Vad är prediktiv analys? … och 5 viktiga typer av dataanalys.

Vad är prediktiv analys? Vilka är de fem typerna av prediktiv analys? Vilka är tillämpningarna av prediktiv analys inom olika branscher? Varför beslutar fler och fler företag att använda prediktiv analys? Är denna praxis att granska data nödvändig för beslutsfattande och formulering av strategier? Läs artikeln och ta reda på mer om aktuella sätt att förutsäga framtida trender och händelser.

Prediktiv analys – innehållsförteckning:

1. Vad är prediktiv analys?
2. 5 nyckeltyper av dataanalys
3. Exempel på tillämpning av prediktiv analys
4. Fördelar med prediktiv analys

Vad är prediktiv analys?

Prediktiv analys är också känt som avancerad analys och används för att förutsäga vad som kommer att hända härnäst. All forskning inom prediktiv analys baseras på historiska, redan insamlade datamängder, även om typen av data som används kan variera. För närvarande är det inte längre möjligt att bearbeta all insamlad information med traditionella tekniker (som databaser). Datamängderna är enorma och vanligtvis ostrukturerade. Alla dolda mönster vi söker efter är inte längre tillgängliga vid första anblicken och avancerade, komplicerade tekniker måste användas.

Människor producerar data konstant, Big Data blir ännu större, och med denna tillväxt blir analysmetoderna mer och mer sofistikerade. Ändå är den ökade kraften hos datorer avgörande för att producera meningsfulla resultat. Här är det värt att komma ihåg att begreppet prediktiv analys har funnits i flera decennier och först nyligen kunnat visa sin användbarhet.

Varför inte tidigare? Det beror helt på den teknologiska utvecklingen i våra samhällen – vi har snabbare, billigare datorer, programvara som är lättanvänd och slutligen förmågan att samla in stora volymer av data. Tidigare var prediktiv analys ett intresseområde för statistiker, matematiker och forskare, men idag kan affärsanalytiker eller andra experter använda prediktiv analys med framgång.

5 nyckeltyper av dataanalys

Vi vet redan vad prediktiv analys är, men vilka typer av analys finns det? Det finns fem typer av analys som ditt företag kan använda, alla metoder är starkt kopplade genom olika detaljerade tekniker och ses generellt som steg i prediktiv analys. De fem typerna av analys inkluderar:

Deskriptiv analys – den mest vanliga och brett använda typen av analys, som analyserar data som kommer i realtid, information hämtas från sociala medier och webbplatser. Finansiella och försäljningsrapporter är de mest kända exemplen på deskriptiv analys.

Diagnostisk analys – den näst mest kända typen av analys, som handlar om orsaker eller faktorer som påverkar olika händelser i verksamheten.

Prediktiv analys – denna typ av analys handlar om prognoser, där analytikern försöker förutsäga vad som kan hända härnäst baserat på alla tidigare mönster eller trender.

Preskriptiv analys – är ett annat steg efter de andra typerna av analys, som hjälper till att skapa rekommendationer för att lösa problem, den använder data som härstammar från resultaten av de andra typerna av analys. Ett av exemplen på preskriptiv analys är Google Maps-applikationen, som kan hjälpa till att välja den bästa rutten baserat på data relaterad till: avstånd, trafik och hastighet.

Kognitiv analys – den kombinerar flera olika analysformer såsom: semantik, artificiell intelligens, maskininlärningsalgoritmer, djupinlärningsmodeller, allt detta möjliggör en kognitiv tillämpning av den programvara som används för att förbättras över tid. För att dra några slutsatser analyseras stora mängder strukturerad och ostrukturerad data.

Exempel på tillämpning av prediktiv analys

Prediktiv analys används av industrier av högsta vikt, där bedömning av risk och förebyggande av oväntade händelser är avgörande. Det finns många industrier som använder metoder för prediktiv analys och det är inte möjligt att räkna upp dem alla eftersom området snabbt utvecklas. Det är värt att nämna sådana industrier som:

Fordonsindustri – autonoma fordon eller fordon med förarassistanssystem tillämpar prediktiv analys för att skapa bättre algoritmer för förarassistans.

