Dlaczego analityka predykcyjna jest niezastąpiona?

Analitycy w biznesie najczęściej skupiają się na zdarzeniach w przeszłości. Badają, co doprowadziło do danej sytuacji (np. dlaczego spadła rentowność gdy wzrosły przychody, dlaczego spadła jakość obsługi klienta mimo wzrostu zatrudnienia, jak otwarcie nowego oddziału wpłynęło na wyniki firmy). Wyniki tych analiz są punktem wyjściowym do tworzenia analiz biznesowych dotyczących tego, co stanie się w przyszłości. Pozwalają tworzyć modele, ukazując zależności przyczynowo-skutkowe między różnego rodzaju zdarzeniami. Takie modele, zasilone potężną ilością danych historycznych, uzupełnione o dane bieżące ze źródeł typu Media Społecznościowe, mogą posłużyć do przewidywania przyszłości biznesu.

Systemy informatyczne służące do analityki predykcyjnej dają możliwość analizy nieskończonych ilości danych – dla człowieka byłoby to niewykonalne, a jeśli nawet – trwałoby to bardzo długo. Dla porównania: system SAP Analytics niemieckiego producenta pojazdów przetwarza 30 000 danych na sekundę zbieranych z ponad 100 komponentów, by móc przewidzieć możliwe usterki silnika. System analityczny oparty na nowoczesnej bazie danych S4HANA wdrożony w jednym ze szpitali klinicznych w Szwajcarii pozwala w ciągu kilku sekund wygenerować raporty, których przygotowanie trwało wcześniej kilka godzin. Co więcej, modele analityczne same szukają prawidłowości i powiązań między danymi, skłaniając nas do wysnucia wniosków. Dzięki zastosowaniu technologii Machine Learning wyniki z czasem stosowania stają się jeszcze dokładniejsze. Narzędzia analityczne umożliwiają automatyzację i przyspieszenie procesu podejmowania decyzji sprawdzając się doskonale w przypadku powtarzalnych działań, dzięki zastosowaniu odpowiednich algorytmów. Przykład: zaalarmowanie posiadacza konta bankowego w przypadku wykrycia niestandardowych transakcji kartą.

Czy Predictive Analytics zastąpi analityka?

W dzisiejszych czasach dużo mówi się o tzw. zastąpieniu pracy człowieka pracą maszyny, zgodnie z ideą automatyzacji prostych czynności. Dotyczy to niektórych prac które są schematyczne i wykonywane ręcznie. Jednak prace związane z przygotowaniem kształtu modelu analitycznego, wskazaniem danych które mogą mieć wpływ na zdarzenie biznesowe, wyborem źródeł tych danych, ustaleniem najlepszego modelu predykcyjnego i monitoringu jego działania – te wszystkie działania powinny być nadzorowane przez doświadczonego analityka znającego procesy biznesowe, przedsiębiorstwo, rynek oraz konkurencję. Co więcej, aby zapewnić firmie maksymalne korzyści z zastosowania analityki predykcyjnej, w firmie powinno funkcjonować jak najwięcej modeli analitycznych. Na przykład: model minimalizujący koszty powinien funkcjonować w powiązaniu z modelem maksymalizacji przychodu oraz marży, modelem maksymalizacji zadowolenia klientów, minimalizacji rotacji pracowników i innych. Rolą analityka jest więc nadzór nad modelami i powiązaniami między celami stawianymi przez organizację, tworzenie kolejnych modeli, a także odpowiednia ich modyfikacja, by osiągnąć równowagę przedsiębiorstwa, w zgodzie z nadrzędnym celem firmy.