Τι Είναι τα Predictive Analytics και Γιατί Είναι Χρήσιμα;

Θεωρείς ότι το να “προβλέψει” μία εταιρεία το μέλλον είναι δύσκολο;

Ίσως κάποτε να αποτελούσε δυνατότητα που είχαν μεγαλύτερες εταιρείες. Πλέον με την εξέλιξη της ανάλυσης δεδομένων, είναι μία δεξιότητα που πολλές επιχειρήσεις μπορούν να αναπτύξουν, αναζητώντα τους κατάλληλους επαγγελματίες του τομέα. 

Σήμερα λοιπόν θα μπούμε πιο βαθιά στο πώς γίνονται αυτές οι “προβλέψεις” και θα δούμε:

  • Τι είναι τα Predictive Analytics 
  • Με ποιον τρόπο εφαρμόζονται σε διάφορους τομείς 
  • Ποιες οι διαφορές και οι ομοιότητες ανάμεσα σε Predictive Analytics και Machine Learning
     

Ας ξεκινήσουμε με τον ορισμό των predictive analytics.

 Τι είναι τα Predictive Analytics

Αν ασχολείσαι με την επιχειρηματικότητα, σίγουρα θα έχεις ακούσει τους experts του τομέα, να μιλούν για το πόσο σημαντικό είναι να προγραμματίζεις μακροπρόθεσμα και το σκεπτικό σου να είναι proactive.

Οι λόγοι για τους οποίους η λογική αυτή είναι τόσο σημαντική, είναι τρεις: 

  1. Για να αποφύγεις ένα μέρος του κόστους όταν τα πράγματα δεν πάνε όπως είχαν προγραμματιστεί 
  2. Να είσαι προετοιμασμένος να εκμεταλλευτείς τις ευκαιρίες που θα έρθουν  
  3. Να αναμένεις έναν στόχο, ώστε να μπορείς να συγκρίνεις τι έχει συμβεί στην πραγματικότητα σε σχέση με το τι πίστευες ότι θα συμβεί.
     

Πώς ορίζονται λοιπόν predictive analytics;

Είναι η χρήση παλαιών και τωρινών δεδομένων, ώστε να δημιουργηθούν προβλέψεις σχετικά με το τι πιθανώς θα συμβεί στο μέλλον.

Η διαδικασία αυτή δεν συμβαίνει μόνο μέσα από την ανθρώπινη ματιά. Υπάρχουν μοντέλα τα οποία χρησιμοποιούν εργαλεία όπως η στατιστική και η τεχνητή νοημοσύνη, ώστε να έχουν ακριβή αποτελέσματα. 

Τελικά υπάρχουν επιπτώσεις στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης;

Μέσω των predictive analytics, μία επιχείρηση μπορεί να πάει τον προγραμματισμό της πραγματικά στο επόμενο επίπεδο και να κάνει την μετάβαση από τα απλά εργαλεία σε αυτά που της προσφερουν όντως πληροφορία με αξία.

Πώς κάνουμε πράξη τα predictive analytics;

Υπάρχουν συγκεκριμένα βήματα τα οποίο μπορεί να ακολουθήσει μία επιχείρηση για να ωφεληθεί από τα predictive analytics.

  1. Τι είναι αυτό που θέλεις να προβλέψεις: Μπορεί οι επιλογές εδώ να είναι αρκετές. Έτσι έχει αξία να σκεφτείς τι όντως σε βοηθά να γνωρίζεις μελλοντικά, με βάση την στρατηγική που έχεις θέσει.
  2. Συλλογή δεδομένων: Ποια, πόσα δεδομένα θα συλλέξεις και με ποιον τρόπο. Όσα περισσότερα δεδομένα, τόσο πιο ακριβή αποτελέσματα θα έχεις.
  3. Δοκιμή και βελτιστοποίηση: Ένα μοντέλο δεν χρησιμοποιείται μόνο μία φορά, αλλά μπορεί να τρέχει ξανά και ξανά, με στόχο να βγάζει πιο έγκυρα αποτελέσματα. Έτσι μπορείς να τρέχεις και να βελτιστοποιείς το μοντέλο σου ανά τακτά χρονικά διαστήματα, ώστε να λαμβάνεις όλο και πιο έγκυρα αποτελέσματα.
     

Διαβάζοντας για πρώτη φορά για τα predictive analytics, μπορεί να θεωρείς ότι αποτελούν μία γενική έννοια. Παρόλα αυτά παρακάτω θα δεις ότι η εφαρμογή τους είναι πολύ συγκεκριμένη για τον κάθε τομέα.

 Εφαρμογές Predictive Analytics

Εφαρμογή #1: Marketing

Ο κλάδος του marketing λειτουργεί κατά βάση μέσα από καμπάνιες προώθησης προϊόντων. Με τι κριτήρια χτίζονται αυτές οι καμπάνιες; Πώς ξέρουμε ότι θα έχουν αποτέλεσμα; 

Η απάντηση είναι τα predictive analytics. 

Μέσω αυτών γίνονται προβλέψεις για το πώς θα κυμανθούν οι πωλήσεις σε μία συγκεκριμένη χρονική περίοδο, για το τι ενδιαφέροντα θα έχουν οι καταναλωτές μελλοντικά, για το πιο περιεχόμενο θα ενδιαφέρει στο μέλλον στα social media και άλλα πολλά.

