Centra Medicare a Medicaid (CMS) nedávno oznámily, že mezi lety 2012 a 2014 organizace ušetřila 42 miliard dolarů. Spolupráce CMS s poskytovateli zdravotní péče a vymáhání práva byla zodpovědná za část úspor. CMS však ušetřil velkou částku implementací prediktivní analýzy, čímž zabránila "podvodu, odpadu a zneužívání".
"Od 1. října 2012 do 30. září 2014 (fiskální rok 2013 a FY 2014) každý dolar investovaný do úsilí CMS" Integrita programu Medicare ušetřil 12,40 dolarů pro program Medicare. "
$config[code] not foundJednoduše řečeno, předpovědní analytika je "počítače, které se učí z minulého chování o tom, jak lépe provádět určité obchodní procesy a přinášejí nové pohledy na to, jak funguje vaše organizace."
Společnosti se musí naučit, jak vydělat strategie podléhající žalobě z množství dat, které shromažďují. Předvídatelná analýza může prospěch vaší firmě mnoha způsoby, včetně určení činností zákazníků, zjednodušení procesů a snížení úrovně rizika.
Odpadky v odpadcích (GIGO)
V IT máme řeč: odpadky v odpadku (GIGO). To znamená, že kvalita vašich dat je nesmírně důležitá. Rozhodování o podnikových rozhodnutích na neplatná data by mohlo mít vážný negativní dopad na vaše podnikání.
Ujistěte se, že každý, kdo se podílí na zadávání údajů ve vaší společnosti, rozumí, jak důležitá je přesnost úspěšnosti vašeho podnikání.
Příklady předvídatelné analýzy
Prediktivní analýza zjednodušuje podnikové operace
Harvard Business Review uvádí, že velké údaje jsou velmi užitečné při předvídání požadavků zákazníků na produkty, které nejsou "hity", ale spíše se prodávají mnoha lidem v různých výklencích (jinak známých jako "dlouhý ocas").
Důlování tohoto typu dat je náročnější, protože produkty v dlouhém ocasu nejsou tak oblíbené jako produkty hitů a regiony, ve kterých se prodávají, nejsou tak velké.
Přediktivní analýza je mimořádně užitečná pro těžbu těchto dat a určení toho, co chtějí klienti v těchto výklencích.
Nastavení cen pomocí předvídatelné analýzy
Jiný způsob, jak předpovědní analytika pomáhá společnostem, je stanovení cen. Firmy mohou zvýšit prodej cílenou konkrétní zákazníky se specifickými cenami, slevami a propagacemi.
On-line prodejci mohou využívat tuny dat, které shromažďují, na chování svých zákazníků k tomu, aby upravili své ceny podle toho, co nejlépe osloví své klienty.
Předvídatelná analýza výrazně napomáhá průmyslovým odvětvím, které se spoléhají na stroje na jejich úspěch, protože data mohou být použita k vyhodnocení, kdy tyto stroje potřebují údržbu nebo pravděpodobně selhávají.
Vědci společnosti Microsoft používali údaje, které shromáždili na letadlech, aby zjistili, kdy budou lety pravděpodobně zrušeny nebo zpožděny. Letecké společnosti jsou jen jedním příkladem organizací, které mohou zmírnit obrovské množství odpadu tím, že jsou prostě ochotni najít způsob, jak vydělat data, která již mají.
Prediktivní analýza snižuje riziko
Snižování rizika pro společnosti je další výhodou prediktivní analýzy. Podniky mají svůj zájem na objevování způsobů, jak zvýšit jejich bezpečnost, protože není otázkou, zda se budou docházet k narušení dat, ale spíše, když k nim dojde.
Shromažďování informací o minulých útocích a identifikace digitálního otisku prstu, aby se zabránilo budoucím infiltracím, je obvyklým způsobem, jak zabránit narušení dat. Tato metoda je stále neúčinná, protože kybernetické útoky se stávají sofistikovanějšími.
Prediktivní analytika samozřejmě není zárukou, že zabrání každému útoku, který přichází. Jedná se však o proaktivní přístup k ochraně informací namísto reaktivních.
Společnosti mohou používat předpovědní analytiku k identifikaci útoků, které dosud neviděli, než se spoléhat na to, co vědí o minulých útocích. V kombinaci s umělou inteligencí by mohla prognostická analýza skutečně růst.
Implementace prediktivní analýzy
Je snadné mluvit o implementaci prediktivní analýzy, ale ve skutečnosti to může být komplikované. Společnosti by měly začít začít:
- odpovědnost za vaše podnikání, pokud vedení vede špatně,
- typy rozhodnutí, která vaše společnost podniká,
- jaké zdroje vám nejlépe pomohou provést strategii prediktivních analýz do praxe.
Předvídatelná analýza bude zřejmým přínosem pro vaši společnost, pokud náklady na provedení řady špatných rozhodnutí budou vysoké (například podobně jako 42 miliard USD, které by CMS vynaložila).
Je také užitečné poznat, že ne všechna rozhodnutí jsou stejná. Operační rozhodnutí obvykle mají správná nebo špatná odpověď, zatímco strategická rozhodnutí mohou mít nejednoznačné odpovědi.
Pomocí obou typů rozhodnutí můžete použít prediktivní analytiku, ale budete muset přizpůsobit modelování pro obě situace. Poté musíte vybrat řešení pro analýzu, které nejvíce vyhovuje vašim potřebám, a tým, který ví, co dělá.
Vedení musí identifikovat:
- vaše problémy,
- požadované výsledky,
- interní datové sady,
- hodnotu řešení, které uvažujete.
Pomocí těchto informací zjistěte, který dodavatel nejlépe vyhovuje vaší společnosti.
Velké údaje a prediktivní Analytics z Profesor Lili SaghafiPrediktivní Analytics je efektivní majetek
Využívání velkých dat již není provincií velkých korporací. Dokonce i malé podniky nyní uznávají svou hodnotu. Naštěstí jsou nyní firmy schopné využívat výhod velkých dat v důsledku dostupnosti nových řešení cloud.
Pokud jde o zlepšení ve všech sférách života, neexistují žádné léky. Nicméně, prediktivní analýza je cenným zdrojem, který pomáhá vaší firmě nejen efektivněji, ale i snížit své riziko v různých oblastech.
Předvídat fotografii pomocí programu Shutterstock
1
