Предиктивна аналітика: ключові переваги та перспективи ринку

Предиктивна аналітика: ключові переваги та перспективи ринку

15.04.2021

Майбутнє більшості комерційних і некомерційних галузей нерозривно пов’язане з інноваціями. Всесвітньо відомі корпорації інвестують мільярди доларів в технології Big Data, штучний інтелект і машинне навчання. Таким чином, сектор предиктивної аналітики (ПА) є каталізатором для отримання прибутку за допомогою інновацій.

В 2019 році ринок ПА досяг обсягу в 7,32 мільярди доларів, відповідно до дослідження AMR. До 2027 року ця цифра збільшиться до $35,45 мільярда – аналітики очікують ріст сектора на 484%. Що ж таке «предиктивна аналітика» і чому вона настільки важлива для сучасних компаній?

Предиктивна аналітика: поняття і основні принципи

Якщо звернутися до терміну «аналітика» в цілому, то сам процес розуміється як системний чисельний аналіз даних і статистик з метою виявлення значимих шаблонів та їх використання для прийняття ефективних рішень. Предиктивна аналітика посідає другу сходинку в ієрархії аналітичного процесу.

Джерело

Механізми ПА відповідають за прогнозування того, що відбудеться в майбутньому в конкретній галузі. Предиктивна аналітика визначається як окремий клас методів аналізу даних, пов’язаних із визначенням моделей поведінки суб’єктів або об’єктів у майбутньому. Перші кроки в цьому секторі були зроблені ще в 1940-х роках, проте сучасні технології, до складу яких входять штучний інтелект, машинне навчання та Big Data, відкрили нові горизонти для ринку ПА.

Процес предиктивної аналітики базується на чотирьох ключових компонентах. Перші дві стадії передують ПА, проте побудова аналітичного процесу без них не можлива.

  1.  Постановка завдання:

Саме постановка завдання разом з формулюванням гіпотези, що оцінює можливість передбачення бажаного на підставі певних даних, багато в чому визначає наступні кроки.

  1. Збір даних:

Дані – основа будь-якого статистичного аналізу, до технік якого відноситься і машинне навчання. При зборі даних важливими є два фактори: їх обсяг (глибина датасету) та їх якість. Технології Big Data є потужним допоміжним інструментом при зборі необхідного обсягу даних.

  1. Розвідувальний аналіз даних:

Отримані обсяги сирих даних самі по собі недостатні для прогнозування. Виявлення закономірностей в сучасних обсягах даних вимагає адекватного підходу. Згідно IDC, щорічне зростання використовуваних обсягів даних становить 20,4% в той час як загальний обсяг використовуваних даних, на думку аналітиків, досягне 8,9 зеттабайт до 2024 року. Технології штучного інтелекту допомагають не загубитися серед обсягів сирих даних, виявляючи приховані співвідношення.

  1. Предиктивне моделювання:

Виявлення інсайтів в даних – наступний, завершальний етап. Цей етап полягає у побудові математичної предиктивної моделі задля вирішення поставленого завдання. Сучасним трендом є використання машинного навчання на цій стадії.

Головні переваги предиктивної аналітики

Чому сучасним компаніям необхідно впроваджувати механізми ПА для збільшення прибутків? Коли ви розробляєте новий продукт або послугу, тисячі або навіть мільйони доларів спрямовуються на аналіз ринку. При цьому, як власник бізнесу, ви розраховуєте отримати точну відповідь – чи буде продукт або послуга успішні.

Предиктивна аналітика надає власникам компаній багато переваг:

●     Підвищення точності сегментації ринку. ПА методи допомагають менеджерам з продажу побудувати більш точний образ цільового покупця.

●     Збільшення конверсії. На основі інформації про попередні продажі, можна ефективніше знаходити нових потенційних покупців.

●     Збільшення ефективності прогнозування продажів. Спираючись на точні прогнози продажів, компанії зможуть ефективніше планувати прибуток протягом фінансового року.

●     Кластеризація клієнтів. ПА механізми дозволяють власникам бізнесів розділити велику кількість клієнтів на певні групи, щоб запропонувати їм максимально релевантні товари і послуги.

●     Виявлення прихованого потенціалу. Предиктивна аналітика допомагає компаніям створити родючий ґрунт для майбутнього розвитку.

Методи предиктивної аналітики можна застосовувати у різних галузях, як в комерційному так і в державному секторі.

  1. Охорона здоров’я. Автоматизоване предиктивне моделювання допомагає запобігти хронічні хвороби і рецидиви травм, ґрунтуючись на зібраних історіях хвороби і внесених в них нових даних.
  2. Безпека дорожнього руху і страхування. Предиктивна аналітика дозволяє персоналізувати автомобілі під конкретні категорії водіїв, активуючи необхідні налаштування і додатки, а також використовувати набір обмежень з метою запобігання ДТП.
  3. Туристичний сектор. ПА механізми можуть передбачити збільшення популярності конкретного напрямку.

