Sieben Phasen der Implementierung von Predictive Analytics

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Predictive Analytics ist ein datengesteuertes Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein, indem es Zukunftstrends aufdeckt und Risiken absichert – hier ist, wie sie das Beste aus ihm herausholen können.

 

In den letzten Jahrzehnten waren Business Intelligence Tools unerlässlich für Unternehmen, die sich im Wettbewerb behaupten wollen. Ihre Anwendung hat sich so weit verbreitet, dass ein neuer Ansatz erforderlich war, und sie kam in Form von The natural evolution of business intelligence. Predictive Analytics bietet ein tieferes Verständnis der zukünftigen Trends und stützt sich auf historische Daten und statistische Modelle. Wie bei der künstlichen Intelligenz ist sie jedoch nur so gut wie die Eingabe und die Argumentation hinter dem verwendeten Algorithmus.

 

Die Implementierung vonPredictive Analytics kann helfen, Kundenabwanderungen vorherzusagen, Cash-Flow und Umsatz zu prognostizieren und Marketingkampagnen zu verbessern – aber sie müssen ordnungsgemäß ausgeführt werden.

 

01 Projektdefinition

Es ist wichtig, genau zu wissen, was Sie mit der Implementierung der Methodik des Predictive Analytics erreichen wollen. Legen Sie vor Beginn die erwarteten Ergebnisse und klaren Ergebnisse sowie den Input fest, der verwendet wird. Stellen Sie sicher, dass alle Datenquellen verfügbar, aktuell und im erwarteten Format für die Analyse sind.

 

02 Datenerhebung

Da es bei der Predictive Analytics darum geht, große Datenmengen zu nutzen, um Trends zu erkennen und einen Schritt voraus zu sein, ist die Datenerfassungsphase entscheidend für den Erfolg der Initiative. Wahrscheinlich wird dies Informationen aus verschiedenen Quellen beinhalten, so dass es einen einheitlichen Ansatz für Daten geben muss. Manchmal werden Informationen gesammelt und abgefragt, um ein umfassendes Bild des zugrunde liegenden Phänomens zu erhalten.

 

Meistens werden die Daten in einem Datensee gesammelt – nicht zu verwechseln mit einem Data Warehouse, das einige wesentliche strukturelle Unterschiede aufweist. Ein Datensee enthält Informationen im Rohzustand. Das bedeutet, dass es von strukturiert (Tabellen) bis halbstrukturiert, wie XML oder unstrukturiert (Social Media Kommentare) reichen kann. Für den Erfolg des Projekts ist es unerlässlich, die Unterschiede zu verstehen und die richtigen Werkzeuge einzusetzen.

 

03 Datenanalyse

Sobald Sie alle Daten, die Sie benötigen, vor Ort haben, ist es an der Zeit, sie zu analysieren. Die Untersuchung wird hoffentlich Trends aufdecken oder Prozesse optimieren. Überraschenderweise haben 80 Prozent dieser Phase eher mit der Bereinigung und Strukturierung von Daten zu tun als mit der Modellierung. Danach müssen die Ergebnisse interpretiert und umsetzbare Ziele definiert werden.

 

04 Statistik

Statistiken sind bei der Implementierung von Predictive Analytics ebenso wichtig wie große Datenmengen, insbesondere beim Testen und Validieren von Annahmen. Sehr oft haben die Projektverantwortlichen eine spezifische Hypothese über das Verhalten der Verbraucher, Bedingungen, die auf Betrug hinweisen und so weiter. Mit statistischen Methoden werden diese auf die Probe gestellt und Entscheidungen werden auf der Grundlage von Zahlen und nicht von Vermutungen getroffen.

 

Seien Sie bereit, Ihre Ideen durch Daten in Frage zu stellen und akzeptieren Sie, dass manchmal die offensichtlichen logischen Ergebnisse nicht von der Realität unterstützt werden.

 

05 Modellierung

Wenn es um die Modellierung geht, ist es oft am besten, vorhandene Werkzeuge zu verwenden. Es gibt unzählige Bibliotheken, die auf Open-Source-Programmiersprachen wie Python und R basieren. Es bleibt keine Zeit, das Rad neu zu erfinden, es ist wichtiger, die verfügbaren Optionen zu kennen und die beste für den Job auszuwählen. Das ultimative Ziel sollte es sein, die Modellierung zu demokratisieren und sie sowohl Business-Analysten als auch Datenwissenschaftlern zugänglich zu machen.

 

06 Bereitstellung

Nach der statistischen Analyse der Daten und der Kalibrierung des Modells müssen die Ergebnisse interpretiert und in die tägliche Routine integriert werden.

 

Wie vorgeschlagen, sollte das Modell, sobald es erstellt und als ausreichend erachtet wurde, verwendet werden, um die täglichen Entscheidungen zu bestimmen und die Prozesse in der Organisation zu steuern. Es reicht nicht aus, Zahlen zu haben, die zeigen, was für das Unternehmen das Beste wäre, es sei denn, das bedeutet umsetzbare Schritte und messbare Ergebnisse.

 

07 Überwachung

Die Realität ist nicht statisch, ebenso wenig wie Daten. Ein Modell kann für einen bestimmten Zeitraum gültig sein, während sich die äußeren Bedingungen nicht wesentlich ändern. Es ist eine gute Praxis, die Modelle regelmäßig zu überprüfen und mit neuen Daten zu testen, um sicherzustellen, dass sie ihre Bedeutung nicht verloren haben.

 

Dies ist besonders wichtig für die benutzen Modelle, die im Marketing benutzt werden. Die Präferenzen der Kunden und die Trends in den Verbrauchermärkten ändern sich manchmal so schnell, dass frühere Erwartungen schnell zu den Nachrichten von gestern werden.

 

Schlussfolgerungen

Es vollzieht sich ein Übergang von der Abhängigkeit von Berichten und Vergangenheitsdaten hin zu einem Blick in die Zukunft und der Vorbereitung darauf. Der extrem wettbewerbsintensive Marktplatz drängt Unternehmen, neue Wege zu finden, um ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein und einfach weiterzumachen. Sie müssen Chancen verstehen, bevor sie entstehen, und bereit sein, wenn sie eintreten.

 

KEY TAKEAWAYS

 

  • Seien Sie sich über den Umfang Ihres Projekts im Klaren und definieren Sie von Anfang an die erwarteten Ergebnisse und Ergebnisse. Geh nicht einfach mit dem Strom.
  • Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Daten haben. Lagern Sie es in einem Datensee, um es wiederholt für verschiedene Zwecke und in verschiedenen Umgebungen verwenden zu können.
  • Führen Sie die Analyse an sauberen, organisierten Daten durch und versuchen Sie, die Ergebnisse auf umsetzbare Weise zu interpretieren.
  • Vertraue den Zahlen, nicht den Eingebungen. Führen Sie detaillierte statistische Analysen durch.
  • Versuchen Sie nicht, das Rad neu zu erfinden. Scannen Sie durch vorhandene kostenlose Tools.
  • Erstellen Sie narrensichere Prozesse auf der Grundlage der Untersuchungsergebnisse.
  • Besuchen Sie Ihre Modelle häufig genug.

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