Системы предиктивной аналитики данных
В современном мире решения, основанные на анализе BigData, уже доказали свою эффективность и прогностическую ценность. В большинстве технологических компаний накопился достаточный объем данных для получения точных прогнозов с привлечением предиктивной аналитики.
Предиктивная или предсказательная, аналитика позволяет автоматизировать функции анализа и прогнозирования. Используя методы статистики, теории игр, математического моделирования, анализа текста и объектов, обращений и оптимизации в режиме реального времени, а также привлекая механики машинного обучения, аналитические платформы выявляют ключевых предикторов, влияющих на события и результат.
Эксперт журнала «Forbes» Бернард Марр назвал предиктивную аналитику одним из семи мировых трендов 2020 года, к которым нужно быть готовыми уже сейчас.
Чем предиктивная аналитика полезна для бизнеса?
- Обеспечивает возможность консолидировать различные массивы данных из неоднородных источников информации для их последующего анализа.
- Позволяет разрабатывать собственные алгоритмы машинного обучения на актуальных задачах вашего бизнеса.
- Создает условия для интеллектуальной поддержки процесса принятия решений в сложных ситуациях.
- Служит основой прогностических моделей развития для определения стратегии поведения на рынке в будущем.
Где применяется предиктивная аналитика?
Наибольший эффект от применения методов анализа BigData наблюдается в компаниях, где есть собственный большой массив данных, существует работа с рисками, требуется оптимизация имеющихся активов или быстрая реакция на изменения рынка.
Банковские услуги
В этой сфере существует множество баз данных клиентов, компаний и транзакций, количество и качество данных, в которых позволяет создавать релевантные модели для вычисления. К тому же банковский сектор нуждается в особо защищенных хранилищах информации и безопасном доступе к нему групп сотрудников для принятия быстрых решений.
Системы предиктивной аналитики от ГК «РАМАКС» позволяют:
- анализировать жизненный цикл клиента с целью воздействия на его поведение;
- создавать кастомизированные предложения для привлечения новых клиентов;
- вычислять случаи потенциального мошенничества;
- выявлять неплатежеспособные группы граждан, склонные к нарушению финансовых обязательств;
- консолидировать базы данных внутри филиалов и разграничивать уровни доступа для различных категорий сотрудников;
- вкладывать средства в более ликвидные активы и прогнозировать их рост в зависимости от ситуации в стране.
Розничная и интернет-торговля
Для обеспечения оптимальной логистики и извлечения максимальной прибыли в сфере ритейла предиктивная аналитика позволяет учитывать не только процессы ценообразования, но и изучать покупательское поведение, создавать условия для эффективного проведения розыгрышей и акций, предоставления спецпредложений.
Внедрение предиктивной аналитики позволяет:
- повысить средний чек покупки за счет предложения сопутствующих товаров;
- увеличить частоту обращений покупателей через проведение целевых кампаний и таргетированной рекламы;
- выявлять покупательские стратегии поведения;
- выставлять оптимальную цену на товар с учетом спроса, ситуации на рынке и данных конкурентов;
- улучшить логистику;
- вкладывать средства в развитие сети по итогам анализа покупательской способности и демографических показателей в районах присутствия.
Логистика и маршрутизация средств и ресурсов/Услуги ГК «РАМАКС»
Телекоммуникационные компании
Сотовые операторы и
- предлагать оптимальные тарифные планы для удержания клиентов;
- вычислять наиболее загруженные точки для улучшения качества связи;
- планировать инвестиции, учитывая демографическую ситуацию в регионе, действия конкурентов и мировые тенденции;
- обнаруживать мошеннические схемы;
- разрабатывать маркетинговые кампании.
Производственные компании
Предсказательная аналитика особенно актуальна на производствах, где высока цена ошибки и необходимо заранее просчитывать множество вариантов развития событий. АСУТП,
Наиболее часто системы предиктивной аналитики решают проблемы:
- прогнозирования отказов оборудования и составление плана ремонта,
- влияние факторов внешней среды и качества сырья на параметры продукции,
- предотвращения нештатных ситуаций,
- уменьшения потребления электроэнергии и других ресурсов,
- составления графика работ.
HR-отделы
Внедрение средств предиктивной аналитики в работу кадровой службы поможет предотвратить текучку в коллективе, вовремя проводить обучение персонала, повысить лояльность сотрудников, составить индивидуальные графики дежурств и посменной работы с учетом личных особенностей каждого человека.
Управление персоналом/ГК «РАМАКС»
Преимущества системы предиктивной аналитики от ГК «РАМАКС»
Портфель успешных кейсов включает проекты внедрения предиктивных ремонтов и платформы для обработки обращений клиентов в П
Предиктивная аналитика и система обработки BigData от ГК «РАМАКС» гарантируют:
- создание единого хранилища аналитических ресурсов с возможностями доступа, настройки и использования среди сотрудников;
- получение согласованных результатов за счет автоматизации аналитических процессов;
- извлечение ценных сведений из неструктурированных данных для повышения профессионализма сотрудников;
- вместо интуитивных догадок — решения на основе фактов;
- превращение
бизнес-проблемы в модели оптимизации и их решение с помощью мощных модулей CPLEX; - улучшение результатов для многих отраслей;
- уменьшение эксплуатационных расходов за счет более эффективного распределения транспортных потоков средствами IBM ILOG CPLEX Optimization Studio;
- создание с помощью средств SPP Modeler, упаковки и автоматизации аналитических процессов разработки решений, дающих возможность использовать искусственный интеллект и системы машинного обучения без программирования.
Также существует возможность интеграции с системой прогнозирования Euclid с SPSS Modeler для повышения точности прогнозов и поддержки решения Galileo для планирования спроса.
Понравилась статья?