 

ПА методи є ефективними для вирішення завдань фінансового сектору, сільського господарства, в побудові прогнозів погоди та в інших галузях. На сучасному етапі розвитку предиктивна аналітика найбільш активно застосовується для управління ризиками, для фінансового аналізу та прогнозування споживацької аудиторії.

Джерело
5 успішних кейсів використання предиктивної аналітики в бізнесі: короткий огляд

Розглянемо кілька реалізованих кейсів, в яких використання предиктивної аналітики допомогло вивести бізнес на новий рівень.

1. Використання алгоритмів машинного навчання для прогнозування результатів матчів NBA.

Завдання: клієнту була потрібна модель на основі машинного навчання для прогнозування шансів кожної команди NBA на перемогу в наступній грі.

Стратегія: модель побудована на рекурентній нейронній мережі, об’єднаної з аналізом великих обсягів інформації про результати минулих ігор NBA.

Джерело

Рішення: модель на основі РНН мережі демонструє високу точність передбачення. Розробники планують протестувати модель на основі темпоральної згорткової мережі, що забезпечує розпізнавання зображень і відео для поліпшення результатів прогнозу.

Результати: на поточному етапі вдалося отримати 80% точності прогнозів.

2. Застосування сервісів на основі технологій штучного інтелекту для ефективного управління активами.

Завдання: компанії Catana Capital потрібен був високоефективний сервіс для точного прогнозування трейдингових операцій та управління активами.

Стратегія: сервіс спирається на технологію Big Data, штучний інтелект і методи предиктивної аналітики. Вивчаються тисячі новин, фінансових статей, дописів в соцмережах, статей у корпоративних блогах та інша інформація задля детальнішого аналізу ринку.

Джерело

Рішення: сервіс використовує котировки понад 45 тисяч акцій, щоб отримати найбільш точні прогнози подальшого руху ціни.

Результати: в даний час, сервіс Catana Capital користується високим попитом серед трейдерів з різних країн.

3. Впровадження біометричної верифікації на основі голосових даних

Завдання: необхідно було створити ефективну і безпечну систему автентифікації для кол-центрів, зручну для користувачів і стійку до кібератак.

Стратегія: розробити надійну систему автентифікації на основі голосових даних задля подальшого впровадження у кол-центрах. Вона включає базу даних голосових зразків для ідентифікації користувачів.

Рішення: в якості основи обрана нейронна мережа, що забезпечує відповідність голосу конкретного користувача голосовому зразку з бази даних.

Результати: власники бізнесу отримали систему автентифікації на основі голосових даних. Система характеризується високим ступенем безпеки, скорочує час верифікації і підвищує ефективність процесу автентифікації. Детальніше…

4. Оптимізація руху грошових коштів в мережі банкоматів

Завдання: зазвичай, при керуванні мережею банкоматів, оператори стикалися з низкою суттєвих труднощів, пов’язаних з зайвими витратами і неточним моніторингом. Був потрібен розрахунок оптимальної кількості грошових коштів для інкасації.

Стратегія: за допомогою методів предиктивної аналітики прогнозується добова кількість видачі грошових коштів і визначаються оптимальні показники cash flow.

Рішення: спираючись на дані банкоматів, добова кількість видачі грошових коштів прогнозується з максимальною похибкою в 0,01-3,5%.

Результати: ефективність використання готівкових коштів збільшена на 15-40%, а час простою банкоматів зменшено до 0,2%. Детальніше…

5. Точний прогноз показників споживання електроенергії

Завдання: енергетичній компанії була потрібна ефективна модель розрахунку споживання електроенергії, заснована на машинному навчанні. Крім того, завдання передбачало створення системи прогнозування з метою планування закупівельних обсягів на енергетичній біржі.

Стратегія: рекурентна нейронна мережа використана для побудови системи прогнозування з максимально точними показниками.

Рішення: з відкритого доступу були взяті дані погодинного споживання електроенергії в Нью-Йорку і температурні коливання, на основі яких побудована модель прогнозування споживання за 2-денний період.

Результат: отримана модель прогнозування з елементами машинного навчання надає замовнику дані з показниками точності 96,4-99,5%. Детальніше…

 

Висновок:

Методи ПА відкривають нові горизонти для бізнесу, тому багато компаній залучають фахівців у галузі предиктивної аналітики, штучного інтелекту та інших інноваційних технологій для реалізації внутрішніх завдань. Як правило, економічно виправданим рішенням є залучення спеціалізованої компанії, що має релевантний досвід та достатню кількість фахівців, які готові розробити та впровадити складне комплексне рішення.

Компанія AM-BITS є системним інтегратором BigData рішень, у нашому портфелі є не лише послуги, пов’язані з предиктивною аналітикою, а й з побудови Enterprise DataHub, Streaming processing, Active Archive та інші. Ми будемо раді обговорити Ваші задачі по роботі з корпоративними даними та запропонувати найбільш релевантне рішення.

 

Читайте також

більше
АМ-БІТС

Для безпечної комунікації використовуйте наші офіційні домени: am-bits.com, am-bits.ua

AM-BITS побудувала інфраструктуру radioplayer.ua

ML-технології навколо нас