Überblick
Egal ob es darum geht, wann sich ein Kunde von einem Service abmeldet, ein Flugzeugteil ausfällt oder eine Aktie steigt, das Potenzial von Predictive Analytics ist in jeder Branche klar. Predictive Analytics beantwortet die Frage "Was wird passieren?". Prescriptive Analytics ist der nächste Schritt im Prozess und beantwortet "Was soll ich jetzt tun?". Beide Arten von Modellen spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen.
Trotz des Hypes um beide Vorhersagemodelle – oder vielleicht gerade deswegen – stehen ihnen viele Geschäftsführer skeptisch gegenüber. Mehr als die Hälfte der von KPMG für den Global CEO Outlook-Report 2018 befragten CEOs erklärte, dass sie "weniger Vertrauen in die Genauigkeit von Predictive Analytics im Vergleich zu historischen Daten" hätten. Wenig hilfreich dabei ist, wenn Vorhersagemodelle in der Öffentlichkeit in Frage gestellt werden, etwa wenn es um den Gewinner einer Wahl oder die Ausbreitung einer Grippe geht. Und wie wir bei Prognosen über COVID 19-bedingte Todesfälle und Krankenhausaufenthalte sehen, kann der Mangel an Klarheit in solchen Projektionen das Vertrauen der Öffentlichkeit erschüttern und die öffentliche Politik tiefgreifend beeinflussen.
Es gibt bestimmte Schlüsselfaktoren, die zu genauen Vorhersagemodellen beitragen, was wiederum zu genaueren präskriptiven Analysen führt. Und sie beschränken sich nicht nur auf die technischen Aspekte - in der Tat können Sie dafür sorgen, dass Ihr Vorhersagemodell erfolgreich sein wird, indem Sie es auch auf organisatorischer Ebene auf Erfolg ausrichten.
Vorbereiten Ihrer Organisation
Wie Eric Siegel erklärt, ist die operative Bereitstellung durch die Zusammenarbeit von quantitativen und geschäftlichen Stakeholdern von entscheidender Bedeutung. So sorgen Sie dafür, dass Predictive Analytics funktioniert. Dies umfasst zu Beginn jedes Projekts zwei wichtige Schritte:1. Festlegung des Geschäftsziels
Wie kann Ihr Vorhersagemodell integriert werden, um bestehende Abläufe positiv zu beeinflussen? Beispielsweise kann ein Kundenabwanderungsmodell dem Marketing dabei helfen, Kundenbindungskampagnen effektiver auszurichten.2. Definieren Sie ein bestimmtes Vorhersageziel
Hier geht es um eine spezifische Frage, die das in # 1 definierte Geschäftsziel unterstützt und von den Stakeholdern mitgetragen wird. Ein Beispiel für eine Prognosefrage könnte etwa lauten: "Welche aktuellen Kunden, die mindestens ein Jahr bei uns waren und Produkte im Wert von mehr als 1.500 US-Dollar gekauft haben, werden höchstwahrscheinlich unseren Service in den nächsten drei Monaten kündigen und für den Rest des Jahres nicht wieder aufkreuzen?"
Nachdem diese Schritte abgeschlossen sind, können Sie mit der Vorbereitung Ihrer Trainingsdaten für die Machine Learning-Software fortfahren und ein Modell bereitstellen. Sie sollten die Vorhersagen des Modells in vorhandene Vorgänge integrieren. Beispielsweise könnten Sie eine Bindungskampagne auf die obersten fünf Prozent der Kunden beschränken, von denen Sie glauben, dass sie unter die "aktuellen Kunden" in Ihrer Prognosezielfrage fallen.
Aber zuerst müssen Sie sicherstellen, dass Sie über die richtigen Technologien verfügen.
Vorbereitung Ihrer Lösung
1. Multi Genre-Analysen
Die Integration von Multi Genre-Analysen in Ihr Predictive Modeling und die Machine Learning-Klassifizierungen lässt Sie eine Vielzahl von Analysetechniken nutzen. Damit können Sie die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Geschäftsergebnisses gut vorhersagen.
Angenommen, Sie haben versucht, die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung zu bestimmen. Dann müssen Sie möglicherweise Algorithmen oder Funktionen im Zusammenhang mit Datenvorbereitung, Erkennung, Exploration, Visualisierung, Modellerstellung und -bewertung für Maschinelles Lernen sowie Modellauswertung einbeziehen, die alle in einem sequenziellen Workflow bereitgestellt werden müssen.
2. Vielfältige Analysen in einen einzigen Framework integrieren
Predictive Modeling ist schwierig und komplex, insbesondere wenn Analysefunktionen und Algorithmen manuell zusammengepatcht werden müssen, jeweils mit eigenen Benutzerführungen, Dokumentationen und Workflows. Wenn sie diese Funktionen an einem Ort zusammenfügen und es den Benutzern leicht machen, sie automatisch aufzurufen, wird ihre Arbeit viel einfacher, und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringert.3. Skalierbarkeit
Ihre Vorhersagefähigkeit profitiert von einer Plattform, die nicht nur riesige Datenmengen analysieren, sondern auch Multi Genre-Analysen beliebig häufig wiederholen kann. Große Datensätze reichern die Modelle an und führen zu besseren Klassifizierungen und Vorhersagen. Die Skalierbarkeit von Modellen ist auch wichtig, um zu verhindern, dass Ihre Datenwissenschaftler Modelle manuell neu erstellen und operationalisieren müssen.4. Leistung
Um mit allen ins Unternehmen gestreamten Daten Schritt halten zu können, muss eine Plattform die Verzögerung zwischen Datenerfassung und Operationalisierung verkürzen können. Jeder Moment zählt, insbesondere wenn Sie die Zusammenarbeit auf Basis von Echtzeitdaten in Ihrem gesamten Unternehmen fördern möchten.
Mit einem Produkt wie Teradata Vantage gibt es eine nahtlose, leistungsstarke Plattform, die all diese Forderungen erfüllt. Die Plattform vereint Multi Genre-Analysefunktionen auf einer Oberfläche, so dass Benutzer im gesamten Unternehmen vorcodierte Funktionen aufrufen können, ohne zusätzliche Software oder Anweisungen schreiben zu müssen. Dies beschleunigt nicht nur den Prozess der prädiktiven Modellierung – es macht auch menschliche Fehler weniger wahrscheinlich, da mehr Schritte automatisiert werden. Die Plattform ist hochgradig skalierbar und ermöglicht es Benutzern, einfach auf große Datenmengen zuzugreifen und diese zu analysieren sowie wiederholt mehrere Modelle unterschiedlicher Komplexität zu implementieren. Schließlich ist die Leistung von Vantage eine wichtige Marktdifferenzierung, die Kunden hilft, Geschäftsergebnisse schnell und zuverlässig zu erzielen.
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