На основании аналитики данных можно получить информацию, необходимую для выработки стратегии и принятия эффективных бизнес-решений.
Существует 4 основных типа анализа данных:
- Описательный, который отвечает на вопрос - Что произошло?
- Диагностика - Почему это произошло?
- Предписывающий - Что нам делать дальше?
- Прогнозирующий - Что может произойти в будущем?
Прогнозы могут быть:
- на ближайшее будущее - прогноз неисправности оборудования в ближайшее время и тд.;
- на отдаленное будущее - прогнозирование денежных потоков компании на следующий год и др.
Прогнозный анализ может проводиться:
Преимущества: - вручную;
- с использованием алгоритмов машинного обучения.
- Безопасность. Каждая современная организация должна заботиться о безопасности данных. Сочетание автоматизации и прогнозной аналитики повышает безопасность. Определенные шаблоны, связанные с подозрительным и необычным поведением конечных пользователей, могут активировать определенные процедуры безопасности.
- Снижение рисков. Помимо обеспечения безопасности данных, большинство предприятий работают над снижением своего профиля рисков. Например, компания, предоставляющая кредит, может использовать анализ данных, чтобы лучше понять, представляет ли клиент риск дефолта выше среднего. Другие компании могут использовать прогнозную аналитику, чтобы лучше понять, является ли их оборудование адекватным.
- Операционная эффективность: более эффективные технологические процессы приводят к увеличению прибыли. Например, понимание того, когда буровой установке, используемой для месторождении, потребуется ТО до того, как она выйдет из строя на этапе бурения, означает, что бурение будет выполнено вовремя, без дополнительных затрат на ремонт БУ и мобилизации другой Бу для выполнения работы в срок.
- Улучшение процесса принятия решений: ведение любого бизнеса предполагает принятие взвешенных решений. Любое расширение или дополнение к номенклатуре продукции или услуг требует баланса неотъемлемого риска и потенциального результата. Прогнозная аналитика может предоставить информацию для процесса принятия решений и предложить конкурентное преимущество.
На предиктивной аналитике построено управление с прогнозирующими моделями - метод теории управления, частенько использующийся в управлении производственными процессами химической отрасли промышленности и в нефтеперерабатывающей отрасли промышленности.
Это развитие управления с обратной связью, когда система учитывает прогноз поведения объекта управления.
Модели прогнозной аналитики - это шаблоны, которые позволяют превращать прошлые и текущие данные в полезную информацию, создавая положительные долгосрочные результаты.
Например:
- Модель прогнозируемого обслуживания: прогнозируется вероятность выхода из строя оборудования;
- Модель обеспечения качества: выявляются и предотвращаются дефекты, что позволяет избежать дополнительных затрат при предоставлении продукции или услуг Заказчикам.
Есть практически бесконечный набор методов прогнозного моделирования.
Есть методы уникальные для конкретной продукции и услуг, но ядро общих методов, таких как деревья решений, регрессия и даже нейронные сети, сейчас широко поддерживается на широком спектре платформ прогнозной аналитики:
- Деревья решений - популярный метод, основан на схематической древовидной диаграмме, которая используется для определения курса действий или для отображения статистической вероятности. Метод ветвления также может показать все возможные результаты конкретного решения и то, как один выбор может привести к другому;
- Методы регрессии часто используются в банковских, инвестиционных и других моделях, ориентированных на финансы. Регрессия помогает пользователям прогнозировать стоимость активов и понимать взаимосвязь между переменными, такими как сырьевые товары и цены на акции;
- Нейронные сети - алгоритмы, позволяющие выявить основные связи внутри набора данных путем имитации того, как функционирует человеческий разум.
Существует широкий спектр статистических алгоритмов, алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения, предназначенных для использования в моделях прогнозного анализа.
Алгоритмы обычно разрабатываются для решения конкретной бизнес-проблемы или серии проблем, улучшения существующего алгоритма или предоставления каких-либо уникальных возможностей.
Алгоритм регрессии обычно выбирается для прогнозирования исхода различных событий, зависящих от времени
С 1980х гг. предиктивная аналитика активно использовалась математиками и статистиками.
Однако в последние годы получила стремительное развитие в бизнесе по нескольким причинам:
- растущие объемы и типы данных, растущий интерес к использованию данных для получения ценной информации;
- развитие компьютеров, они стали более быстрые и сильно подешевели;
- упростилось программное обеспечение (ПО);
- конкурентная среда бизнеса требует все более эффективных решений.
The Insight Partners утверждает по данным исследования в августе 2022 г., что прогнозная аналитика получила поддержку широкого круга организаций, объем мирового рынка которых:
- в 2022 г. составит 12,49 млрд долл США;
- при совокупном годовом темпе роста (CAGR) около 20,4% в 2022 - 2028 гг.
