سازمان‌ها برای درک داده‌هایی که از فرآیندهای کسب‌وکار دریافت می‌کنند، به داده‌های بزرگ متکی هستند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و فرصت‌های جدیدی برای رشد پیدا کنند.
اگر به ارقام علاقه‌مند بوده و مایل به استفاده از علوم کامپیوتر برای یافتن اطلاعات عملی از انبوهی از داده‌ها هستید، تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است مسیر شغلی مطلوبی باشد.
تجزیه و تحلیل پیشگویانه چیست؟
تجزیه و تحلیل پیشگویانه زیرمجموعه‌ای از تجزیه و تحلیل داده‌ها است که بر تحلیل داده‌های تاریخی با استفاده از مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی متمرکز است. شرکت‌ها از اطلاعات بدست آمده از تحقیقات برای پیش‌بینی‌های آینده استفاده می‌کنند. امروزه بسیاری از سازمان‌ها داده‌های زیادی را در اختیار دارند که به تصمیم‌گیری تجاری آنها کمک می‌کند.
الگوریتم‌ها به تحلیلگران داده کمک می‌کنند تا الگوهایی را در مجموعه‌های داده‌ای به ظاهر جدا از هم بیابند و روندها را کشف کنند. تکنیک‌های مورد استفاده عبارتند از:
- رگرسیون خطی و غیرخطی
- شبکه‌های عصبی
- درختان تصمیم
- تجزیه و تحلیل متن
به‌عنوان زیرگروهی از تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجزیه و تحلیل پیشگویانه اغلب با تجزیه و تحلیل تجویزی همراه است. علمی که برای ارائه توصیه‌هایی به سازمان برای کمک به دستیابی به اهداف تجاری مورد نظر استفاده می‌شود.
چرا تجزیه و تحلیل پیشگویانه مهم است؟
استفاده درست از تجزیه و تحلیل پیشگویانه، می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا راه‌های کارآمدتری برای انجام تجارت پیدا کنند. همچنین فرصتی برای تبدیل انبوه داده‌های جمع‌آوری شده توسط سازمان‌ها به یک دارایی است. درنتیجه انجام صحیح آن، به کارآمدتر نمودن کسب و کار شرکت‌ها و برتری آنها نسبت به رقبا کمک می‌کند.
ایجاد تجربه مشتری بهتر، به یک نقطه کانونی برای بسیاری از شرکت‌ها تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل پیشگویانه نقش مهمی در توانایی یک کسب‌وکار برای بهبود روابط خود با مصرف‌کنندگان و در عین حال یادگیری درخواست‌های آنها بازی می‌کند.
بدین منظور، تحلیلگران داده اغلب درخواست‌هایی برای توسعه مدل‌هایی دریافت می‌کنند که رفتارهای مشتری را ارزیابی و تعاملات آنها را با یک شرکت بررسی می‌کنند تا علایق و ناپسندهای آنها را بفهمند. کسب‌وکارها می‌توانند از این اطلاعات برای اصلاح خدمات یا ارائه محصولات جدید برای افزایش فروش استفاده کنند.
با ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشگویانه، شرکت‌ها می‌توانند راه‌حل‌های موثرتری برای مشکلات پیچیده ایجاد کنند. بسیاری از سازمان‌ها برای کمک به کشف تقلب و یافتن مسائل امنیتی که ممکن است آنها را در برابر تهدیدات سایبری آسیب‌پذیر کند، به تجزیه و تحلیل پیشگویانه تکیه می‌کنند. راه‌های دیگر استفاده از علم عبارتند از تعیین زمان ذخیره مجدد عرضه یا بهترین زمان برای راه‌اندازی کمپین بازاریابی.
ایجاد مدل‌های موثری که به نفع شرکت‌ها باشد زمانبر است. تجزیه و تحلیل پیشگویانه یک راه‌حل سریع نیست، بلکه فرآیندی است که به صبر و خرید کامل مدیران سطح بالا نیاز دارد. کسب و کارها باید به دنبال تحلیلگران واجد شرایطی باشند که بتوانند از فناوری متناسب با نیازهای سازمان استفاده کنند.
