Noituutta vai parhaita käytäntöjä? Ennakoivan analytiikan taika

Kenelle tahansa kelpaisi kristallipallo, jolla voisi kurkistaa tulevaisuuteen. Kuvittele, millaisia trendejä voisit ennakoida ja millaisia strategisia siirtoja voisit tehdä. Vaikka ennakoiva mallintaminen sai alkunsa sääennusteista 1940-luvulla, kristallipalloja (tai ainakaan toimivia sellaisia) ei vieläkään valmisteta tehtaissa. Ennakoivan analytiikan avulla olemme kuitenkin päässeet hieman lähemmäs tuota taikaa. 

Tässä artikkelissa selitän, miten ennakoiva analytiikka hyödyntää historiallista dataa ja kehittyneitä algoritmeja trendien ennustamiseen, päätöksenteon optimointiin ja kilpailuedun tarjoamiseen eri toimialoilla.

Mitä ennakoiva analytiikka on?

Ennakoiva analytiikka käyttää historiallista dataa kartoittamaan ja arvioimaan, miltä tulevaisuus voisi näyttää useissa eri skenaarioissa. Viime vuosina olemme voineet hyödyntää tilastollisia algoritmeja ja koneoppimista (ML) ennusteiden tekemiseen nopeammin ja tarkemmin. Tämä puolestaan on antanut meille mahdollisuuden ennakoida trendejä, mukauttaa toimintoja niiden huomioimiseksi ja minimoida niihin mahdollisesti liittyviä riskejä. 

Miten ennakoiva analytiikka toimii?

Kyse ei ole niinkään yksinkertaisesta prosessista, jossa luvut syötetään valmiiseen malliin – ainakaan, jos haluat merkityksellisiä ja luotettavia ennusteita.

1. Aloita keräämällä olennainen data. Se voi sisältää tietueita, lokitietoja, demografisia tietoja tai ulkoisia tietoaineistoja. Tärkeintä on varmistaa, että tiedot ovat laadukkaita ja soveltuvat etsimäsi ennustettavan lopputuloksen tyyppiin.
2. Seuraavaksi sinun on siistittävä data. Tällä tarkoitan kaksoiskappaleiden poistamista, puuttuvien arvojen korjaamista ja jäljelle jäävän datan muotoilemista sopivaan muotoon.
3. Kaikki ennakoiva analytiikka ei ole samanlaista. Sinun on valittava tarpeisiisi parhaiten sopiva malli. Vaihtoehtoja on useita, kuten:
   1. Regressiomallit: Nämä voivat olla lineaarisia tai logistisia. Lineaarinen regressio ennustaa jatkuvan numeerisen lopputuloksen, kuten talojen hinnan. Logistinen regressio ennustaa binäärisen lopputuloksen, kuten sen, ostaako asiakas tuotteen.
   2. Päätöspuut: Nämä kuvaavat tietoa solmuissa, jotka ovat datasi ominaisuuksiin perustuvia päätöksiä. Lopullisen lopputuloksen muodostavat solmujen päissä olevat puun lehdet. Päätöspuita voidaan myös yhdistää satunnaismetsiksi tarkempien ennusteiden saamiseksi.
   3. Neuroverkot: Nämä mallit koostuvat toisiinsa yhteydessä olevista solmuista ihmisaivojen tapaan, ja ne sopivat erinomaisesti monimutkaisen datan sisältämien kuvioiden löytämiseen. Niitä voidaan laajentaa syväoppimismalleiksi, joissa yhdistetään useita neuroverkkoja, jotka pystyvät oppimaan monimutkaisia kuvioita.
   4. Aikasarja-analyysi: Kun dataa kerätään ajan mittaan, nämä mallit voivat analysoida kyseisen ajanjakson aikana muuttuvia trendejä, syklejä ja kuvioita. 
   5. Ryhmittely ja luokittelu: Näissä malleissa dataa ryhmitellään ja luokitellaan. Ryhmittelyssä toisiinsa samankaltaisemmat pisteet kootaan yhteen erilleen muista ryhmistä. Luokittelu jakaa datan ennalta määritettyihin nimikkeisiin tai luokkiin. 
4. Kun olet valinnut sopivan mallin, on aika kouluttaa ja testata sitä. On hyvä huomata, että jokaisella mallilla on vahvuutensa ja heikkoutensa, ja saatat päätyä käyttämään useita malleja datastasi ja tavoitteistasi riippuen. Anna mallille aikaa oppia data ja kuviot ja testaa sitä sitten erillisellä osajoukolla tarkkuuden määrittämiseksi.
5. Olet saavuttanut viimeisen vaiheen: on aika ottaa malli käyttöön! Ennakoivan analytiikan mallin käyttöönoton jälkeen sen pitäisi käsitellä uutta dataa vaivatta. Jatka säännöllistä seurantaa suorituskyvyn varmistamiseksi ja suunnittele uudelleenkoulutusta tarpeen mukaan.

Pitäisikö minun käyttää ennakoivaa analytiikkaa?

Kuten minkä tahansa nopeasti muotisanaksi muuttuvan edistysaskeleen kohdalla, hyötyjen ja haittojen punnitseminen on olennaista. Ennakoivaa analytiikkaa otetaan nopeasti käyttöön monilla toimialoilla terveydenhuollosta henkilöstöhallintoon. Yleinen käsitys on, että se johtaa parempaan päätöksentekoon, tehostaa toimintaa ja voi tarjota kilpailuetua. Kyse on siis kaukana noituudesta, ja kun tekoälyn ja koneoppimisen parannuksia tuntuu ilmestyvän viikoittain, näkymät ovat ehdottomasti lupaavat. 

Toisaalta sen laatu riippuu täysin siitä, millaista dataa sille syötät. Jos tankkaat Mercedes-autoon muuta kuin premium-bensiiniä, huomaat sen suorituskyvyn olevan suunnilleen Hondan tasolla. Datan hiominen riittävän laadukkaaksi ennakoivan analytiikan toimimista varten vie paljon aikaa, puhumattakaan sen syöttämisestä monimutkaisiin malleihin, joiden käytön opettelu vie vielä enemmän aikaa.

Myös yksityisyyteen liittyvät huolet ovat aihe, johon liittyy epävarmuutta. Tutkimuksissa on korostettu tarvetta malleille, jotka käsittelevät henkilötietoja eettisesti.

Lopullinen johtopäätös

Lopulta ennakoiva analytiikka lähestyy päivä päivältä yhä enemmän parhaita käytäntöjä noituuden sijaan. Se on lähimpänä toimivaa kristallipalloa, mitä olemme saavuttaneet, ja se muodostaa epäilemättä perustan lukemattomien toimialojen tulevaisuudelle.

Se, päätätkö investoida ennakoivaan analytiikkaan, riippuu käytettävissä olevasta ajastasi ja vaivannäöstäsi. Muista, että sitä hyödyntävät voivat hyvinkin olla huomisen johtajia.

Tilaa The CTO Clubin uutiskirje saadaksesi lisää parhaita käytäntöjä.