Системы предиктивной аналитики

Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) позволяют организациям использовать агрегированные данные о своих продажах, клиентах, финансах и общей эффективности бизнеса, моделируя будущие результаты и выявляя лучшие варианты дальнейших действий.

Предиктивная аналитика - это метод анализа данных, который позволяет прогнозировать будущие события и результаты на основе существующих данных.

Данный бизнес-процесс включает в себя сбор, обработку и анализ данных для выявления скрытых знаний и трендов, которые могут повлиять на деятельность организации в будущем. Бизнес-процесс Предиктивной аналитики позволяет компаниям сделать более точные предсказания и принимать более обоснованные решения, что в конечном итоге может привести к улучшению производительности, результатов и увеличению прибыли.

Системы предиктивной аналитики предназначены для анализа больших объёмов данных с целью выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть использованы для прогнозирования будущих событий. Они помогают организациям принимать обоснованные решения, основанные на анализе исторических данных, и предсказывать возможные исходы на основе выявленных паттернов.

Предиктивная аналитика широко применяется в различных сферах деятельности, таких как финансы, здравоохранение, производство, логистика и маркетинг. В финансовом секторе она используется для оценки кредитных рисков, прогнозирования оттока клиентов и оптимизации инвестиционных стратегий. В здравоохранении предиктивная аналитика помогает выявлять пациентов с высоким риском развития заболеваний, оптимизировать лечение и улучшать клинические результаты. В производственной сфере системы предиктивной аналитики применяются для прогнозирования отказов оборудования, оптимизации производственных процессов и снижения затрат на техническое обслуживание.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ больших данных

Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций

Визуализация данных

Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Индикация трендов и проблем

Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов

Интеллектуальный анализ данных (ИАД)

Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов

Машинное обучение

Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Потоковая аналитика

Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов

Прогнозирование и предсказательная аналитика

Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования

Статистический анализ

Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций

Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)

Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных

Коннекторы для источников данных

Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

Программная система предиктивной аналитики может иметь полезный эффект в различных областях применения, включая:

• Бизнес: предиктивная аналитика может помочь улучшить производительность, оптимизировать бизнес-процессы и прогнозировать рынок.

• Здравоохранение: предиктивная аналитика может помочь в предсказании заболеваний и позволяет лечить пациентов на более ранней стадии и более эффективно управлять здравоохранением.

• Финансы: предиктивная аналитика может помочь в управлении рисками, прогнозировании цен и изменениях на рынке, а также предоставлять инвесторам конкурентное преимущество.

• Производство: предиктивная аналитика может помочь улучшить эффективность производства путем оптимизации процессов и предотвращения неисправностей оборудования.

• Маркетинг: предиктивная аналитика может помочь в предсказании потребительского спроса, улучшении кампаний по продвижению продуктов и персонализации рекламных материалов.

Для того чтобы соответствовать категории систем предиктивной аналитики, они должны иметь следующие функциональные возможности:

• Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа больших объёмов данных и выявления закономерностей, которые могут быть использованы для предсказания будущих событий.

• Моделирование различных сценариев на основе выявленных закономерностей для определения наиболее вероятных исходов.

• Поддержка принятия решений путём предоставления рекомендаций на основе анализа данных и моделирования сценариев.

• Автоматическая адаптация моделей к изменяющимся условиям и новым данным для повышения точности прогнозов.

• Интеграция с другими системами для обмена данными и расширения функциональности предиктивной аналитики.