Preditivna analitika

Oni koji ne uče iz povijesti osuđeni su na to da je ponove – prediktivna analitika je tu da nauči sve uzorke iz povijesti, kako bi se pozitivni ishodi ponovili, a pogreške zaobišle.

Što je to preditivna analitika?

Može se reći kako je to jedna od grana znanosti o podacima, koja koristeći i obrađujući povijesne podatke, pokušava predvidjeti buduće trendove i obrasce ponašanja. Kao takva, pokušava identificirati korelacije između varijabli koristeći razne statističke analize i algoritme strojnog učenja.

Da bi cijeli ovaj proces što bolje funkcionirao, potrebne su nam velike količine kvalitetnih podataka, odnosno adekvatni podaci preduvjet su za dobre rezultate prediktivnih modela.

Budući da je pohrana podataka sve isplativija tvrtke danas posjeduju više podataka nego ikada. Podaci su sve složeniji i omogućen je pristup ne samo strukturiranim podacima, već i slikovnim i zvučnim datotekama, kao i raznim dokumentima. Istodobno, na raspolaganju nam je sve više računalne snage koja može podnijeti opseg i složenost ovih podataka.

Sve bolji dizajn softvera omogućava nam jednostavniju i pouzdaniju izgradnju, testiranje, implementaciju, a samim time i korištenje prediktivne analitike.

Kako prediktivna analitika pomaže poslovanju?

Kako je već navedeno, prediktivna analitika ima sposobnost predviđanja uzoraka na temelju podataka iz prošlosti, no postoje i mnoge njene primjene u poslovnom svijetu. Tvrtkama se pruža prilika da na svoje podatke primijene najsuvremenije statističke analize i algoritme strojnog učenja te da se iz toga izvuku korisni zaključci koji će pomoći u donošenju pametnih poslovnih odluka. Pomoću tih zaključaka mogu se predvidjeti buduće vrijednosti određenih varijabli, omogućujući poduzećima smanjenje rizika i troškova.

Primjenom prediktivne analitike analizira se ogroman broj podataka te se pomoću takvih analiza dolazi do ključnih točaka poslovanja, što pomaže organizacijama u razumijevanju njihovih, kako jačih tako i onih slabijih strana. Također, prediktivna analitika pomaže pri identificiranju budućih obrazaca ponašanja koji mogu biti korisni za tvrtku u razumijevanju potreba kupaca, poboljšanju marketinške strategije ili optimiziranju mnogih poslovnih procesa. Za poduzeće, to je jedno od glavnih načina povećanja rasta i razvoja.

Predviđanje potražnje

Jedna od najraširenijih primjena prediktivne analitike u poslovnom svijetu je predviđanje potražnje. To je proces predviđanja budućnosti koji uključuje obradu povijesnih podataka kako bi se procijenila potražnja za određeni proizvod i/ili uslugu. Precizna procjena može donijeti značajna unaprjeđenja u upravljanju lancem opskrbe, povećanje marže, poboljšanje novčanog tijeka i povećanje zadovoljstva kupaca – odnosno porast profitabilnosti.

U idealnom svijetu tvrtke bi bile u stanju zadovoljiti potražnju za svojim proizvodima bez stvaranja prevelikih zaliha, međutim u stvarnom svijetu potražnja stalno i brzo varira. Shodno tome, ne treba zanemariti i mnoge druge faktore koji utječu na raspoloživost proizvoda (vrijeme nabave, nesavršenosti u lancu opskrbe, ljudske pogreške, itd.).

S jedne strane tradicionalni model predviđanja potražnje uključuje procjenjivanje potražnje oslanjajući se na iskustvo prodavača ili na neku vrstu kolektivnog „brainstorminga” u poduzeću, odnosno procjenu na osnovu mišljenja kupaca (istraživanje tržišta, ankete i sl.).
S druge strane, suvremene metode baziraju se na korištenju algoritama strojnog učenja i raznih modela za procjenu potražnje. Naime, ukoliko imamo na raspolaganju dovoljno kvalitetnih podataka gotovo je sigurno da će model temeljen na strojnom učenju biti precizniji od ljudskih analitičara i eksperata.

Primjene prediktivne analitike

Neke od ostalih primjena prediktivne analitike su i predviđanje riskantnih događaja te zatim poduzimanje određenih potrebnih koraka, praćenje ponašanja korisnika te potom personalizirani pristup klijentima, te poduzimanje koraka kako bi se spriječio odlazak klijenata (customer churn). Nadalje, bitno je spomenuti i fraud detection, odnosno detekciju radnji koje se odnose na prijevare i zloupotrebu podataka. Fraud detection uključuje pranje novca, prijetnje kibernetičkoj sigurnosti, utaju poreza, lažna potraživanja od osiguranja, krivotvorene bankovne čekove, korištenje ukradenih kreditnih kartica i krađu identiteta, a prevladava u financijskim institucijama, vladi, zdravstvu, javnom i osiguravajućem sektoru. Prediktivna analitika može pomoći u identificiraju tih anomalija i to u stvarnom vremenu, minimizirati sigurnosne prijetnje i omogućiti tvrtkama da brzo reagiraju na prijevare. Postoji još mnogo primjena prediktivne analitike u poslovnom svijetu i kao što vidimo, podaci imaju vrijednost, a prediktivna analitika otključava i iskorištava njihov potencijal.