Прогнозная аналитика: основы и принципы работы

В современном мире, где условия функционирования бизнеса непрерывно изменяются, особенно важно уметь антиципировать будущие события и адекватно планировать. Это необходимо для поддержания устойчивости, эффективного распределения ресурсов и формирования стратегий дальнейшего развития. В связи с этим многие компании прибегают к современным технологиям, которые позволяют осуществлять прогнозы будущих событий с помощью прогнозной аналитики.

Данный метод анализа базируется на обработке больших объемов данных и применении сложных информационно-технологических систем. Предиктивная аналитика играет ключевую роль в процессе принятия обоснованных решений, способствующих улучшению эффективности работы компании, увеличению объемов продаж и реализации других положительных изменений в деятельности организации.

По данным отраслевых исследований, в 2023 году рынок прогнозной аналитики достиг объема в 14,71 миллиарда долларов. Прогнозы указывают, что к 2032 году этот показатель может возрасти до 95 миллиардов долларов. Программные продукты, способные анализировать данные и предсказывать будущие события, все активнее интегрируются в различные сферы бизнеса и становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.

Прогнозная аналитика: определение и методы

Прогнозная аналитика — это процесс создания предсказаний о будущих событиях в бизнесе на основе анализа существующих (исторических) данных с применением статистики, математики и методов машинного обучения. Благодаря этому, компании могут оценить вероятности наступления различных событий, которые могут оказать влияние на их деятельность.

Прогнозная аналитика является одним из направлений аналитики данных, наряду с описательной, диагностической и предписывающей аналитикой. Её развитие началось в 1940-х годах во время Второй мировой войны, когда британский учёный Алан Тьюринг и его команда пытались взломать немецкую шифровальную машину «Энигма». Сложность заключалась в том, что алгоритм шифрования менялся каждый день, и Тьюрингу нужно было предсказать принцип этих изменений. В итоге он обнаружил повторяющуюся фразу, которая помогла раскрыть механизм работы машины.

Со временем, с включением IT-технологий, прогнозная аналитика стала применяться не только в финансовых отделах, но и распространилась на другие направления бизнеса, став доступной различным категориям сотрудников. Современные алгоритмы прогнозной аналитики используют как исторические, так и данные в реальном времени, что значительно повышает точность и скорость прогнозирования.

Основные методы прогнозной аналитики включают:

1. Регрессия — анализ взаимосвязей между переменными для оценки их влияния друг на друга. Например, с помощью регрессионного анализа можно предсказать, как изменение цены повлияет на объемы продаж.
2. Деревья решений — метод классификации данных на основе заданных критериев. Модель представляет собой дерево, где каждая ветка символизирует возможный выбор, а листья — результаты этих выборов.
3. Нейронные сети — сложные модели машинного обучения, применяемые для анализа ситуаций, где взаимодействия между переменными слишком сложны для традиционных методов.

Таким образом, прогнозная аналитика предоставляет бизнесу мощный инструмент для анализа и планирования, позволяющий принимать обоснованные решения на основе данных.

Применение прогнозной аналитики в бизнесе

Использование данных для объективного и точного принятия решений в бизнесе, минуя субъективный опыт руководства и избегая неопределенности. Это позволяет уменьшить риски и предотвратить ненужные затраты на неэффективные мероприятия. К примеру, прогнозная аналитика необходима для определения актуальной ценовой политики.

Поддержание конкурентных преимуществ. Чем больше данных у вас есть о предстоящих событиях, тем лучше вы сможете подготовиться к изменениям. Это обеспечит более точные и привлекательные предложения на рынке по сравнению с вашими конкурентами.

Увеличение прибыли. Прогнозная аналитика помогает определять изменения в спросе, сроках поставок товаров и даже может предсказать поломки оборудования, критического для деятельности предприятия. Понимание «будущего» позволяет бизнесу адаптироваться к изменениям, минимизировать риски и продолжать эффективную работу. Благодаря этому компания не только сохраняет, но и увеличивает свои доходы за счет повышения пожизненной ценности клиента (LTV), поскольку способность к прогнозированию улучшает удержание клиентов благодаря точным маркетинговым стратегиям.