مزایای تجزیه و تحلیل پیشگویانه چیست؟
تجزیه و تحلیل پیشگویانه به سازمان‌ها بینش دقیق‌تری نسبت به آینده می‌دهد. با مدل‌های پیش‌بینی مناسب، شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی امیدوارکننده‌ترین سرنخ‌ها، راه‌هایی برای فروش بیشتر بیابند. تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان به کسب و کارها نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند مشتریان را خوشحال و به برند شرکت وفادار کنند. پیش‌بینی دقیق جهت آینده صنعت از طریق تجزیه و تحلیل پیشگویانه می‌تواند به کسب‌وکار کمک کند تا تصمیمات درستی بگیرد که شرکت را به عنوان یک رهبر صنعت معرفی کند.
به جای تکرار اشتباهات گذشته، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های گذشته را برای انتخاب هوشمندانه‌تر در مورد استراتژی‌های تجاری آینده بررسی کنند. این شامل بررسی نظرات مشتریان گذشته، بازخورد از شرکای تجاری و نظرات کارگران در مورد ابتکارات قبلی شرکت است.
چگونه شرکت‌ها از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده می‌کنند؟
بسیاری از خرده فروشان برای مدیریت برنامه‌های حمل و نقل آتی، تعیین سطح بهینه موجودی و تنظیم طرح‌های فروشگاهی برای جذاب‌تر به نظر رسیدن، به تجزیه و تحلیل پیشگویانه متکی هستند. کسب‌وکارهای هتلداری از این فناوری برای پیش‌بینی تعداد مهمانان خود در طول فصل معین استفاده می‌کنند تا بهترین استفاده را از فضای موجود داشته و حداکثر درآمد را به دست آورند.
تجزیه و تحلیل بازاریابی پیشگویانه به بازاریابان کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی هدفمندتری را برای جذب مخاطبان اصلی ایجاد کنند. این ابزارها فرصت‌هایی را برای فروش بیشتر مشتریان در مورد محصولات و خدماتی که به آنها علاقه‌مند هستند، برجسته می‌کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه به شرکت‌ها در مدیریت ارتباط با مشتری کمک می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه تعاملات خود را لمس و به مشتریان احساس ارزشمندی کنند.
صنعت مراقبت‌های بهداشتی به یکی از بزرگترین پذیرندگان فناوری تجزیه و تحلیل پیشگویانه تبدیل شده است. این صنعت از این فناوری برای موارد زیر استفاده می‌کند:
- کشف بهترین راه برای تخصیص منابع تسهیلات
- بهینه سازی سطوح کارکنان
- شناسایی بیماران در معرض خطر مبتلا به بیماری‌هایی مانند آسم یا دیابت که ممکن است نیاز به بستری مجدد داشته باشند
مثال‌های خاص‌تر صنعت از مزایای تجزیه و تحلیل پیشگویانه عبارتند از:
- کمک به صنعت هوافضا با عملکردهای عملیاتی مانند تعمیر و نگهداری هواپیما
- ارائه بینش به شرکت‌های خودروسازی در مورد ایمنی اجزای مختلف خودرو هنگام ارائه برنامه‌های تولید آینده
- ارائه توانایی فروشگاه‌های خرده‌فروشی برای ردیابی اینکه کدام مشوق‌ها در افزایش فروش بهتر عمل می‌کنند
- راهنمایی مجریان قانون در مورد محله هایی که ممکن است در دوره‌های خاص به حفاظت بیشتری نیاز داشته باشند
انتظار می‌رود هزینه‌های مربوط به تجزیه و تحلیل پیشگویانه بین سال‌های 2020 تا 2025 با 24.5 درصد رشد از 7.2 میلیارد دلار به 21.5 میلیارد دلار افزایش یابد. در بین مدیران مراقبت‌های بهداشتی، 60 درصد می‌گویند که از تجزیه و تحلیل پیشگویانه در شرکت خود استفاده می‌کنند. اینها تنها نمونه‌هایی از تکیه سازمان‌ها بیشتر به تجزیه و تحلیل پیشگویانه است.
تقاضای شغل برای تجزیه و تحلیل پیشگویانه چیست؟
اداره کار و آمار ایالات متحده که جزئیات دقیقی را برای متخصصان تجزیه و تحلیل پیشگویانه ارائه نمی‌دهد، انتظار دارد مشاغل مرتبط با کامپیوتر و تحقیقات اطلاعاتی با نرخ 15 درصد در دهه آینده رشد کنند.
با توجه به روشی که بسیاری از سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری به داده‌ها تکیه کرده‌اند، آینده برای هر کسی که مایل به یادگیری مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر پیشگویانه است، روشن به نظر می‌رسد.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.
