших действий.

Часть прогнозной аналитики — это способность потреблять и обрабатывать данные с использованием моделей машинного обучения, чтобы в значительной степени управлять решениями, основанными на данных, для достижения наилучшего возможного результата.

Эволюция прогнозной аналитики

Этот процесс имеет глубокую историю, но его появление в технологиях произошло только в последние 20 лет. В настоящее время он превратился в межотраслевой подход к передовой практике, поскольку он определяет практические результаты для бизнес-целей.

Он проник во многие отрасли и помог им изнутри. Отрасли включают:

  • Страхование
  • Банковское/Финансовое
  • Технологии
  • Розничная торговля/электронная коммерция
  • Энергетика и производство
  • Правительство и государственное управление

Внедрение прогнозной аналитики

Одна из самых больших сомнений, которую мы наблюдаем у компаний, затягивающих внедрение прогнозной аналитики, — это пробел в навыках. Прежде чем вы сможете анализировать данные, их необходимо сначала подготовить. Предприятиям необходимо убедиться, что у них есть рабочая сила или они могут надлежащим образом передать обязанности тому, кто может эффективно и действенно перемещаться между данными и стратегией, поскольку определение цели необходимо для интерпретации результатов.

Как только этот пробел в навыках будет восполнен, а данные должным образом подготовлены, можно приступать к прогнозному моделированию. Достижения в области технологий позволяют программному обеспечению выполнять большую часть черновой работы в этой области, но для достижения наилучших результатов полезно, чтобы аналитик данных выполнял задачи моделирования.

Ваш ИТ-отдел должен взять на себя процесс, как только модели перейдут к этапу развертывания. Это захватывающая часть, так как именно здесь модели работают с вашими данными, и вы видите результаты их усилий. Теперь, когда ваши данные собираются, просеиваются и развертываются надлежащим образом с использованием определенного вами аналитического подхода, настало время для вашей команды руководителей и ответственных лиц, принимающих решения, разумно, стратегически и вдумчиво использовать информацию, поскольку они диктуют повествование и направление вашей деятельности. зрение.

Преимущества прогнозной аналитики

В чем конкретно заключается преимущество прогнозной аналитики, работающей в тандеме с решениями для бизнес-аналитики и RPA?

Три основные области, в которых прогнозная аналитика помогает предприятиям:

Маркетинговая оптимизация. Прогнозная аналитика используется в маркетинговых кампаниях для оптимизации данных путем их анализа с целью поиска прогнозных моделей поведения потребителей, что позволяет компаниям принимать разумные бизнес-решения на основе полученных данных.

Мошенничество и снижение рисков. Новые технологии всегда вызывают настороженность у клиентов, поскольку обеспечение безопасности их информации является главным приоритетом. Сочетание актуальных показателей кибербезопасности и прогнозной аналитики служит средством сдерживания мошенничества. С точки зрения бизнеса ваша компания может использовать прогнозную аналитику для оценки риска потенциальных клиентов, чтобы вы могли уменьшить беспокойство.

Улучшение операций.Прогнозная аналитика обычно используется предприятиями для контроля запасов и управления ресурсами, помогая предприятиям устанавливать цены и прогнозировать результаты событий и маркетинга.

Взгляд в будущее

По мере роста популярности аналитики больших данных, подпитываемой прогностической аналитикой и мельчайшими деталями, которые она может использовать для прибыльных возможностей, возможности для ее будущего кажутся безграничными. По мере того, как время идет вперед и улучшаются другие достижения, ожидайте, что все больше функций прогнозной аналитики будет выполняться с меньшим участием человека.

Это не означает, что рабочие-люди полностью игнорируются. Как и в случае любого крупного цифрового прорыва, инновации начинаются и заканчиваются человеческими мечтами. Пока ваш бизнес остается адаптивным и гибким, есть способ внедрить большие технические идеи вместе с нами, обычными людьми.

И не обязательно заниматься этим в одиночку! Позвольте нам в УВД послужить вашим опытным навигатором. Мы можем поддерживать и давать конструктивные советы, полностью возглавить инициативу или просто выступать в качестве ресурса, от которого вы можете обмениваться идеями.

Первоначально опубликовано www.american-technology.net