Предиктивная аналитика — это категория аналитики данных , направленная на прогнозирование будущих результатов на основе исторических данных и методов аналитики, таких как статистическое моделирование и машинное обучение. Наука прогнозной аналитики может генерировать информацию о будущем со значительной степенью точности. С помощью сложных инструментов и моделей прогнозной аналитики любая организация теперь может использовать прошлые и текущие данные для надежного прогнозирования тенденций и поведения на миллисекунды, дни или годы в будущем.

Согласно исследованию , опубликованному The Insight Partners в августе 2022 года, прогнозная аналитика получила поддержку широкого круга организаций с объемом мирового рынка в 12,49 млрд долларов в 2022 году. В отчете прогнозируется, что к 2028 году рынок достигнет 38 млрд долларов. при совокупном годовом темпе роста (CAGR) около 20,4% с 2022 по 2028 год. Предиктивная аналитика в бизнесе
Предиктивная аналитика опирается на широкий спектр методов и технологий, включая большие данные, интеллектуальный анализ данных, статистическое моделирование, машинное обучение и различные математические процессы. Организации используют прогностическую аналитику для просеивания текущих и исторических данных, выявления тенденций и прогнозирования событий и условий, которые должны произойти в определенное время, на основе предоставленных параметров.

С помощью прогнозной аналитики организации могут находить и использовать шаблоны, содержащиеся в данных, для выявления рисков и возможностей. Модели могут быть разработаны, например, для обнаружения взаимосвязей между различными факторами поведения. Такие модели позволяют оценить либо обещание, либо риск, связанный с определенным набором условий, направляя принятие обоснованных решений по различным категориям цепочки поставок и событий закупок.

Советы о том, как эффективно использовать возможности прогнозной аналитики, см. в разделе « 7 секретов успеха прогнозной аналитики ».

Преимущества прогнозной аналитики
Предиктивная аналитика делает взгляд в будущее более точным и надежным, чем предыдущие инструменты. Таким образом, это может помочь усыновителям найти способы сэкономить и заработать деньги. Розничные продавцы часто используют прогностические модели для прогнозирования потребностей в запасах, управления графиками доставки и настройки планировки магазинов для максимизации продаж. Авиакомпании часто используют прогнозную аналитику, чтобы устанавливать цены на билеты, отражающие прошлые тенденции в сфере путешествий. Отели, рестораны и другие игроки индустрии гостеприимства могут использовать эту технологию для прогнозирования количества гостей в любой конкретный вечер, чтобы максимизировать заполняемость и доход.

Оптимизируя маркетинговые кампании с помощью предиктивной аналитики , организации также могут генерировать новые отклики клиентов или совершать покупки, а также продвигать возможности перекрестных продаж. Прогнозные модели могут помочь компаниям привлекать, удерживать и развивать своих самых ценных клиентов.

Предиктивная аналитика также может использоваться для обнаружения и пресечения различных видов преступного поведения до того, как будет нанесен какой-либо серьезный ущерб. Используя прогнозную аналитику для изучения поведения и действий пользователей, организация может обнаруживать необычные действия, начиная от мошенничества с кредитными картами и заканчивая корпоративным шпионажем и кибератаками.

Примеры использования прогнозной аналитики
Сегодня организации используют прогнозную аналитику практически бесконечным числом способов. Эта технология помогает пользователям в самых разных областях, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля, гостиничный бизнес, фармацевтика, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и производство.

Вот несколько способов, которыми организации используют прогнозную аналитику:

Аэрокосмическая промышленность: прогнозируйте влияние конкретных операций по техническому обслуживанию на надежность самолета, расход топлива, доступность и время безотказной работы.
Автомобилестроение: Включайте записи о надежности и отказе компонентов в предстоящие планы производства автомобилей. Изучайте поведение водителей, чтобы разрабатывать более совершенные технологии помощи водителю и, в конечном итоге, автономные транспортные средства.
Энергия: прогнозируйте долгосрочные соотношения цены и спроса. Определите влияние погодных явлений, отказа оборудования, правил и других переменных на стоимость обслуживания.
Финансовые услуги: разработка моделей кредитного риска. Прогнозировать тенденции финансового рынка. Прогнозировать влияние новых политик, законов и правил на бизнес и рынки.
Производство: предскажите местонахождение и частоту отказов оборудования. Оптимизируйте поставки сырья на основе прогнозируемого будущего спроса.
Правоохранительные органы: используйте данные о тенденциях преступности, чтобы определить районы, которые могут нуждаться в дополнительной защите в определенное время года.
Розничная торговля: Следите за онлайн-покупателем в режиме реального времени, чтобы определить, повысит ли предоставление дополнительной информации о продукте или поощрений вероятность совершения транзакции.
Примеры прогнозной аналитики
Организации во всех отраслях используют прогностическую аналитику, чтобы повысить эффективность своих услуг, оптимизировать техническое обслуживание, выявить потенциальные угрозы и даже спасти жизни. Вот три примера:

Rolls-Royce оптимизирует графики технического обслуживания и снижает выбросы углекислого газа
Компания Rolls-Royce, один из крупнейших в мире производителей авиационных двигателей, внедрила прогнозную аналитику , чтобы помочь значительно сократить количество выбросов углерода в своих двигателях, а также оптимизировать техническое обслуживание, чтобы помочь клиентам дольше держать свои самолеты в воздухе.

DC Water снижает потери воды
Управление водоснабжения и канализации округа Колумбия (DC Water) использует прогнозную аналитику для снижения потерь воды в своей системе. Его флагманский инструмент Pipe Sleuth использует усовершенствованную модель нейронной сети с глубоким обучением для анализа изображений канализационных труб малого диаметра, их классификации и последующего создания отчета об оценке состояния.

PepsiCo развивает цепочку поставок с помощью прогнозной аналитики
PepsiCo трансформирует свои отделы электронной коммерции и продаж на местах с помощью предиктивной аналитики, чтобы знать, когда у розничного продавца может закончиться товар . Компания создала платформу Sales Intelligence Platform, которая объединяет данные розничных продавцов с данными цепочки поставок PepsiCo, чтобы прогнозировать отсутствие товаров на складе и предупреждать пользователей о необходимости повторного заказа.

Инструменты предиктивной аналитики
Инструменты предиктивной аналитики дают пользователям глубокое представление в режиме реального времени о почти бесконечном множестве бизнес-операций. Инструменты можно использовать для прогнозирования различных типов поведения и моделей, например, как распределять ресурсы в определенное время, когда пополнять запасы или лучший момент для запуска маркетинговой кампании, основываясь на анализе данных, собранных за определенный период времени.