Analityka predykcyjna otwiera wiele możliwości dla Twojej firmy. Czy zdajesz sobie sprawę, jak cenne są dane, które posiada Twoja firma? Pewnie słyszałeś/aś już o automatyzacji i uczeniu maszynowym, ale to tylko część możliwości, jakie daje odpowiednie wykorzystanie tych informacji. Jeśli pragniesz osiągnąć najlepsze wyniki biznesowe dla swojej organizacji, ten artykuł jest właśnie dla Ciebie. Dowiedz się, czym jest analiza predykcyjna i jak jej zastosowanie może pomóc w osiągnięciu zamierzonych celów.
Definicja Predictive Analytics
To dziedzina analizy danych, która wykorzystuje techniki statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego i modele predykcyjne do prognozowania przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych i aktualnych. Jest to typ analizy, która wykorzystuje dane historyczne oraz dane zbierane w czasie rzeczywistym, aby przewidywać ludzkie zachowania, trendy, nawyki oraz wydajność maszyn.
Wykorzystuje różnorodne techniki statystyczne, takie jak algorytmy uczenia maszynowego oraz zaawansowane modele predykcyjne, aby analizować zarówno dane historyczne, jak i bieżące, oceniając prawdopodobieństwo wystąpienia określonych zjawisk, nawet jeśli nie są one bezpośrednio widoczne na horyzoncie biznesowym.
Historia i rozwój
W latach 80. i 90. XX wieku banki i towarzystwa ubezpieczeniowe jako pierwsze zaczęły stosować analitykę predykcyjną poprzez techniki eksploracji danych (data mining). Z biegiem lat rozwój technologii big data oraz urządzeń IIoT (przemysłowy internet rzeczy) znacząco ułatwił prowadzenie analizy predykcyjnej. Firmy zaczęły gromadzić ogromne ilości danych, które są przetwarzane w czasie rzeczywistym, co znacznie zwiększyło możliwości analizy i transformacji tych danych w wiarygodne informacje predykcyjne.
Analityka predyktywna a inne rodzaje analityki biznesowej
Analityka predyktywna jest jednym z kluczowych rodzajów analizy danych zyskujących na popularności w biznesie. Zrozumienie różnic między nimi może być wyzwaniem, dlatego oto krótki przegląd:
- Analityka opisowa – wyjaśnia, co działo się do chwili obecnej.
- Analityka diagnostyczna – ocenia przyczyny stojące za wydarzeniami lub sytuacjami.
- Analityka predyktywna – wykorzystuje dane z przeszłości i teraźniejszości do prognozowania przyszłych zdarzeń.
- Analityka preskryptywna – rekomenduje najlepsze działania na przyszłość i jest uważana za zaawansowaną formę analityki predyktywnej.
Zastosowania analityki predykcyjnej w 2024 r.
Analityka tego rodzaju jest nieodzowna w wielu branżach i znajduje szerokie zastosowanie, w tym:
- Redukcja odpływu pracowników i klientów.
- Identyfikacja klientów z wysokim ryzykiem niewywiązania się ze zobowiązań płatniczych.
- Prognozowanie sprzedaży na podstawie danych.
- Ustalanie optymalnych cen.
- Monitorowanie momentów, w których maszyny będą wymagały konserwacji lub wymiany.
Dokładne prognozy są istotne dla wspierania decydentów w zarządzaniu dynamicznymi zmianami rynkowymi i niestabilnością.
Rodzaje danych wykorzystywanych w analityce predykcyjnej
W przeszłości do przechowywania danych wystarczały arkusze Excela i relacyjne bazy danych, jednak wraz z rozwojem technologii ilość generowanych informacji gwałtownie wzrosła.
W 2023 roku Facebook generował 4 petabajty danych dziennie, w różnych formach – od tekstu, przez obrazy, po wideo. Wszystkie one są niezbędne do tworzenia prognoz i podejmowania decyzji biznesowych.
Wyszczególniamy różne formy wykorzystywanych danych:
- Dane ustrukturyzowane w formie rzędów i kolumn liczb, takie jak historyczna sprzedaż, wyniki finansowe czy rejestr zapasów. Są przechowywane w relacyjnych bazach danych, co ułatwia ich analizę.
- Dane nieustrukturyzowane w różnorodnych formach, które są trudniejsze do analizy, ale stanowią większość. Obejmują tekst (recenzje, posty w mediach społecznościowych, e-maile), obrazy, pliki audio i wideo. Wymagają przetworzenia przez modele NLP, Text Analytics i Deep Learning, aby mogły być użyte w analityce.
