予測分析の説明

ますます不確実な世界で、予測分析が組織が正確かつ自信を持って将来を予測するのにどのように役立っているかを見ていきます。

予測分析：定義

予測分析は、履歴データと分析手法に基づいて、将来の結果について予測を行うことを目的としたデータ分析のカテゴリです。

このような手法は複数のデータソースにまたがり、通常は統計モデリングと機械学習の両方を網羅しています。データセットを洞察に変換するこれらの統計モデルは、予測分析の構造を表しています。

データサイエンスに定着した高度なツールを活用することで、どの組織も過去と現在のデータを使用して、数ミリ秒、数か月、または数年先の傾向と行動を確実に予測できます。

通常、顧客生涯価値と顧客セグメンテーションを強化することでマーケティングアジェンダをサポートするために作成されます。または、予知保全と品質保証による製造では、モデルは大規模かつリアルタイムでディープラーニングを活用して、ビッグデータに価値を付加し、利点を構築します。

簡単な歴史

ビッグデータの増加により、組織を巻き込んでいるデータセットの範囲を切り抜け、理解し、価値を引き出すための分析の必要性が高まったことは間違いありません。

Gartnerによると、2025年までに、組織の70％が焦点を大きなデータから小さくて広いデータに移し、分析のためのより多くのコンテキストを提供し、AIのデータ消費を減らします。これは主に、単独のデータボリュームはほとんど無関係であるという事実に対応しています。

ただし、意味のあるデータは、ビジネス内で最も価値のある商品の1つになり、データを利用して理解し、そこから意味を引き出すことで、管理、収益化、および意味を理解するための専任部門とともに、最高データ責任者が登場しました。純粋なデータ収集を超えています。

データ分析は、5つのコア領域に分けられます。記述的、過去のパフォーマンスの要約を提供します。リアルタイム。現在のデータへの洞察を提供します。診断。周囲のイベントの「理由」に焦点を当てています。予測。統計分析手法を適用して、アクション、イベント、または動作が発生する正確な可能性を確認します。規範的。これは、次に何をすべきかについてアドバイスするために、前述のすべての領域を統合することに関係しています。

BIにするか、しないか？

予測分析は、本質的には、分析を使用して将来のイベントを予測する高度な形式のビジネスインテリジェンス（BI）です。従来のBIは通常、財務や会計などの有限のソースからのデータを使用しますが、予測分析では、多次元の新しい履歴データを調べて、パターン、動作、傾向を特定します。

データマイニング、統計アルゴリズム、機械学習、人工知能などの手法を活用して、リスクを検出し、機会を発掘するための動的な洞察を作成します。回帰モデリングとして知られるさまざまな行動要因間の相互依存性と関係は、人間の脳では達成できない方法で分析できます。

実際、ニューラルネットワーク、つまりデータセット内の関係を特定するように設計されたアルゴリズムは、人間の脳が機能して分析を強化し、達成可能なものの新境地を開拓する方法を模倣しています。この詳細で正確なレベルの洞察により、ユーザーは最高の意思決定を行い、ビジネスを正しい方向に導くことができます。

多くのBIプラットフォームは、ビッグデータを網羅するように進化していることに注意することが重要です。雲; IoTとAI、およびそのため、一部の業界専門家は、予測分析をBIのブランチと見なしています。用語はほぼ間違いなく絡み合っており、機械学習が予測分析にとって極めて重要になっているため、知覚される重複を増やすために、予測分析プロジェクトは機械学習と呼ばれることもあります。

この後者の点では、2つを区別することが重要です。機械学習は予測分析の基本的なイネーブラーですが、それだけでは、実践と同義の洞察を提供することはできません。

予測不可能な時期の予測可能性

予測分析の最も注目を集める用途のいくつかに天気予報が含まれることを考えると、政治キャンペーンのパフォーマンス。気候変動;病気の蔓延により、その重要性を簡単に理解できます。これらはすべて非常に複雑であり、Brexitに直面してますます予測不可能になっている世界では。 COVID;政治的緊張、予測分析により、以前のツールよりも正確で信頼性の高い未来を探ることができます。

外部の課題を相殺し、不確実性を軽減するのに役立つレベルの可視性にアクセスできるだけでなく、コストを削減して収益性を高めるためにボトルネックを回避するためのルートを探します。

この良い例は、収益性の高い顧客の調達、維持、育成です。燃料費や人件費の上昇などの問題に影響を与えたり、サプライチェーンに影響を与えるドライバー不足に対処したり、適切な顧客にリソースを注ぎ込んだり、オープンで有意義で有益な方法でコミュニケーションをとったりすることは不可能ですが、一部を軽減するために必要な収益性を高めることができます。これらの課題の。

事例

予測分析は、多数の部門にわたる複数のビジネス活動にわたる深いリアルタイムの理解をもたらします。人件費の上昇やCovidの欠席を緩和しようとしているホスピタリティ企業など、特定の時期に適切なリソースを割り当てることから、在庫補充やマーケティングキャンペーンのタイミングまで、莫大な価値をもたらす機会は無限にあります。

特に製造業では、企業はすでに製造現場でのパフォーマンスと生産性の向上を通じて配当を獲得しています。

機械がますます高度になり、過度のダウンタイムが発生する可能性がないため、製造業者は予測製造分析を採用して、機器の故障の場所、性質、頻度を予測しています。

センサーなどのさまざまなソースからのデータを分析することにより、手作業による目視検査、振動、電力消費、温度、およびこれらを過去のパターンと業界での幅広い使用の両方に対してマッピングすると、収集された洞察の明確さが従来のBIが生成できるものよりもはるかに優れていることがわかります。

逆境に直面した先見性

このような背景から、世界の予測分析市場が2021年の105億ドルから、2026年までに281億ドルに成長するのも不思議ではありません。

しかし、スキル不足、特にデータサイエンティストに関する課題が蔓延しています。並行して、実装方法論には専用の経験と専門知識が必要ですが、これは新しい急速に成長している分野では容易ではありません。

ありがたいことに、ビジネスニーズと、機能を提供するために利用できるスキルの潜在的な不足との間のギャップを埋める新しい種類のソリューションが登場しました。たとえば、Senseye PdMは、機械学習を取り入れ、大規模に開発されたクラウドベースのプラットフォームであり、大量のデータを処理できます。

テクノロジーとイノベーションのこの組み合わせは、データサイエンスを業界の最前線に導き続け、ますます多くの組織が潜在能力を発揮し、洞察を先見の明に変えることを可能にします。

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