Автоматизированный анализ посредством предиктивной аналитики

Оптимизация бизнес-процессов позволяет сделать более оперативным и точным прогнозирование конечных результатов деятельности с учетом различных факторов. Это достигается сегодня посредством предиктивной аналитики, которая, в свою очередь, представляет собой совокупность методов автоматизированного анализа информации и ее интерпретации на основе имеющегося опыта. Суть такого анализа заключается в том, чтобы детально изучить большой объем данных и сделать соответствующие выводы, основанные на фактах. Точность расчетов здесь непосредственно связана с объемом информации: чем он больше, тем выше результативность.

Предикативная аналитика включает в себя элементы теории игр, статистики и математического анализа. Она способна решать задачи широкого спектра и применяется в различных сферах, включая логистику, кредитование, торговлю, сетевое продвижение, здравоохранение, производство и так далее. В области коммерции ПА помогает прогнозировать объемы продаж в перспективе, в медицине — устанавливать предрасположенность к тем или иным заболеваниям, в ремонтной отрасли — предупреждать неисправности оборудования.

Общие преимущества предикативной аналитики, проводящейся с помощью автоматизированных систем, включают в себя снижение рисков, увеличение продаж, оптимизацию закупок и логистики, грамотный контроль финансов организации, определение потребностей целевой аудитории и многое другое. Существует несколько видов ПА. Первый представляет собой кластеризацию, предполагающую группирование данных по схожим признакам, обнаружение закономерностей и разделение на их основе информации по группам. Второй основан на методе классификации, использующей соотнесение данных с классами, выделенными в соответствии с характеристиками. Третий — временные ряды. Такой анализ изучает изменения, происходящие за определенный промежуток времени.

Сбор и интерпретация данных в предикативной аналитике предполагает применение различных языков программирования, специализированных платформ, сервисов и других средств информационных технологий. Данные, использующиеся в процессе анализа, берутся из внутренних источников, которыми могут быть корпоративные сервисы, включая системы CRM, а также из внешних (например, публикаций, находящихся в открытом доступе). Процесс прогнозирования состоит из пяти этапов, к которым относятся определение цели, сбор информации, выбор алгоритма, тестирование и проверка на предмет корректности работы модели. Каждый из данных этапов определяет эффективность работы системы и требует участия в процессе квалифицированных специалистов в области машинного обучения и анализа.