Hvad er prædiktiv analyse? … og 5 nøgletyper af dataanalyse.

Hvad er prædiktiv analyse? Hvad er de fem typer af prædiktiv analyse? Hvad er anvendelserne af prædiktiv analyse på tværs af industrier? Hvorfor beslutter flere og flere virksomheder at bruge prædiktiv analyse? Er denne praksis med at undersøge data nødvendig for beslutningstagning og formulering af strategier? Læs artiklen og find ud af mere om de nuværende måder at forudsige fremtidige tendenser og begivenheder.

Prædiktiv analyse – indholdsfortegnelse:

1. Hvad er prædiktiv analyse?
2. 5 nøgletyper af dataanalyse
3. Eksempler på anvendelse af prædiktiv analyse
4. Fordele ved prædiktiv analyse

Hvad er prædiktiv analyse?

Prædiktiv analyse er også kendt som avanceret analyse og bruges til at forudsige, hvad der vil ske næste gang. Al forskning inden for prædiktiv analyse er baseret på historiske, allerede indsamlede datasæt, selvom typen af data, der anvendes, kan variere. I øjeblikket er det ikke længere muligt at behandle al den indsamlede information ved hjælp af traditionelle teknikker (som databaser). Datasættene er enorme og er normalt ustrukturerede. Alle de skjulte mønstre, vi søger efter, er ikke længere tilgængelige ved første øjekast, og avancerede, komplicerede teknikker skal anvendes.

Folk producerer konstant data, Big Data bliver endnu større, og med denne vækst bliver analysemetoderne mere og mere sofistikerede. For at producere meningsfulde resultater er den øgede computerkraft dog afgørende. Her er det værd at huske, at begrebet prædiktiv analyse har eksisteret i flere årtier og først for nylig har været i stand til at vise sin anvendelighed.

Hvorfor ikke før? Det skyldes den teknologiske udvikling i vores samfund – vi har hurtigere, billigere computere, software er nem at bruge, og endelig evnen til at indsamle store mængder data. Som før var den prædiktive analyse et interesseområde for statistikere, matematikere og forskere, kan i dag forretningsanalytikere eller andre eksperter bruge prædiktiv analyse med succes.

5 nøgletyper af dataanalyse

Vi ved allerede, hvad prædiktiv analyse er, men hvilke typer af analyse findes der? Der er fem typer af analyse, som din virksomhed kan bruge, og alle metoder er stærkt forbundet gennem forskellige detailede teknikker og ses generelt som trin i prædiktiv analyse. De fem typer af analyse inkluderer:

Beskrivende analyse – den mest almindelige og bredt anvendte type af analyse, der analyserer data, der kommer i realtid, information hentes fra sociale medier og websteder. Finansielle og salgsrapporter er de mest kendte eksempler på beskrivende analyse.

Diagnostisk analyse – den næstmest kendte type af analyse, som beskæftiger sig med årsager eller faktorer, der påvirker forskellige hændelser i virksomheden.

Prædiktiv analyse – denne type analyse beskæftiger sig med prognoser, hvor analytikeren forsøger at forudsige, hvad der kan ske næste gang baseret på alle tidligere mønstre eller tendenser.

Præskriptiv analyse – er et andet skridt efter de andre typer af analyse, som hjælper med at skabe forskrifter til at løse problemer, det bruger data, der stammer fra resultaterne af de andre typer af analyse. Et af eksemplerne på præskriptiv analyse er Google Maps-applikationen, som er i stand til at hjælpe med at vælge den bedste rute baseret på data relateret til: afstand, trafik og hastighed.

Kognitiv analyse – det kombinerer flere forskellige analyseformer såsom: semantik, kunstig intelligens, maskinlæringsalgoritmer, dybe læringsmodeller, alt dette tillader en kognitiv anvendelse af den software, der bruges til at forbedre sig over tid. For at drage nogen konklusioner analyseres store sæt af strukturerede og ustrukturerede data.

Eksempler på anvendelse af prædiktiv analyse

Prædiktiv analyse anvendes af industrier af højeste betydning, hvor vurdering af risiko og forebyggelse af uventede hændelser er afgørende. Der er mange industrier, der bruger metoder til prædiktiv analyse, og det er ikke muligt at opregne dem alle, da feltet hurtigt udvikler sig. Det er værd at nævne industrier som:

Bilindustrien – autonome køretøjer eller køretøjer med førerassistance-teknologi anvender prædiktiv analyse til at skabe bedre førerassistance-algoritmer.