Применение прогнозной аналитики в различных отраслях

1. Продажи: Прогнозная аналитика помогает оценивать текущий спрос и объем предложений для эффективного управления запасами. Определяются конкурентные цены и разрабатываются стратегии для стимулирования дополнительных продаж на основе анализа предпочтений потребителей. В ритейле используются прогнозы для адаптации к сезонным колебаниям спроса и изменениям климата.
2. Финансы: В банковской отрасли ключевую роль играет оценка кредитных рисков. С помощью алгоритмов машинного обучения анализируется способность клиентов выплачивать кредиты. Кроме того, прогнозная аналитика активно применяется для предотвращения финансовых мошенничеств.
3. Маркетинг: Разработка маркетинговых предложений, максимально удовлетворяющих потребности клиентов. Анализ больших данных позволяет создавать персонализированные рекламные кампании, что улучшает качество обслуживания и предотвращает предложение клиентам неактуального контента.
4. Производство: Использование прогнозной аналитики для определения времени износа и потенциальных поломок оборудования, планирования производственных мощностей и минимизации рисков производственных аварий.
5. Медицина: Прогнозная аналитика используется для оценки развития заболеваний на основе истории болезней и данных наблюдений, что способствует эффективной профилактике. Также она помогает в оптимизации работы медицинских учреждений, например, в планировании закупок медикаментов и составлении расписаний.
6. Управление персоналом: Аналитика предсказывает соответствие потенциальных и действующих сотрудников корпоративным стандартам и ценностям, а также помогает анализировать риски их увольнения. Это способствует формированию оптимальных команд и эффективной организации труда.
7. Логистика: Прогнозирование критически важно для обеспечения необходимого уровня запасов и оптимизации логистических процессов для своевременных поставок.
8. Кибербезопасность: Прогнозная аналитика выявляет потенциальные угрозы информационной безопасности, что позволяет компаниям минимизировать риски или обеспечить полную защиту данных. Это особенно важно в условиях возрастающего числа кибератак.

Применение прогнозной аналитики и связанные с ней риски

Прогнозная аналитика обладает важными преимуществами, однако она не является универсальным решением.

• Во-первых, всегда существует вероятность ошибки, даже если алгоритмы являются высокотехнологичными. Поэтому полагаться на прогнозы следует с осторожностью.
• Во-вторых, аналитические модели могут не учитывать все влияющие факторы, особенно если данные для анализа оказываются неполными или неточными.
• В-третьих, возможно возникновение непредвиденных событий, таких как «чёрный лебедь», которые могут полностью обесценить все прогнозы. Примером такого события может служить пандемия COVID-19, которая в 2020 году заставила многие компании кардинально пересмотреть свои процессы.

Процесс работы прогнозной аналитики Прогнозная аналитика базируется на обработке больших объемов данных с использованием машинного обучения и других сложных методов.

Процесс прогнозирования включает несколько ключевых этапов:

1. Определение целей. Задается конкретная бизнес-задача, которую предстоит решить с помощью данных. Например, определить спрос на продукт в следующем году.
2. Выбор методов прогнозирования. Необходимо определить, какие методы и источники данных будут использоваться для достижения поставленной цели.
3. Сбор информации. Данные с различных источников интегрируются в единую систему, например, в CDP. Отрасль и цели проекта определяют, какие именно данные нужно собирать.
4. Обработка данных, включая их очистку от ошибочной или неполной информации, что является длительным и критически важным этапом для обеспечения точности прогнозов.
5. Построение и проверка модели. На этом этапе устанавливаются параметры для анализа, которые могут корректироваться в зависимости от нужд.
6. Получение и внедрение результатов. Прогнозы помогают заказчикам принимать стратегические решения.

Заключение

Прогнозная аналитика — это направление анализа данных, которое позволяет предсказывать будущие события на основе прошлых данных, тем самым помогая улучшить бизнес-показатели и конкурентоспособность компании. В ее основе лежат методы машинного обучения, регрессионный анализ, деревья решений, нейронные сети и прочие. Применяется она в самых разных сферах, включая продажи, маркетинг, финансы, производство, медицину, управление персоналом и логистику.