Центри Medicare і Medicaid (CMS) нещодавно оголосили, що в період з 2012 по 2014 рік організація врятувала 42 мільярди доларів. CMS, що співпрацює з правоохоронними органами і перевіряє постачальників медичних послуг, відповідає за частину заощаджень. Але CMS зберегла значну частину суми, реалізуючи прогностичну аналітику, тим самим запобігаючи "шахрайству, відходам і зловживанням".
"З 1 жовтня 2012 року по 30 вересня 2014 року (фінансовий рік (2013) і 2014 фінансовий рік) кожен долар, вкладений у програми цілісності програми Medicare в програмі CMS, заощадив $ 12,40 за програму Medicare."
$config[code] not foundПростіше кажучи, прогностична аналітика - це "комп'ютери, які навчаються з минулої поведінки, про те, як краще виконувати певні бізнес-процеси і надавати нові уявлення про те, як ваша організація дійсно функціонує"
Компаніям необхідно навчитися розробляти стратегії, що діють, з ряду даних, які вони збирають. Інтелектуальна аналітика може допомогти вашому бізнесу багато в чому, включаючи визначення дій клієнтів, спрощення процесів і зниження рівня ризику.
Вивіз сміття (GIGO)
У IT ми маємо приказку: сміття в - сміття (GIGO). Це означає, що якість ваших даних надзвичайно важлива. Базування бізнес-рішень щодо недійсних даних може мати серйозний негативний вплив на ваш бізнес.
Переконайтеся, що будь-хто, хто бере участь у введенні даних у вашій компанії, розуміє, наскільки критична точність до успіху вашого бізнесу.
Приклади прогнозної аналітики
Прогнозована аналітика
Гарвардський бізнес-огляд повідомляє, що великі дані є надзвичайно корисними для прогнозування попиту клієнтів на продукти, які не є «хітами», але продаються багатьом людям у різних нішах (інакше відомих як «довгий хвіст»).
Видобуток цього типу даних є більш складним, оскільки продукти в довгому хвості не настільки популярні, як продукти, що потрапили в них, і регіони, в яких вони продаються, не такі великі.
Інтелектуальна аналітика є надзвичайно корисною для розробки цих даних і визначення того, чого хочуть клієнти в цих нішах.
Встановлення ціноутворення за допомогою передбачуваної аналітики
Інший спосіб прогнозування аналітики допомагає компаніям з ціноутворенням. Підприємства можуть збільшити обсяг продажів, орієнтуючись на певних клієнтів за певними цінами, знижками та акціями.
Інтернет-магазини можуть використовувати тонни даних, які вони збирають, на поведінку своїх клієнтів, щоб скорегувати свої ціни відповідно до того, що найбільше сподобається їх клієнтам.
Інтелектуальна аналітика також сильно допомагає галузям, які покладаються на машини для їхнього успіху, тому що дані можуть бути використані для оцінки того, коли ці машини потребують технічного обслуговування або, ймовірно, не вдасться.
Науковці Microsoft використовували дані, зібрані на літаках, щоб визначити, коли рейси можуть бути скасовані або відкладені. Авіакомпанії є лише одним з прикладів організацій, які можуть полегшити величезну кількість відходів, просто бажаючи знайти способи видобування даних, які вони вже мають.
Прогнозована аналітика зменшує ризик
Зниження ризику для компаній - ще одна перевага аналітики прогнозування. Підприємства зацікавлені у виявленні способів підвищити свою безпеку, оскільки це не стосується того, що відбуватиметься порушення даних, а коли вони відбудуться.
Збір інформації про попередні атаки та виявлення цифрових відбитків для запобігання майбутнім проникненням є звичайним способом запобігання порушенням даних. Цей метод стає все більш неефективним, оскільки кібер-атаки стають більш складними.
Прогнозована аналітика, звичайно, не гарантує запобігання кожній атаці. Однак, це активний підхід до захисту інформації, а не реактивної.
Компанії можуть використовувати прогнозну аналітику для виявлення атак, які вони ніколи раніше не бачили, ніж покладатися на те, що вони знають про минулі атаки. У поєднанні з штучним інтелектом, прогностична аналітика може стати дуже потужною.
Впровадження інтелектуальної аналітики
Легко говорити про впровадження прогностичної аналітики, але насправді це може бути складним. Щоб розпочати, компанії повинні визначити наступне:
- відповідальність перед вашим бізнесом, якщо лідерство робить поганий вибір,
- типи рішень, які приймає ваша компанія,
- які ресурси найкраще допоможуть вам реалізувати стратегію інтелектуальної аналітики.
Інтелектуальна аналітика буде очевидним активом для вашої компанії, якщо вартість прийняття низки поганих рішень буде високою (наприклад, аналогічно 42 мільярдам доларів, які були б витрачені CMS).
Також корисно визнати, що не всі рішення рівні. Оперативні рішення зазвичай мають правильні або неправильні відповіді, тоді як стратегічні рішення можуть мати неоднозначні відповіді.
Ви можете використовувати аналітику прогнозування для обох типів рішень, але для будь-якої ситуації потрібно адаптувати своє моделювання. І тоді вам потрібно вибрати рішення, яке найбільш відповідає вашим потребам, і команду, яка знає, що вона робить.
Керівництву необхідно визначити:
- ваші проблеми,
- бажаних результатів,
- внутрішні набори даних,
- значення рішення, яке ви розглядаєте.
Використовуйте цю інформацію, щоб визначити, який постачальник найкраще підходить для вашої компанії.
Великі дані та прогнозована аналітика від Професор Лілі СагафіПрогнозована аналітика є ефективним активом
Використання великих даних більше не є провінцією лише великих корпорацій. Навіть малі підприємства тепер визнають її цінність. На щастя, компанії тепер можуть скористатися перевагами великих даних через наявність нових рішень у хмарі.
Коли справа доходить до вдосконалення в будь-якій сфері життя, не існує вилікувачів. Проте, прогнозована аналітика є цінним ресурсом, який допомагає вашому бізнесу не тільки бути ефективнішим, але й знизити його ризик у різних сферах.
Передбачити фото через Shutterstock
1
