A Netflix ajánlja a tökéletes filmet. A kedvenc webshopja e-mailt küld egy termékről, amelyet már régóta figyelt. Később értesítést kap a banktól egy csalás észleléséről, amelyet szerencsére még időben jeleztek. Mi a közös ezekben a forgatókönyvekben? A prediktív analitika hajtja őket.
Az olyan technológiai óriásoktól kezdve, mint a Netflix és az Amazon, a pénzintézeteken és egészségügyi szolgáltatókon át egészen a helyi kisvállalkozásokig, mindenféle méretű és iparágú szervezet kihasználja a prediktív analitika erejét. Ez már nem csak a nagy adatokról szól, hanem olyan intelligens adatokról, amelyek képesek megjósolni a jövőt.
Hogyan működik a prediktív analitika?
1. Adatgyűjtés és előkészítés
A folyamat a különböző forrásokból származó releváns adatok összegyűjtésével kezdődik. A fejlett elemzési platformok beépített adatcsatlakozókat használnak, amelyek megkönnyítik az adatok adatbázisokból, táblázatokból és felhőszolgáltatásokból történő importálását.
Az adatgyűjtést követően ezek a szoftverek megtisztítják és előkészítik az adatokat. Automatikusan felismerik az ellentmondásokat, kezelik a hiányzó értékeket, és javaslatot tesznek az adatok átalakítására – átstrukturálására vagy formázására – az elemzés megkönnyítése érdekében.
2. Feltáró adatelemzés
Ezután az adattudósok és elemzők adatgyűjtő platformokat használnak az adatok vizuális feltárására. Ezek a platformok gyakran biztosítanak interaktív funkciókat, például dashboardokat, diagramokat, grafikonokat és pivot táblákat, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy az adatokon belül mintákat, összefüggéseket és anomáliákat fedezzenek fel. Ez a lépés tájékoztat a kezdeti hipotézisekről, és segít eldönteni, hogy mely modellezési technikák a legmegfelelőbbek.
3. Statisztikai modellek kiválasztása
Ebben a fázisban az elemzési platformok fejlettebb képességei kerülnek előtérbe. Sok üzleti intelligencia (business intelligence, BI) szoftver és szolgáltatás használ mesterséges intelligenciát (AI) a statisztikai modellezés segítésére, amely matematikai modellezési technikák alkalmazását jelenti az adatokon belüli kapcsolatok ábrázolására és a jövőbeli eredmények előrejelzésére.
A különböző típusú problémák megoldására különböző típusú prediktív analitikai modelleket használnak:
- Regresszióelemzési modellek: a változók közötti összefüggések vizsgálata (pl. a dolgozói jogviszony és a teljesítmény).
- Osztályozási modellek: adatok kategorizálása (pl. az ügyfelek elvándorlásának előrejelzése).
- Idősoros modellek: az adatok időbeli elemzése a jövőbeli értékek előrejelzése érdekében (pl. részvényárak vagy szezonális trendek).
- Klaszterezési modellek: hasonló adatpontok csoportosítása (pl. piaci szegmentáció).
4. Előrejelzés generálása
A modell felépítése és validálása után az analitikai platformok hatékonyan generálnak előrejelzéseket az új adatokra. A legtöbb lehetővé teszi a gépi tanulási modellek rendszeres frissítésének ütemezését, így biztosítva, hogy az előrejelzések az új adatok beérkezése és valós idejű frissítése során is aktuálisak maradjanak.
5. Vizualizáció és értelmezés
Az utolsó előtti lépés az eredményeknek a döntéshozók számára könnyen érthető módon történő bemutatása. A legtöbb platform általában interaktív dashboardokkal rendelkezik, amelyek mind a múltbeli adatokat, mind a jövőbeli előrejelzéseket megjelenítik, lehetővé téve a különböző forgatókönyvek feltárását és az előrejelzéseket vezérlő tényezők megértését.