Εφαρμογή #2: HR

Το HR είναι ίσως ένα από τα σημαντικότερα κομμάτια μιας επιχείρησης, αφού οι εργαζόμενοί της συνδέονται άρρηκτα με την ανάπτυξή της.

Μέσω των predictive analytics, δημιουργούνται μοντέλα που προβλέπουν ποιοι εργαζόμενοι πρόκειται να αποδώσουν καλύτερα ή ποιοι πιθανώς θα σταματήσουν να εργάζονται στην εκάστοτε εταιρεία.

Επιπλέον, τα predictive analytics δίνουν την δύναμη στον τομέα του HR, να φροντίσει και για την ψυχική υγεία των εργαζομένων, μέσα από μοντέλα που προβλέπουν τις επιπτώσεις που θα έχει μία πολιτική της εταιρείας, στην ψυχολογία των εργαζομένων.

Εφαρμογή #3: Υγεία

Η περίοδος της πανδημίας μας έκανε να συνειδητοποιήσουμε τα οφέλη των predictive analytics στην υγεία, όσο τίποτα άλλο.

Μία εξαιρετικά σημαντική εφαρμογή, είναι η πρόβλεψη του αν ένας ασθενής χρειάζεται πραγματικά νοσηλεία ή μπορεί να περάσει την ασθένειά του στο σπίτι. Με αυτόν τον τρόπο υπάρχει χώρος στα νοσοκομεία για ασθενείς που πραγματικά το χρειάζονται. 

Τα predictive analytics στην ουσία δίνουν τη δύναμη στον τομέα της υγείας να προβλέψει γεγονότα πριν συμβούν. Με άλλα λόγια, κάνει την πρόληψη να έχει σημαντική υπόσταση, κάτι το οποίο αποτελεί βασικό ζητούμενο για τον κλάδο της υγείας.

Εφαρμογή #4: Retail

Μία από της σημαντικότερες εφαρμογές των predictive analytics στον τομέα του retail, είναι ο υπολογισμός της ποσότητα παραγωγής προϊόντων. 

Προβλέποντας τη πιθανή ζήτηση μία επιχείρηση μπορεί να προβλέψει πόσα προϊόντα χρειάζεται να παράγει, κάτι το οποίο έχει άμεσο αντίκτυπο στον προϋπολογισμό της.

Επιπλέον, οι προβλέψεις πηγαίνουν ένα βήμα παραπέρα, υπολογίζοντας τις διακυμάνσεις της ζήτησης, καθόλη την διάρκεια, π.χ ενός χρόνου, πληροφορία που επιτρέπει στην επιχείρηση να πάρει ανάλογες αποφάσεις για την παραγωγή της.

Τέλος, τα predictive analytics, βοηθούν τον τομέα του retail και στο κομμάτι των πωλήσεων - marketing. 

Για παράδειγμα, μία επιχείρηση μπορεί να εντοπίσει ποια προϊόντα πωλούνται συνήθως μαζί και να τα προωθήσει συνδυαστικά.

 Predictive Analytics vs Machine Learning

Αν έχεις μία επιφανειακή γνώση του τι είναι τα predictive analytics και το machine learning, μπορεί να θεωρείς ότι κατά κάποιον τρόπο είναι το ίδιο. 

Στην ουσία όμως, ενώ προσφέρουν πολλά κοινά, έχουν και αρκετές διαφορές.

Ποια είναι τα κοινά τους;

  1. Και τα δύο μας βοηθούν να προβλέψουμε το τι πρόκειται να συμβεί μελλοντικά ώστε να διαμορφώσουμε ανάλογα την στρατηγική μας
  2. Και στις δύο περιπτώσεις, όσα περισσότερα δεδομένα έχουμε, τόσο καλύτερα και πιο συγκεκριμένα αποτελέσματα θα πάρουμε
  3. Η εφαρμογή και των δύο γίνεται συνήθως στους ίδιους τομείς.
     

Ποιες είναι οι διαφορές τους;

  1. Το predictive analytics, είναι μία διαδικασία η οποία βασίζεται στην στατιστική. Αντίθετα το machine learning γίνεται εξ ολοκλήρου υπολογιστικά.
  2. Το machine learning μπορεί να γίνει εργαλείο για το predictive analytics. Το αντίστροφο δεν ισχύει καθώς το machine learning μπορεί να χρησιμοποιηθεί και σε άλλες περιπτώσεις, που δεν συμπεριλαμβάνουν τα predictive analytics.
     

 Με λίγα λόγια

Τα predictive analytics, δίνουν αδιαμφισβήτητα δύναμη στις επιχειρήσεις, μειώνοντας δραστικά την αβεβαιότητα. Εμείς αναφέραμε κάποιους τρόπους εφαρμογής. 

Παρόλα αυτά μέσα από την έρευνα και μέσα από τον καθορισμό των αναγκών της δικής σου επιχείρησης, μπορείς πραγματικά να εξατομικεύσεις τη χρήση των predictive analytics.

Αν όλα τα παραπάνω είναι κάτι που θα ήθελες να βάλεις στην επιχείρησή σου ή αν θέλεις να γίνεις εσύ το άτομο που πραγματοποιεί χρήσιμες προβλέψεις για κάποια εταιρεία, δήλωσε συμμετοχή στο επόμενο Data Science Bootcamp και μάθε τα πάντα για τα δεδομένα!

Big Blue Data Academy