Prediktivna analitika, koja se ponekada naziva i big data analitika, počiva na aspektima rudarenja podataka kao i algoritmima za razvijanje prediktivnih modela. Ovi prediktivni modeli mogu biti korišćeni od strane kompanijskih marketara za efektivniji razvoj predviđanja budućih ponašanja korisnika na osnovu pribavljenih istorijskih podataka.

Ovi statistički modeli imaju sve više pristalica usled široke rasprostranjenosti i dostupnosti podataka trenutno, kao i rađanja veštačke inteligencije i mašinskog učenja. Prediktivna analitika ima široke rrimene i često zahteva 4 ključne komponente kako bi se održala efektivnost.

1. Pribavljanje podataka

Prema osnovama bilo kog aspekta data nauke, teško je razviti precizna predviđanja ili izraditi drvo odlučivanja ukoliko prikupljate uvide iz neadektvatnih izvora podataka. Iz tog razloga, u bilo kom scenariju prediktivne analitike, suština je da izvori podataka budu stručno i temeljno ispitani kako bi se osiguralo da mogu pružiti odgovore na pitanja vezana za donošenje odluka visokog nivoa. Bez upotrebe big data u prediktivnoj analitici, ovi deskriptivni modeli ne mogu pružiti kompetitivnu prednost niti poslužiti u pregovorima budućih ishoda.

Tokom ove faze, jedna od najboljih praksi će biti identifikacija nedostataka podataka u vašim izlaznim informacijama. Takođe biste želeli da pregledate pravne komponente i faktore privatnosti podataka kako biste odredili verodostojnost datog izvora.

2. Upotrebljivost podataka

Nakon što pronađete odgovarajuće segmente podataka i spremite se za razvoj prediktivne analize zasnovane na ovim velikim skupovima podataka, treba da odredite koliko su tačno korisni vaši podaci.

Za svaku marketing kampanju ili primenu prediktivne analitike, jedna od vaših boljih odluka mogla bi biti da prikupljate podatke direktno umesto da se oslanjate na uvide koje pružaju druge organizacije. Premda podaci trećih strana mogu igrati ulogu i u optimizaciji i u konverzijama, to nije nužno najkorisnije u svetu prediktivne analitike. Ovo može uzrokovati izvesne poslovne probleme i sa vašim podacima, kao i sa vašom analitikom podataka, veb analitikom i varijabilom reakcije.

Bez obzira u kojoj ste industriji, bilo da je to velika osiguravajuća kompanija, farmaceutska organizacija ili pružalac finansijskih usluga, može vam koristiti da prikupljate sopstvene podatke kako biste predvideli buduće događaje. U pogledu prediktivne analize, ne možete biti sigurniji u njenu upotrebljivost.

3. Duboko učenje, mašinsko učenje i automatizacija

Mnogi poslovni procesi pokazuju trendove ka upotrebi sfere poslovne inteligencije, pogotovo kada je reč o određenim alatima za prediktivnu analitiku. Ipak, mnogi data naučnici i analitičari poslovanja se ne mogu tek tako osloniti na tehnike automatizovane regresije poput logističke regresije i linearne regresije. To proizilazi, u najvećoj meri, iz činjenice da postoji već postavljena određena regulativa podataka kada je u pitanju marketinška tehnologija i softver za prediktivnu analitiku.

Nekoliko dobavljača je integrisalo neke od ovih mogućnosti napredne analitike i modeliranja podataka u svoje softvere prediktivne analitike, jer nije teško regulisati automatizaciju podataka u realnom vremenu.

4. Ciljevi i korišćenje

Poslovni korisnici treba da odrede da li njihova prediktivna analitika ispunjava ključne potrebe, ili pak sirovi podaci, odgovori kupaca i analitičke metode daju netačne pozitivne podatke.

Ne samo da želite da budete sigurni da vaši alati prediktivne analitike pružaju precizna predviđanja nakon pripremanja podataka, već takođe želite da odredite da li možete dovesti u vezu prediktivnu analitiku sa svojim poslovim ciljevima. Oni koji rano usvoje i praktikuju korišćenje podataka iz prošlosti i primenjuju ih u prediktivnoj analitici bez ostvarivanja ključnih ciljeva, po svoj prilici propuštaju neke od najvažnijih komponenti takvog modela.

Pored svega ovoga, mali binisi i preduzeća treba da razumeju da su nizovi podataka prediktivne analitike najefektivniji ne samo za klasifikaciju modela ili vizuelizaciju, već i za poboljšanje usluga i opcija.

Prediktivni modeli će izvesno promeniti okruženje za mnoge biznise. Od primene podataka sa senzora pa sve do upotrebe podataka za pametnije analize, teško je reći koliko velik uticaj će prediktivni modeli ostvariti na brojne industrije.

Razvoj strategije analitikom podataka: Ka većoj konkurentnosti