Центровете за Medicare и Medicaid (CMS) наскоро обявиха, че между 2012 и 2014 г. организацията е спестила 42 милиарда долара. CMS, партньорство с правоприлагащите органи и проверка на доставчици на здравни услуги, беше отговорна за част от спестяванията. Но CMS спестява голяма част от сумата чрез прилагане на прогнозни анализи, като по този начин предотвратява „измамите, отпадъците и злоупотребите“.
„От 1-ви октомври 2012 г. до 30 септември 2014 г. (фискална година (FY) 2013 г. и ФГ 2014 г.) всеки долар, инвестиран в програмите за целостта на програмата на Medicare на CMS, спестил 12,40 щ.д. за програмата Medicare.“
$config[code] not foundКазано по-просто, прогнозният анализ е „компютрите, които се учат от миналото поведение за това как да направят по-добре определени бизнес процеси и да предоставят нови прозрения за това, как вашата организация наистина функционира“.
Компаниите трябва да се научат как да се справят с действащи стратегии от събраните данни. Предсказващите анализи могат да се възползват от бизнеса ви по много начини, включително определяне на действията на клиентите, опростяване на процесите и намаляване на нивото на риска.
Извозване на отпадъци (GIGO)
В ИТ имаме една поговорка: „изхвърляне на боклук” (GIGO). Това означава, че качеството на вашите данни е изключително важно. Базиращите се бизнес решения за невалидни данни могат да имат сериозно отрицателно въздействие върху бизнеса ви.
Уверете се, че всеки, който участва във въвеждането на данни във вашата компания, разбира колко критична е точността за успеха на вашия бизнес.
Примери за прогнозен анализ
Предсказващ анализ Анализирайте операциите на компанията
Harvard Business Review съобщава, че големите данни са изключително полезни за прогнозиране на клиентското търсене на продукти, които не са „хитове“, а по-скоро се продават на много хора в различни ниши (известни още като „дълга опашка“).
Добивът на този тип данни е по-труден, тъй като продуктите в дългата опашка не са толкова популярни, колкото продуктите с хит и регионите, в които се продават, не са толкова големи.
Предсказуем анализ е изключително полезен за извличане на тези данни и определяне на това, което клиентите в тези ниши искат.
Задаване на ценообразуване с помощта на прогнозен анализ
Друг начин, по който прогнозният анализ помага на компаниите е да определят цените. Фирмите могат да увеличат продажбите си, като насочват конкретни клиенти с конкретни цени, отстъпки и промоции.
Онлайн търговците на дребно могат да използват тона данни, които събират за поведението на клиентите си, за да коригират цените си съответно на това, което ще се хареса на техните клиенти.
Предсказващите анализи също така значително подпомагат индустриите, които разчитат на машините за техния успех, тъй като данните могат да бъдат използвани за оценка на това кога тези машини се нуждаят от поддръжка или е вероятно да се провалят.
Учените от Microsoft са използвали данни, които са събрали на самолета, за да определят кога полетите вероятно ще бъдат отменени или забавени. Авиокомпаниите са само един пример за организации, които могат да облекчат огромно количество отпадъци, просто като са готови да намерят начини да минат данните, които вече имат.
Предсказващ анализ намалява риска
Намаляването на риска за компаниите е друго предимство на прогнозния анализ. Предприятията имат интерес да открият начини за повишаване на тяхната сигурност, тъй като не става въпрос за това дали ще се случат нарушения на данните, а по-скоро когато те ще се случат.
Събирането на информация за минали атаки и идентифицирането на цифрови пръстови отпечатъци за предотвратяване на бъдещи прониквания е конвенционалният начин за предотвратяване на нарушения на данните. Този метод става все по-неефективен, тъй като кибер атаките стават по-сложни.
Разбира се, прогнозните анализи не са гарантирани, за да се предотврати всяка атака, която идва. Това обаче е проактивен подход към защитата на информацията, а не на реагирането.
Компаниите могат да използват прогнозни анализи, за да идентифицират атаки, които никога преди не са виждали, вместо да разчитат на това, което знаят за минали атаки. В комбинация с изкуствен интелект, прогнозните анализи могат да станат наистина мощни.
Прилагане на прогнозен анализ
Лесно е да се говори за прилагане на прогнозния анализ, но всъщност това може да бъде сложно. За да започнат, фирмите трябва да определят следното:
- отговорността на вашия бизнес, ако ръководството прави лош избор,
- видовете решения, които прави вашата компания,
- какви ресурси най-добре ще ви помогнат да приложите стратегията си за предсказуем анализ.
Предсказуем анализ ще бъде очевиден актив за вашата компания, ако цената на серия от лоши решения ще бъде висока (например, подобна на 42 милиарда долара, които биха били изразходвани от CMS).
Също така е полезно да се признае, че не всички решения са равни. Оперативните решения обикновено имат правилни или грешни отговори, докато стратегическите решения могат да имат неясни отговори.
Можете да използвате прогнозен анализ с двата типа решения, но ще трябва да адаптирате моделирането си за всяка ситуация. И тогава трябва да изберете решението за анализ, най-подходящо за вашите нужди и с екип, който знае какво прави.
Ръководството трябва да идентифицира:
- вашите проблеми,
- желани резултати,
- вътрешни масиви от данни,
- стойността на решението, което разглеждате.
Използвайте тази информация, за да определите кой доставчик е най-подходящ за вашата компания.
Големи данни и прогнозен анализ от Професор Лили СагафиПредсказващ анализ е ефективен актив
Използването на големи данни вече не е провинция само на големи корпорации. Сега дори малките предприятия признават неговата стойност. За щастие, компаниите вече могат да използват предимствата на големите данни поради наличието на нови облачни решения.
Когато става въпрос за подобрение във всяка сфера на живота, няма лечители. Въпреки това, прогнозният анализ е ценен ресурс, който помага на вашия бизнес не само да бъде по-ефективен, но и да намали риска в различни области.
Предскажете снимка чрез Shutterstock
1