6. Telepítés
Ha a prediktív modellje készen áll, azt működésbe kell helyezni. Ez azt jelenti, hogy a modelleket úgy kell beállítani, hogy rendszeresen kapjanak új adatokat, gyorsan kell előrejelzéseket készíteni, és ezeket az előrejelzéseket meg kell osztani a megfelelő emberekkel vagy rendszerekkel. A cél az, hogy az előrejelzések könnyen elérhetővé és a mindennapi működésben használhatóvá váljanak. Ehhez szükség van arra, hogy az informatikai csapatok biztonságosan integrálják a modellt a meglévő vállalati rendszerekbe.
A prediktív analitika előnyei vállalkozása számára
A prediktív analitika lényege, hogy a trendeket még azok kialakulása előtt feltárja, lehetővé téve a pontos, adatvezérelt döntések meghozatalát. A múltbeli adatok, a legmodernebb statisztikai algoritmusok és a kifinomult gépi tanulási technikák hármasa lehetővé teszi, hogy elképesztő pontossággal prognosztizálja az eredményeket.
Az ilyen előrelátás lehetővé teszi a műveletek optimalizálását, a kockázatok csökkentését és az új lehetőségek azonosítását, mielőtt azok teljes mértékben megvalósulnának. Az ügyfelek viselkedésének előrejelzésétől kezdve a berendezések meghibásodásának előrejelzéséig a prediktív analitika képessé teszi a vállalkozásokat arra, hogy proaktívan, előre lássák a piaci dinamikát és reagáljanak rá, versenyelőnyhöz jutva.
Nemcsak a hatékonyságot és a nyereségességet növeli, hanem megkönnyíti a személyre szabottabb ügyfélélményt és a célzottabb marketingtevékenységet is.
Kihívások a prediktív analitikával kapcsolatban
Folyamatos kutatásra, együttműködésre és egyeztetésekre van szükség annak biztosítása érdekében, hogy a mesterséges intelligencia-elemző rendszereket felelősségteljesen fejlesszék és alkalmazzák, maximalizálva előnyeiket, miközben minimalizálják a lehetséges károkat.
Adatminőség: A pontatlan vagy hiányos adatkészletek hibás modellekhez és megbízhatatlan előrejelzésekhez vezethetnek. Az adatok integritásának szigorú gyűjtési módszerek, alapos tisztítási folyamatok és folyamatos validálás révén történő biztosítása elengedhetetlen a megbízható AI-rendszerek kiépítéséhez.
Etikai következmények: A képzési adatokban jelen lévő torzítások fenntarthatják vagy súlyosbíthatják a társadalmi egyenlőtlenségeket, amely igazságtalan eredményekhez vezethet olyan területeken, mint a munkaerő-felvétel, a hitelezés vagy az igazságszolgáltatás. A hatékony modellek képzéséhez gyakran szükséges hatalmas mennyiségű személyes adat miatt az adatvédelmi aggályok is jelentős szempontot jelentenek. Ez erőteljes adatvédelmi intézkedéseket, átlátható adatfelhasználási politikákat és felügyelt gépi tanulás végrehajtását teszi szükségessé.
Értelmezhetőség: Ahogy a modellek egyre összetettebbé válnak, úgy válik egyre nehezebbé megérteni, hogyan jutnak el a konkrét következtetésekhez. Ez a „fekete doboz” probléma akadályozhatja az AI-rendszerekbe vetett bizalmat, különösen az olyan, nagy tétekkel járó területeken, mint az egészségügy vagy a pénzügy.
Összefoglalás
Most, hogy megértette a prediktív analitika értékét, a következő lépés a megfelelő platform megtalálása, amely segít kiaknázni az erejét és versenyelőnyre szert tenni. Olyan megbízható megoldásra van szükség, amelyek segítenek a csapattagoknak minden képzettségi szinten hatékonyan elemezni az adatokat. Adatkezelőként, termékszakértőként vagy IT-vezetőként megfelelő megoldásra van szüksége a prediktív elemzési modellek létrehozásához. A MicroStrategy ONE platform szakértő módon rendszerezi az összetett forrásadatokat a releváns üzleti fogalmak és definíciók segítségével, biztosítva, hogy az AI pontosan értelmezze az adatokat az adott üzleti kontextusban.
(forrás: https://www.microstrategy.com/blog/start-predicting-start-profiting-the-power-of-predictive-analytics)