- Dark Data zbierane przez firmy, które nie mają przypisanego konkretnego znaczenia. Stanowią około 50% wszystkich danych firmowych. Przykładem są nagrania z kamer przemysłowych, które mogą dostarczyć cennych informacji o zachowaniach konsumentów. Wyzwanie polega na umiejętności ich wykorzystania w analizie.
Analityka predykcyjna wymaga zaawansowanych narzędzi i metod, aby efektywnie wykorzystać różnorodne dane i przekształcić je w wartościowe informacje.
Podstawowe kroki w procesie analizy predykcyjnej
Proces tego rodzaju analizy obejmuje określenie celu oraz zgromadzenie i oczyszczenie ogromnych ilości danych, a następnie opracowanie modeli predykcyjnych przy użyciu zaawansowanych algorytmów i technik predykcyjnych.
W najprostszym ujęciu proces analizy predykcyjnej składa się z następujących kroków:
1. Określenie celu – zdefiniowanie konkretnego problemu biznesowego lub pytania, na które ma odpowiedzieć analiza predykcyjna. Jasne określenie celu jest istotne, aby skierować proces analizy na właściwe tory.
2. Zbieranie danych, które będą podstawą do analizy. Mogą one pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, systemy CRM, media społecznościowe, dane sprzedażowe i wiele innych. Istotne jest, aby pamiętać o odpowiednim oczyszczeniu danych poprzez usunięcie niekompletnych, zduplikowanych lub błędnych rekordów.
3. Eksploracja i analiza zgromadzonych danych w celu zrozumienia ich struktury, rozkładów i związków między zmiennymi. Na tym etapie często wykorzystuje się techniki wizualizacji danych.
4. Budowa modelu – wybór odpowiednich algorytmów predykcyjnych i budowa modelu predykcyjnego na podstawie oczyszczonych danych. Proces ten obejmuje również trenowanie modelu na zestawie danych uczących, jego weryfikację na zestawie danych testowych oraz ocena jego dokładności i skuteczności. W razie potrzeby model może być dostrajany, aby poprawić jego wyniki.
5. Implementacja i wdrożenie modelu predykcyjnego w środowisku produkcyjnym, gdzie będzie używany do generowania prognoz i wspierania decyzji biznesowych.
6. Monitorowanie i aktualizacja wydajności modelu oraz jego okresowa aktualizacja w odpowiedzi na zmieniające się warunki biznesowe i nowe dane.
Proces ten zawsze cechował się dużą złożonością, jednak obecnie, dzięki wykorzystaniu nowych technologii opartych na sztucznej inteligencji, na coraz większą skalę ulega automatyzacji i staje się bardziej przystępny dla przeciętnego użytkownika biznesowego.
Analityka predykcyjna – modele i algorytmy przy użyciu big data
Analityka predykcyjna wykorzystuje zaawansowane operacje matematyczne oraz algorytmy automatyczne do wykrywania wzorców w danych zebranych za pomocą technologii big data. Po określeniu celów i wyborze odpowiednich danych, stosuje się algorytmy do prognozowania przyszłych zdarzeń. W analizie predykcyjnej używa się trzech głównych rodzajów algorytmów:
- Algorytmy grupowania, które służą do segmentacji klientów, co pozwala na lepsze ukierunkowanie kampanii marketingowych, określenie czasu trwania ofert lub promocji.
- Algorytmy klasyfikacji pomagają w zrozumieniu nawyków i zachowań klientów, co z kolei umożliwia tworzenie spersonalizowanych ofert, poprawę usług oraz przewidywanie ewentualnych zakupów.
- Algorytmy regresji – tworzą wiarygodne prognozy na podstawie obiektywnych danych, co jest użyteczne w optymalizacji zarządzania zapasami lub przewidywaniu wzrostu popytu na produkty.
Każdy z tych algorytmów pełni specyficzne funkcje, które wspierają różne aspekty analizy predykcyjnej i pomagają firmom w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
Rozwiń swoją firmę dzięki analityce predykcyjnej!
Usprawnianie procesów za pomocą Predictive Analytics w poszczególnych branżach
Analityka predykcyjna jest niezbędna dla usprawniania procesów i operacji w różnych branżach, na różnych poziomach. Przykładowo, w obszarze finansów, każda firma prowadzi dokładną dokumentację finansową. Modele predykcyjne skutecznie wspomagają prognozowanie przyszłej sytuacji finansowej organizacji. Za pomocą zaawansowanych narzędzi można także rozwiązywać problemy kadrowe związane zarówno z nadmiarem, jak i niedoborem pracowników. Dzięki dobrze opracowanym modelom regresji można znaleźć optymalną liczbę pracowników w różnych okresach dnia i roku, co wpływa pozytywnie na efektywność działalności.