Finansiella tjänster – alla typer av analys används för att förutsäga risk relaterad till kredit eller framtida kassaflöden. Alla slags finansiella faktorer kan förutsägas, såsom: försäljning, intäkter eller kostnader. Historiska data från alla finansiella rapporter kan användas för projektioner. Här används kvantitativa verktyg och maskininlärningstekniker.

Energibranschen – energiproduktion kräver hög nivå av övervakning av olika typer av data såsom: väderförhållanden, säsongsförändringar, tillgänglighet av anläggningar, efterfrågan och energiförbrukning, allt för att förutsäga elpriser och konsumtion.

Tillverkning – inom industrier som flyg eller maskintillverkning görs prognoser angående fel som kan inträffa i maskin- eller flygmotordelar. Analys syftar till att förutsäga hälsan hos maskinelement, vilket hjälper till att minska kostnader och tid för underhåll och reparation. Malfunktioner måste också förebyggas för att stoppa skadliga, riskfyllda, farliga situationer från att inträffa. Skador orsakade av felaktiga enheter kan kosta miljoner i kontanter på grund av kostsamma reparationer samt på grund av juridiska avgifter i händelse av rättegångar och säkerhetskrav.

Medicinsk och hälsovård – högteknologiska medicinska enheter använder alla typer av algoritmer i olika steg av diagnostiska procedurer. Vården investerar miljoner i bärbara smarta enheter som kan användas av patienter för att samla in medicinska data – alla enheter använder någon typ av prediktiva analysalgoritmer för att upptäcka och förutsäga kroppsliga reaktioner, deras styrka och eventuellt behov av injektion av läkemedel eller mediciner.

Gästfrihet – stora gästfrihetsföretag som äger hotellkedjor eller restaurangkedjor kan inte förlita sig på enkla prognoser, ju större företaget är desto större behov av detaljerad, noggrann prognostisering. Gästfrihetsoperatörer behöver bestämma personalbehov, kundflöde för att undvika kostsamma överanställningar eller skadlig underanställning.

Marknadsföring – eftersom det finns mycket data relaterad till konsumentbeteende är användningen av prediktiv analys ett uppenbart steg att ta. Bättre annonsering med noggrant justerat innehåll samt stora strategier kan vara ett resultat av prediktiv analys, vilket kan öka sannolikheten för köpbeslut. Dessutom kan den prediktiva analysen användas i sådana situationer som: identifiering av kunder som sannolikt kommer att sluta använda en tjänst eller för att förbättra kundservicen.

Fördelar med prediktiv analys

Det finns olika fördelar med att använda prediktiv analys, men den främsta är förmågan att göra förutsägelser i svåra situationer där ingen direkt, tydlig data är tillgänglig. Prognosen kan baseras på information hämtad från många källor och även fakta som verkar inte vara direkt kopplade till vårt problem kan vara av värde.

Affärsledare, forskare, vetenskapsmän och investerare kan använda prediktiv analys för att minska riskerna för alla typer av verksamheter. Varje gång risken identifieras och mildras skyddas kontrollen över kapital och intäkter. Även små händelser kan påverka verksamheten och medföra oförutsedda hot, som kan ge katastrofala resultat på lång sikt.

Sammanfattning

Oavsett bransch kan prediktiv analys användas för att producera djupare insikter i alla komplicerade processer så länge den relaterade datan är tillgänglig. Prediktiv analys möjliggör för ledare att fatta välgrundade beslut som inte bara kan öka försäljningssiffror, förändra marknadsstrategier, förebygga kostsamma fel eller bedöma personalbehov utan också rädda liv, förhindra katastrofer och hjälpa till att undvika förekomsten av onödiga tragiska händelser. Utan att veta vad prediktiv analys är skulle den moderna affärsvärlden inte vara densamma.

Läs också: Vad är en VD?

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube.