Предиктивная аналитика. Системы предиктивной аналитики.

Системы предиктивной аналитики данных

10.11.2019
В современном мире решения, основанные на анализе BigData, уже доказали свою эффективность и прогностическую ценность.

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.
BigData в аналитике и продажах/Услуги ГК"РАМАКС»
Логистика и маршрутизация средств и ресурсов/Услуги ГК «РАМАКС»


Телекоммуникационные компании

Сотовые операторы и интернет-провайдеры являются обладателями огромного объема данных о перемещении людей, статистике звонков и сетевой активности и др. Для извлечения полезной информации и получения прибыли из этих данных требуются методы предиктивной аналитики, которые позволяют:

  • 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, ERP-системы позволяют отслеживать изменения технологического процесса в режиме реального времени и хранить данные в унифицированном формате. При их интеграции с системами предиктивной аналитики можно значительно повысить эффективность протекания технологических процессов, вовремя проводить техобслуживание и ремонт объектов.

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.
Повышение эффективности бизнес-процессов/ГК «РАМАКС»


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»

2.png

Портфель успешных кейсов включает проекты внедрения предиктивных ремонтов и платформы для обработки обращений клиентов в ПАО «Аэрофлот» с настройкой среды для обработки и хранения BigData.
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.

Подпишитесь на свежие новости и события
Отправить запрос
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно