„XXI. században már az adat az új olaj!” Clive Humby brit matematikus 2006-ban elhangzott mondata valódi szállóigévé vált az elmúlt években. Azonban hozzá kell tennünk, hogy az olajhoz hasonlóan, az adat is csak akkor jelent valódi értéket, ha megfelelően hasznosítani is tudjuk az összegyűjtött információhalmazt. Egyik hasznosítása az előrejelzések készítése, melynek a módszertanát összefoglalóan prediktív analitikának nevezünk. Mostani cikkünkben áttekintjük, hogy mit érdemes tudni a prediktív analitikáról és miért fontos a vállalatoknak.
„A jóslás hatalma”
A prediktív analitika tulajdonképpen azoknak az elemzőeszközöknek a gyűjtőfogalma, melyek segítségével a múltbeli mintákat és viselkedést alapul véve előre jelezhetünk előre jövőbeli várható eseményeket. Az előrejelzési módszerek között említhetjük az adatbányászati algoritmusokat, a statisztikai modelleket és a mesterséges intelligencián alapuló elemzőeszközöket, melyek a mindennapi működésbe beépítve lehetővé teszik, hogy döntéseinket még azelőtt meghozzuk, hogy az – esetlegesen nemkívánt – események bekövetkeznének.
A múltbeli adatok felhasználásával, például előre jelezhetjük a hóvégi várható eredményeinket, megbecsülhetjük a termékeink várható fogyását vagy az ügyfeleink elvándorlását.
Azzal pedig, hogy előre látunk, megadjuk magunknak a lehetőséget a korai beavatkozásra és döntéseinket időben meghozhatjuk ahhoz, hogy a várható eredményeink jobbak lehessenek, értékesítésünk nőjjön vagy ügyfeleinket megtartsuk. A megfelelő visszamérési és kiértékelési módszerekkel pedig a cselekvéseink, azaz adatvezérelt döntéseink tényleges üzleti hatását is mérni, igazolni tudjuk.
Strukturált és strukturálatlan adatok
A prediktív analitika módszerei közé tartozó adatbányászat és szövegbányászat a statisztikai modellekkel kiegészülve megteremti a vállalatok számára a lehetőséget, hogy a strukturált és a strukturálatlan adatok között egyaránt hatékonyan feltárják az eddig rejtve maradt összefüggéseket. A strukturált adatoknak azokat az információkat tekintjük, melyek már elemzésre készen állnak, mivel előre meghatározott formátumban tárolódnak. Ebbe a csoportba tartoznak például a demográfiai és a vásárlási szokásokra vonatkozó adatok is. A strukturálatlan adatok natív formátumban lelhetők fel, tehát nincsenek rendszerezve egy előre definiált módon. Ide sorolhatók a videó-, hang- vagy képfájlok, valamint a naplófájlok, az érzékelők vagy a közösségi médiában lévő bejegyzések.
A prediktív analitikai módszerek sajátossága abban rejlik, hogy az előrejelzések készítéséhez azokat a múltbeli adatokat használjuk fel, amelyek az előrejelzés pillanatában rendelkezésre állnak. Tehát az adatok gyűjtésénél fokozott figyelmet kell szentelni az adatok keletkezésének időbeliségére. A prediktív analitika egyik speciális esete az idősor elemzés amikor megfigyeléseink azonos időpontokban, idősor-szerűen állnak rendelkezésre (pl. termék eladás adatok). Más esetben az előre jelezni kívánt eseményt megelőző események alapján készítjük az előrejelzést (pl. ha egy hűségprogramban részt vevő ügyfél váratlanul elkölti a teljes egyenlegét, az előre vetítheti a lemorzsolódását).
Összegezve, a prediktív analitika egy olyan adatvezérelt döntéstámogató eszköz, amellyel a vállalatok közvetlenül tudják javítani üzleti eredményüket és növelni versenyelőnyüket.
A prediktív analitikát számos területen alkalmazzák a vállalatok. Cikkünk folytatásában ezeket a tevékenységi köröket tekintjük át és részletesen bemutatjuk az elemzési módszerekkel járó előnyöket.
Szívesen növelné vállalatának versenyelőnyét a rendelkezésre álló adatvagyon megfelelő felhasználásával? Bízza mindezt egy tapasztalt külső tanácsadóra, bízza mindezt a Stratisra! Forduljon hozzánk bizalommal és találjuk meg közösen a legoptimálisabb prediktív analitikai megoldásokat!
