Аналитика: новые тренды в бизнесе

Благодаря сложным системам, которые подключаются к разрозненным наборам данных и анализируют их, люди получают не только более чёткое представление об окружающем мире, но и и шанс заглянуть в будущее.
К сожалению, многие компании по инерции используют устаревшую аналитику. Её статичные, исторические отчеты описывают только то, что уже произошло, и бесполезны при планировании будущего. Невозможно строить сценарии со 100% точностью, но, имея даже приблизительный прогноз на следующий квартал или год, можно развивать бизнес и преобразовывать отрасль более эффективно.
Подобные прогнозы, или предиктивная аналитика, опираются на глубокое понимание прошлого и настоящего, выраженное в данных. Не знаете, что такое предиктивная аналитика? Давайте рассмотрим, что представляет из себя эта развивающаяся сфера, в теории и на практике.

Предиктивная аналитика: определение

Предиктивная аналитика намечает контур будущих событий с помощью данных. Передовые, сложные системы используют исторические данные для определения закономерностей, а затем, с помощью этих закономерностей, дают людям представление о том, что может произойти.
Специалисты в области управления данными разработали множество моделей предиктивной аналитики для разных целей:

• • Модели прогнозирования используют множество вводных для оценки будущих результатов: как долго прослужит компонент двигателя, сколько покупателей ожидается в день, сколько единиц товара должно быть в запасе и т. д.
  • Классификационные модели используют данные для сортировки информации и особенно полезны при ответе на вопросы «да/нет», например, при прогнозировании рисков потерять тех или иных клиентов или сотрудников с большей долей вероятности и т. д.
  • Модели статистических выбросов предупреждают пользователей о появлении данных, которые не соотносятся с прогнозами и могут стать поводом для беспокойства. Это могут быть такие аномалии, как необъяснимое падение продаж в магазине или внезапный всплеск почтового трафика. Они могут указывать на что-то, требующее внимания — например, на использование служебного положения, низкую производительность или мошеннические действия.
  • Модели временных рядов учитывают регулярно меняющиеся условия. Например, такие праздники, как, Новый год, Рождество, производители украшений учитывают в своих расчётах. Для предприятий другого типа будут иметь значение другие предсказуемые циклы, например, предвыборные кампании, Олимпийские игры, астрономические и погодные явления.
  • Кластерные модели сортируют данные на подгруппы, чтобы пользователи могли обращаться к ним целенаправленно. Отправка различных сообщений клиентам на различных этапах воронки продаж — хорошее применение кластеризации.

Для чего нужна предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика — это не хрустальный шар для предсказаний, но ее преимущества несут революционное значение для любой отрасли. Чем отчётливее картина будущего, тем выгоднее положение бизнеса по сравнению с предприятиями, которые строят планы с учётом данных только за последний квартал или год. Теперь компании могут принимать решения, основываясь на множестве подробных данных, а не на расплывчатых догадках, вытекающих из устаревшей информации.
Передовая предиктивная аналитика встраивается непосредственно в потоки бизнес-задач, направляя пользователей к нужным действиям в нужное время с помощью автоматизации и помогая им построить желаемое будущее. Используя предиктивную аналитику, руководители могут регулировать более широкий спектр решений и направлений для развития бизнеса.

Как заложить основу для успешного применения предиктивной аналитики?

Для успешного внедрения предиктивной аналитики требуется несколько ключевых элементов:

• Правильные источники данных: есть ли у вас необходимые данные? Если нет, как их найти?
• Соответствующие запросу, очищенные данные: постройте модель, включающую данные по рассматриваемой проблеме, очищенные от неточностей, дублирующих записей, некорректного форматирования или других недочётов.
• Автоматизация и машинное обучение: большие, сложные наборы данных быстро превосходят человеческие возможности по обработке и требуют огромных вычислительных мощностей для изучения.
• Связь с бизнес-целями: предиктивная аналитика не существует сама по себе. Она должна служить более широким бизнес-целям.

Кому нужна предиктивная аналитика?

Одним из наиболее важных свойств предиктивной аналитики является то, что при правильном применении она может приносить выгоду самым разным типам пользователей. Те, кто не являются техническими специалистами, получат глубокое понимание возможных будущих обстоятельств, не прибегая к помощи специалистов по данным или специалистов ИТ-отдела. По всей вертикали, от руководства до сотрудников первой линии, решения и потоки задач, подкрепленные предиктивной аналитикой, становятся более эффективными и результативными для бизнеса.

Где можно использовать предиктивную аналитику?

Предиктивная аналитика показала свои возможности во множестве отраслей и направлений бизнеса. Приведем несколько примеров:

• Розничная торговля и маркетинг: правильные инструменты анализа данных, внедряемые в потоки задач бизнес-пользователей от делопроизводства до работы с клиентами, способствуют принятию решений об изменении целей в продажах, регулированию маркетинговых кампаний, оптимизации складов.
• Производство, цепи поставок и логистика: предиктивная аналитика может помочь производителям. С ее помощью есть возможность определить, какое количество каких единиц товара производить, когда менять поставщиков или материалы, какие транспортные линии или провайдеры лучше подходят для дальнейшей работы. Можно также использовать исторические тренды и актуальные отзывы клиентов для улучшения разработки и планирования.
• Работа с кадрами: компании много работают над привлечением лучших специалистов, создавая для них пакеты льгот. Чтобы не действовать наугад, предиктивная аналитика может помочь HR-командам поддерживать удовлетворенность сотрудников по мере роста требований к бизнес-показателям компаний всех видов. Предиктивная аналитика также может предупредить HR-специалистов, если кто-то из сотрудников собирается уходить, и дать возможность провести с ним работу по информированию о политиках и преимуществах, которые могли бы задержать его в компании.
• Здравоохранение: пандемия COVID-19 подтвердила ценность предиктивной аналитики, включая анализ распространения заболевания. Примеры использования предиктивной аналитики в менее экстремальных условиях могут включать в себя прогнозирование в вопросах использования медицинских учреждений, модифицирования фармацевтических формул или составления плана страхования.

Как увидеть и построить будущее с помощью предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика не является чем-то недостижимым в сфере бизнес-аналитики. Уже сейчас организации могут пользоваться её преимуществами. Некоторые компании будут собирать и обобщать данные, но сохранят ориентацию на прошлое. Другие же сделают шаг вперед, используя данные для расчётов на дни, месяцы и даже годы вперёд.
Если вы готовы заглянуть в будущее, задайте себе несколько вопросов: какие данные для работы системы предиктивной аналитики у вас есть сейчас? А какие требуются дополнительно? И самое главное: что вам мешает начать уже сейчас?