Hekseri eller beste praksis? Prediktiv analyses magi

Hva ville ikke hvem som helst gitt for å ha en krystallkule som kunne gi et glimt av fremtiden? Tenk deg hvilke trender du kunne forutse, og hvilke strategiske grep du kunne ta. Selv om prediktiv modellering først oppsto i forbindelse med værvarsling på 1940-tallet, finnes det fortsatt ingen fabrikk som produserer krystallkuler (eller noen som faktisk virker, for den saks skyld). Men med prediktiv analyse har vi kommet litt nærmere denne magien. 

I denne artikkelen forklarer jeg hvordan prediktiv analyse utnytter historiske data og avanserte algoritmer til å forutsi trender, optimalisere beslutningstaking og gi et konkurransefortrinn på tvers av bransjer.

Hva er prediktiv analyse?

Prediktiv analyse bruker historiske data til å kartlegge og anslå hvordan fremtiden kan se ut i ulike scenarier. De siste årene har vi kunnet utnytte statistiske algoritmer og maskinlæring (ML) til å lage forutsigelser raskere og mer nøyaktig. Dette har igjen gitt oss muligheten til å forutse trender, tilpasse driften for å ta høyde for disse trendene og minimere risikoene som kan være forbundet med dem. 

Hvordan fungerer prediktiv analyse?

Det er ikke så enkelt som å putte tall inn i en ferdiglaget modell – i hvert fall ikke hvis du ønsker meningsfulle og pålitelige forutsigelser.

1. Begynn med å samle inn relevante data. Dette kan omfatte registreringer, logger, demografiske data eller eksterne datasett. Det viktigste er å sikre at informasjonen er av høy kvalitet og relevant for typen prediktivt resultat du ser etter.
2. Deretter må du rense dataene. Jeg snakker om å fjerne duplikater, rette opp manglende verdier og formatere de gjenværende dataene i et egnet format.
3. All prediktiv analyse er ikke skapt likt. Du må velge den som passer best til behovene dine. Det finnes flere å velge mellom, for eksempel:
   1. Regresjonsmodeller: Disse kan være lineære eller logistiske. Lineær regresjon forutsier et kontinuerlig numerisk resultat, for eksempel boligpriser. Logistisk regresjon forutsier et binært resultat, for eksempel om en kunde kommer til å kjøpe et produkt.
   2. Beslutningstrær: Disse kartlegger informasjon i noder, som er beslutninger basert på egenskapene ved dataene dine. Det endelige resultatet bestemmes av bladene i treet på slutten av nodene. Beslutningstrær kan også kombineres til tilfeldige skoger for mer nøyaktige forutsigelser.
   3. Nevrale nettverk: Disse modellene består av sammenkoblede noder som ligner på menneskehjernen, og er svært gode til å finne mønstre i komplekse data. De kan videreutvikles til modeller for dyp læring, som kombinerer flere nevrale nettverk som er i stand til å lære intrikate mønstre.
   4. Tidsserieanalyse: Når data samles inn over tid, kan disse modellene analysere trender, sykluser og mønstre som endrer seg i løpet av denne perioden. 
   5. Klyngedannelse og klassifisering: Disse modellene grupperer og kategoriserer data. Klyngedannelse innebærer spesifikt å gruppere punkter som ligner mer på hverandre enn på punktene i andre klynger. Klassifisering kategoriserer data i forhåndsdefinerte etiketter eller klasser. 
4. Når du har valgt den riktige modellen, er det på tide å trene og teste. Det er verdt å merke seg at hver modell har styrker og svakheter, og at du kan ende opp med å bruke flere modeller, avhengig av dataene og målene dine. Gi modellen tid til å lære dataene og mønstrene, og test den deretter på et separat delsett for å fastslå nøyaktigheten.
5. Du har nå nådd det siste trinnet; det er på tide å lansere! Etter at du har tatt i bruk den prediktive analysemodellen, bør den enkelt kunne håndtere nye data. Fortsett med regelmessig overvåking for å kontrollere ytelsen, og planlegg ny trening ved behov.

Bør jeg bruke prediktiv analyse?

Som med alle fremskritt som raskt blir et moteord, er det viktig å veie fordeler og ulemper mot hverandre. Prediktiv analyse tas raskt i bruk av mange bransjer, fra helsevesenet til menneskelige ressurser. Den overordnede enigheten er at det fører til bedre beslutningstaking, økt effektivitet og kan gi et konkurransefortrinn. Så dette er langt fra trolldom, og med forbedringer innen AI og ML som ser ut til å skje ukentlig, er det absolutt lovende. 

På den annen side er den bare så god som dataene du mater den med. Hvis du fyller en Mercedes med noe annet enn bensin av høyeste kvalitet, vil du oppdage at ytelsen ligger et sted rundt nivået til en Honda. Det krever mye tid å forbedre dataene slik at de får høy nok kvalitet til at prediktiv analyse skal fungere, for ikke å snakke om å mate dem inn i komplekse modeller som krever enda mer tid på å lære hvordan de skal brukes.

Det finnes også enkelte varselsignaler når det gjelder personvernhensyn, blant annet studier som fremhever behovet for modeller som håndterer personopplysninger på en etisk måte.

Den endelige konklusjonen

Til syvende og sist kommer prediktiv analyse stadig nærmere beste praksis enn heksekunst for hver dag som går. Det er det nærmeste vi har kommet en fungerende krystallkule, og den vil utvilsomt danne grunnlaget for fremtiden til utallige bransjer.

Om du velger å investere i prediktiv analyse, avhenger av tiden og innsatsen din. Husk at de som tar det i bruk, meget vel kan bli morgendagens ledere.

Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for flere beste praksiser.