Finansielle tjenester – alle typer af analyse anvendes til at forudsige risiko relateret til kredit eller fremtidige pengestrømme. Alle slags finansielle faktorer kan forudsiges, såsom: salg, indtægter eller udgifter. Historiske data fra alle finansielle rapporter kan bruges til projektioner. Her anvendes kvantitative værktøjer og maskinlæringsteknikker..

Energisektoren – energiproduktion kræver et højt niveau af overvågning af forskellige typer data såsom: vejrfænomener, sæsonændringer, anlægs tilgængelighed, efterspørgsel og energiforbrug, alt for at forudsige elpriser og forbrug.

Fremstilling – i industrier som luftfart eller maskinproduktion laves der forudsigelser vedrørende fejl, der kan opstå i maskiner eller flymotorer. Analysen har til formål at forudsige sundheden af maskindele, hvilket hjælper med at reducere omkostningerne og tiden til vedligeholdelse og reparation. Funktionsfejl skal også forhindres for at stoppe skadelige, risikable, farlige situationer fra at opstå. Skader forårsaget af defekte enheder kan koste millioner i kontanter på grund af dyre reparationer samt på grund af juridiske omkostninger i tilfælde af retssager og sikkerhedskrav.

Medicin og sundhedspleje – højteknologiske medicinske enheder bruger alle typer algoritmer på forskellige stadier af diagnostiske procedurer. Plejeindustrien investerer millioner i bærbare smarte enheder, som patienter kan bruge til at indsamle medicinske data – alle enheder bruger en eller anden form for prædiktive analysealgoritmer til at opdage og forudsige kroppens reaktioner, deres styrke og mulig behov for injektion af lægemidler eller medicin.

Hospitality – store hospitality-virksomheder, der ejer hotelkæder eller restaurantkæder, kan ikke stole på enkle prognoser, jo større virksomheden er, jo større er behovet for detaljeret, præcis prognose. Hospitality-operatører skal bestemme personalebehov, kundestrøm for at undgå kostbare overansættelser eller skadelige underansættelser.

Marketing – da der er masser af data relateret til forbrugeradfærd, er brugen af prædiktiv analyse det åbenlyse skridt at tage. Bedre reklame med omhyggeligt tilpasset indhold samt gode strategier kan være et resultat af prædiktiv analyse, som kan øge sandsynligheden for købsbeslutninger. Derudover kan den prædiktive analyse anvendes i sådanne situationer som: identifikation af kunder, der sandsynligvis vil stoppe med at bruge en tjeneste, eller til forbedring af kundeservice.

Fordele ved prædiktiv analyse

Der er forskellige fordele ved at bruge prædiktiv analyse, men den vigtigste er evnen til at lave forudsigelser i vanskelige situationer, hvor der ikke er tilgængelige direkte, klare data. Prognosen kan drages på information hentet fra mange kilder, og selv fakta, der ikke synes at være direkte forbundet med vores problem, kan være værdifulde.

Virksomhedsledere, forskere, videnskabsfolk og investorer kan bruge prædiktiv analyse til at reducere risikoen for alle slags operationer. Hver gang risikoen identificeres og afbødes, beskyttes kontrollen over kapital og indtjening. Selv små hændelser kan påvirke virksomheden og bringe uforudsete trusler, der kan medføre katastrofale resultater på lang sigt.

Sammenfatning

Uanset industri kan prædiktiv analyse bruges til at producere dybere indsigt i enhver kompliceret proces, så længe de relaterede data er tilgængelige. Prædiktiv analyse gør det muligt for ledere at træffe velovervejede beslutninger, der ikke kun kan øge salgstal, ændre markedsføringsstrategier, forhindre dyre funktionsfejl eller vurdere personalebehov, men også redde liv, forhindre katastrofer og hjælpe med at undgå forekomsten af unødvendige tragiske hændelser. Uden at vide, hvad prædiktiv analyse er, ville nutidens erhvervsliv ikke være det samme.

Læs også: Hvad er en CEO?

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube.