예측 분석 설명

점점 더 불확실해지는 세상에서 예측 분석이 조직이 정확성과 확신을 가지고 미래를 예측하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.

예측 분석:정의

예측 분석은 과거 데이터 및 분석 기술을 기반으로 미래 결과에 대한 예측을 목표로 하는 데이터 분석 범주입니다.

이러한 기술은 여러 데이터 소스에 걸쳐 있으며 일반적으로 통계 모델링과 기계 학습을 모두 포함합니다. 데이터 세트를 통찰력으로 변환하는 이러한 통계 모델은 예측 분석의 구조를 나타냅니다.

데이터 과학에 기반을 둔 정교한 도구를 활용하여 모든 조직은 이제 과거 및 현재 데이터를 사용하여 미래의 추세와 행동, 밀리초, 수개월 또는 수년을 안정적으로 예측할 수 있습니다.

일반적으로 고객 평생 가치 및 고객 세분화 향상을 통해 마케팅 의제를 지원하기 위해 만들어졌습니다. 또는 예측 유지 관리 및 품질 보증을 통해 제조하는 경우 모델은 대규모 및 실시간 딥 러닝을 활용하여 빅 데이터에 가치를 추가하고 이점을 구축합니다.

간단한 역사

빅 데이터의 증가로 인해 조직을 집어삼키는 방대한 데이터 세트를 분석하고 이해하고 가치를 도출해야 할 필요성이 생겼다는 점은 의심의 여지가 없습니다.

Gartner에 따르면 2025년까지 조직의 70%가 큰 데이터에서 크고 작은 데이터로 초점을 전환하여 분석에 더 많은 컨텍스트를 제공하고 AI가 데이터를 덜 사용하게 만들 것이라고 합니다. 이는 주로 격리된 데이터 볼륨이 크게 관련이 없다는 사실에 대한 응답입니다.

그러나 의미 있는 데이터는 비즈니스 내에서 가장 가치 있는 필수품 중 하나가 되었으며, 이를 활용하고, 이해하고, 의미를 도출하는 관행으로 인해 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)와 관리, 수익 창출 및 이해를 위한 전담 부서가 부상하게 되었습니다. 순수한 데이터 수집을 넘어선 것입니다.

데이터 분석은 5가지 핵심 영역으로 나뉩니다. 역사적 성과에 대한 요약을 제공하는 설명; 현재 데이터에 대한 통찰력을 제공하는 실시간, 주변 사건의 "이유"에 초점을 맞춘 진단; 행동, 이벤트 또는 행동이 발생할 정확한 가능성을 확인하기 위해 통계 분석 기술을 적용하는 예측; 그리고 다음에 무엇을 해야 하는지 조언하기 위해 앞서 언급한 모든 영역을 수렴하는 것과 관련된 규정.

BI로 할까, BI로 할까?

예측 분석은 기본적으로 분석을 사용하여 미래 이벤트를 예측하는 고급 BI(비즈니스 인텔리전스) 형태입니다. 기존 BI는 일반적으로 재무 및 회계와 같은 유한 소스의 데이터를 사용하는 반면 예측 분석은 다차원의 신규 및 과거 데이터를 확인하여 패턴, 행동 및 추세를 식별합니다.

데이터 마이닝, 통계 알고리즘, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 기술을 활용하여 위험을 감지하고 기회를 발굴하기 위한 동적 통찰력을 생성합니다. 회귀 모델링으로 알려진 다양한 행동 요인 간의 상호 의존성과 관계는 인간의 뇌가 달성할 수 없는 방식으로 분석될 수 있습니다.

사실, 데이터 세트 내에서 관계를 식별하도록 설계된 신경망 또는 알고리즘은 인간의 두뇌가 분석을 강화하고 달성 가능한 것의 새로운 지평을 여는 방식을 모방합니다. 이 깊이 있고 정확한 수준의 통찰력을 통해 사용자는 최상의 결정을 내리고 비즈니스를 올바른 방향으로 이끌 수 있습니다.

많은 BI 플랫폼이 빅 데이터를 포함하도록 진화했다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 구름; IoT 및 AI, 이에 따라 일부 업계 전문가들은 예측 분석을 BI의 한 분야로 간주합니다. 이 용어는 틀림없이 서로 얽혀 있으며 기계 학습이 예측 분석에 중추적인 역할을 하게 되면서 예측 분석 프로젝트를 기계 학습이라고 하는 경우도 있습니다.

이 후자의 점에서 둘을 구별하는 것이 중요합니다. 머신 러닝은 예측 분석을 가능하게 하는 기본적인 요소이지만, 따로따로 보면 실제와 동의어인 통찰력을 제공할 수 없습니다.

예측 불가능한 시기에 예측 가능성

예측 분석의 가장 눈에 띄는 용도 중 일부에는 일기 예보가 포함됩니다. 정치 캠페인 성과; 기후 변화; 질병의 확산으로 그 중요성을 쉽게 알 수 있습니다. 이것들은 모두 매우 복잡하며 Brexit에 직면하여 점점 더 예측할 수 없게 된 세상에서; 코로나; 정치적 긴장, 예측 분석을 통해 이전 도구보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 미래를 내다볼 수 있습니다.

외부 문제를 상쇄하고 불확실성을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 가시성 수준에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 병목 현상을 우회하여 비용을 줄이고 수익성을 높일 수 있는 경로를 찾습니다.

이에 대한 좋은 예는 수익성 있는 고객의 소싱, 유지 및 육성입니다. 연료 및 인건비 상승과 같은 문제에 영향을 미치고 공급망에 영향을 미치는 운전자 부족 문제를 해결하고 리소스를 올바른 고객에게 전달하고 개방적이고 의미 있고 유익한 방식으로 의사 소통하는 것은 불가능하지만 일부를 완화하는 데 필요한 수익성을 높일 수 있습니다. 이러한 도전의.

사례

예측 분석은 여러 부서의 여러 비즈니스 활동에 대한 심층적인 실시간 이해를 제공합니다. 예를 들어 인건비 상승 및 코로나19 부재를 완화하려는 접객업 회사와 같이 특정 시점에 적절한 리소스를 할당하는 것부터 재고 보충 및 마케팅 캠페인 타이밍에 이르기까지 엄청난 가치를 가져올 기회는 무궁무진합니다.

특히 제조 분야에서 기업은 생산 현장에서 향상된 성능과 생산성을 통해 이미 배당금을 거두고 있습니다.

기계가 계속해서 정교해지고 과도한 가동 중지 시간이 유지될 수 없게 됨에 따라 제조업체는 예측 제조 분석을 채택하여 장비 고장의 위치, 특성 및 빈도를 예측하고 있습니다.

센서와 같은 다양한 소스의 데이터 분석을 통해 수동으로 육안 검사, 진동, 전력 소비 및 온도를 측정하고 이를 과거 패턴과 업계의 광범위한 사용에 대해 매핑하면 수집된 통찰력의 명확성이 기존 BI가 생성할 수 있는 것보다 훨씬 우수하다는 것을 분명히 알 수 있습니다.

역경에 대한 선견지명

이러한 배경에서 글로벌 예측 분석 시장이 2021년 105억 달러에서 2026년 281억 달러로 성장할 것이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

그러나 기술 부족, 특히 데이터 과학자와 관련된 문제가 만연합니다. 이와 동시에 구현 방법론에는 전담 경험과 전문 지식이 필요하며, 이는 빠르게 성장하는 새로운 분야에서는 쉽지 않습니다.

고맙게도 비즈니스 요구와 기능을 제공하는 데 사용할 수 있는 기술의 잠재적 부족 사이의 격차를 해소하는 새로운 유형의 솔루션이 등장했습니다. 예를 들어 Senseye PdM은 머신 러닝이 주입되고 대규모로 개발되어 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼입니다.

이러한 기술과 혁신의 결합은 계속해서 데이터 과학을 업계의 최전선으로 이끌어 더 많은 조직이 잠재력을 발휘하고 통찰력을 선견지명으로 전환할 수 있도록 합니다.

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