A prediktív analitika hozzájárul ahhoz, hogy a múltban keletkezett adatok segítségével tegyünk előrejelzéseket a jövőre vonatkozóan. A cél tehát nem az, hogy tisztában legyünk azzal, hogy mi történt, hanem az, hogy meg tudjuk jósolni mi fog történni. A technológia rengeteg lehetőséget rajt magában, akárcsak a Big Data, és bármelyik cég számára hozzáférhető. Ebben a blogposztban a prediktív analitika témáját járjuk körül. Mit jelent a fogalom? Miért van akkora jelentősége? Jöjjenek a válaszok!
Mi az a prediktív analitika?
A prediktív analitika során a gépi tanulás segítségével hozunk létre prediktív modelleket, jellemzően valamilyen üzleti cél által vezérelve. A múlt tényeinek elemzésével ilyen módon előrejelzéseket lehet tenni a jövőre vonatkozóan, segítségével az üzleti életben azonosíthatók a mintázatok, a kockázatok és a lehetőségek.
A prediktív analitika bizonyos értelemben kilóg a többi üzleti intelligencia (BI) technológia közül, mivel bár a múltban létrejövő adatokra támaszkodik, mégis előre tekint. Lényeges azonban, hogy az előrejelzés vonatkozhat egy múltbéli eseményre is, például egy bűncselekmény rekonstruálása során is alkalmazható.
Olyan eszköztárra támaszkodik, mint az adatmodellezés, a gépi tanulás, a mélytanulási algoritmusok, a mesterséges intelligencia és az adatbányászat. Az elemzés során a magyarázó változók és az előrejelzett változók közötti kapcsolatokat tárják fel. Az előrejelzés pontossága azonban függ az előzetes feltételezésektől és az adatok elemzésének minőségétől is.
Milyen prediktív analitikai technikák léteznek?
Alapvetően két nagy csoportra oszthatók az alkalmazott technológiai megoldások: vannak a gépi tanulási technikák és a regressziós technikák. Előbbi csoportba olyan módszerek sorolhatók, mint például az ARIMA (autoregresszív integrált mozgóátlag), az idősoros modellek, az egyetlen mozgóátlag, a középre igazított mozgóátlag, a regressziós technikák, utóbbiba pedig a lineáris regresszió.
Miért most jött el a prediktív analitika ideje?
A prediktív analitika nem új keletű, mégis az utóbbi években alakult ki olyan környezet, amelyben szárnyalni tud. Ez többféle tényező összjátékának köszönhető. Egyfelől egyre csak növekszik az adatok mennyisége, ezzel párhuzamosan pedig növekvő érdeklődés lengi körül az adatok felhasználásának módjait.
Az adatok az elemzések elkészítéséhez nem elegendők, kellenek olyan eszközök is, amelyekkel az analitikákat el lehet végezni. Ma már a számítógépek olyan kapacitással, teljesítménnyel bírnak, amelyek gond nélkül megbirkóznak az analitikai szoftverekkel. Előfordulhat azonban az is, hogy egy átlagos teljesítmény nem elegendő, mivel akkora mennyiségű adattal van dolgunk, ilyenkor nagy teljesítményű gépek tudására támaszkodhatunk. Ez évtizedekkel ezelőtt nem volt lehetséges.
Mi mindenre használható a prediktív analitika?
Az előrejelzéseket középpontba állító elemzések felhasználási köre meglehetősen széles. Vegyük sorra, mely területeken célravezető ehhez az eszközhöz nyúlni!
A prediktív analitika alapja a minták felderítése. Ennek segítségével a gyanús mintázatok azonosíthatók és fény derülhet a rosszindulatú tevékenységre. Ez különösen fontos annak fényében, hogy a kiberbűnözés egyre nagyobb mértéket ölt. A valós idejű elemzésnek köszönhetően korai fázisban kiszúrhatók a bűnözők.
Az előrejelzések különösen hasznosak lehetnek a marketingkampányok optimalizálása során, de sokat segíthetnek a készletkezelésben, az erőforrások megtervezésénél is. Minél több információ birtokába kerül a cég, annál hatékonyabban tudja elkerülni a veszélyes helyzeteket, a kockázatokat.
A körülmények összjátékának köszönhetően a prediktív analitika az üzleti élet részévé vált, jelentős hatást képes gyakorolni a döntéshozatalra, pozitívan befolyásolja az eredményeket. A Bixpert segít abban, hogy miként kovácsolhat üzleti előnyöket a rendelkezésre álló adatokból. Keresd kollégáinkat és felvázoljuk, hogy milyen lehetőségek állnak előtted!