Marketing
Oprogramowanie do analizy predykcyjnej pozwala maksymalnie wykorzystać dane o klientach, zwiększając efektywność działań marketingowych. Narzędzia te umożliwiają m.in. lead scoring, czyli klasyfikowanie leadów w lejku sprzedażowym, co pozwala działom marketingu i sprzedaży na podejmowanie odpowiednich działań na podstawie przewidywań dotyczących przyszłych nawyków zakupowych.
Analiza predykcyjna pomaga również określić, które treści najlepiej działają na różne grupy odbiorców i jakimi kanałami najlepiej do nich dotrzeć, co zwiększa szanse na konwersję. Ponadto, firmy mogą lepiej zrozumieć potrzeby klientów, wykorzystując dane historyczne, co prowadzi do tworzenia bardziej trafnych produktów i usług oraz wyższej satysfakcji klientów.
Branża produkcyjna
Analityka predykcyjna jest również szeroko stosowana w firmach produkcyjnych do usprawniania zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych procesów i operacji. Kluczowe obszary to zarządzanie zapasami oraz przewidywanie awarii maszyn. Dzięki temu unika się kosztownych zastojów i niedoborów magazynowych.
Branża ubezpieczeń
Analiza predykcyjna umożliwia przetwarzanie ogromnych zbiorów danych i zmiennych, tworząc szczegółowe raporty, które wspierają ocenę ryzyka, opracowywanie strategii oraz oferowanie klientom bardziej spersonalizowanych rozwiązań. W przeszłości ubezpieczyciele mogli uwzględniać tylko kilka zmiennych wpływających na wysokość składki przy wycenie polisy. Dziś, dzięki analizie predykcyjnej, mogą interpretować znacznie większą liczbę danych, co pozwala na tworzenie bardziej precyzyjnych ofert.
Ponadto, analiza predykcyjna może być wykorzystywana w zarządzaniu roszczeniami. Narzędzia predykcyjne mogą identyfikować potencjalne problemy i oceniać zasadność roszczeń, co znacząco usprawnia proces ich rozpatrywania.
Handel tradycyjny oraz e-commerce
W tego rodzaju branży analityka predykcyjna odgrywa istotną rolę w przewidywaniu popytu i optymalizacji cen. Dzięki dostępowi do obszernych baz danych, algorytmom statystycznym oraz historii transakcji, przedsiębiorcy mogą precyzyjnie prognozować popyt oraz przewidywać zachowania konsumentów. Na tej podstawie dostosowują ceny, oferują spersonalizowane rabaty oraz tworzą skuteczne kampanie marketingowe.
Branża medyczna
Analiza danych w branży zdrowotnej przynosi znaczne korzyści, zarówno pacjentom, jak i instytucjom medycznym. Lepsze zrozumienie potrzeb pacjentów, zoptymalizowanie procesów szpitalnych i zarządzanie danymi medycznymi w sposób bardziej efektywny to tylko niektóre z nich. Analityka predykcyjna umożliwia także przewidywanie wzorców chorób oraz prowadzenie bardziej precyzyjnych badań klinicznych na bazie danych genetycznych i klinicznych.
Dzięki modelom prognozowania, które dotyczą długości pobytu w szpitalu i liczby ponownych przyjęć, placówki medyczne mogą znacząco obniżyć koszty operacyjne. To wszystko wspiera rozwój nowych terapii, zmniejsza koszty i poprawia wyniki kliniczne.
Podsumowując
Czym jest analityka predykcyjna? Mówiąc w skrócie to narzędzie, które umożliwia organizacjom podejmowanie świadomych decyzji opartych na danych. Dzięki niej można zrozumieć, co może wydarzyć się w przyszłości, co pozwala lepiej przygotować się na nadchodzące wyzwania i możliwości. W erze rosnącej ilości danych i postępującej technologii umiejętność przewidywania przyszłości staje się elementem niezbędnym dla osiągniecia sukcesu dla wielu organizacji.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak analiza predykcyjna może wesprzeć rozwój Twojej firmy? Skontaktuj się z nami! Z chęcią doradzimy, od jakiego rozwiązania warto zacząć, aby osiągnąć optymalne rezultaty biznesowe.
