Pusat-pusat Medicare dan Medicaid (CMS) baru-baru ini mengumumkan bahawa antara tahun 2012 dan 2014, organisasi itu telah menyelamatkan $ 42 bilion. CMS yang bekerjasama dengan penguatkuasa undang-undang dan penyeliaan penjagaan kesihatan bertanggungjawab untuk sebahagian daripada simpanan. Tetapi CMS menyelamatkan banyak amaun dengan melaksanakan analisis ramalan, dengan itu menghalang "penipuan, sisa, dan penyalahgunaan."
"Dari 1 Oktober 2012 hingga 30 September 2014 (Fiscal Year (FY) 2013 dan FY 2014), setiap dolar yang dilaburkan dalam usaha integriti program CMS 'Medicare menyelamatkan $ 12.40 untuk program Medicare."
$config[code] not foundRingkasnya, analisis ramalan adalah "pembelajaran komputer dari tingkah laku lalu tentang bagaimana melakukan proses perniagaan tertentu dengan lebih baik dan memberikan pandangan baru tentang cara organisasi anda berfungsi."
Syarikat perlu belajar bagaimana untuk melancarkan strategi yang boleh diambil tindakan dari trofi data yang mereka kumpulkan. Analisis ramalan boleh memberi manfaat kepada perniagaan anda dengan banyak cara termasuk menentukan tindakan pelanggan, mempermudah proses anda, dan mengurangkan risiko anda.
Sampah - Sampah (GIGO)
Dalam IT kita ada kata-kata: sampah dalam - sampah keluar (GIGO). Apa yang dimaksudkan ialah kualiti data anda sangat penting. Keputusan perniagaan yang membebankan pada data tidak sah mungkin mempunyai kesan negatif yang teruk terhadap perniagaan anda.
Pastikan sesiapa yang terlibat dalam memasukkan data dalam syarikat anda memahami betapa pentingnya kejituan terhadap kejayaan perniagaan anda.
Contoh Analisis Prediktif
Analisis ramalan melancarkan Operasi Syarikat
Tinjauan Perniagaan Harvard melaporkan bahawa data besar sangat membantu meramalkan permintaan pelanggan untuk produk yang tidak "hits," tetapi sebaliknya dijual kepada banyak orang dalam pelbagai niche (atau dikenali sebagai "ekor panjang").
Perlombongan jenis data ini lebih mencabar kerana produk dalam ekor panjang tidak begitu popular seperti produk yang dilanda dan kawasan yang mereka jual tidak sama besar.
Analisis ramalan sangat berguna untuk melombong data ini dan menentukan apa yang pelanggan inginkan dalam niche tersebut.
Menetapkan Harga Menggunakan Analytics Prediktif
Cara analisis ramalan lain membantu syarikat dengan harga. Perniagaan boleh meningkatkan jualan dengan menyasarkan pelanggan tertentu dengan harga, diskaun dan promosi tertentu.
Peruncit dalam talian boleh menggunakan banyak data yang mereka kumpulkan atas tingkah laku pelanggan mereka untuk menyesuaikan harga masing-masing kepada apa yang akan menarik minat pelanggan mereka.
Analisis ramalan juga sangat membantu industri yang bergantung pada mesin untuk kejayaan mereka kerana data boleh digunakan untuk menilai apabila mesin tersebut memerlukan penyelenggaraan atau kemungkinan gagal.
Para saintis di Microsoft menggunakan data yang mereka kumpulkan di pesawat untuk menentukan kapan penerbangan mungkin dibatalkan atau ditangguhkan. Syarikat penerbangan adalah satu contoh organisasi yang dapat mengurangkan jumlah sisa yang sangat besar dengan semata-mata bersedia mencari cara untuk melombong data yang mereka miliki.
Analisis ramalan menurunkan risiko
Menurunkan risiko untuk syarikat adalah satu lagi kelebihan analisis ramalan. Perniagaan mempunyai kepentingan dalam mencari cara untuk meningkatkan keselamatan mereka kerana ia bukan satu perkara jika pelanggaran data akan berlaku, tetapi apabila ia akan berlaku.
Mengumpulkan maklumat mengenai serangan lalu dan mengenal pasti cap jari digital untuk mengelakkan pencabulan masa depan adalah cara konvensional untuk cuba mencegah pelanggaran data. Kaedah ini menjadi semakin tidak berkesan kerana serangan siber menjadi lebih canggih.
Analisis ramalan, tentu saja, tidak dijamin untuk mencegah setiap serangan yang berlaku. Walau bagaimanapun, ia adalah pendekatan proaktif untuk melindungi maklumat dan bukannya reaktif.
Syarikat-syarikat boleh menggunakan analitik ramalan untuk mengenal pasti serangan yang tidak pernah dilihat sebelumnya daripada bergantung pada apa yang mereka tahu tentang serangan lalu. Digabungkan dengan kecerdasan buatan, analisis ramalan boleh berkembang menjadi sangat berkuasa.
Melaksanakan Analisis Ramalan
Ia mudah untuk dibincangkan tentang melaksanakan analisis ramalan, tetapi sebenarnya berbuat demikian boleh rumit. Syarikat harus menentukan perkara berikut untuk memulakan:
- liabiliti kepada perniagaan anda jika kepimpinan membuat pilihan yang tidak baik,
- jenis keputusan yang dibuat oleh syarikat anda,
- sumber apa yang paling baik akan membantu anda meletakkan strategi analisis ramalan anda.
Analisis ramalan akan menjadi aset yang jelas kepada syarikat anda jika kos membuat beberapa keputusan buruk akan menjadi tinggi (contohnya, serupa dengan $ 42 bilion yang akan dibelanjakan oleh CMS).
Ia juga membantu mengiktiraf bahawa tidak semua keputusan adalah sama. Keputusan operasi biasanya mempunyai jawapan yang betul atau salah, sementara keputusan strategik boleh mempunyai jawapan yang samar-samar.
Anda boleh menggunakan analitik ramalan dengan kedua-dua jenis keputusan, tetapi anda perlu menyesuaikan pemodelan anda untuk sama ada keadaan. Dan kemudian anda perlu memilih penyelesaian analisis yang paling sesuai dengan keperluan anda dan dengan pasukan yang tahu apa yang dilakukannya.
Pengurusan perlu mengenal pasti:
- masalah anda,
- hasil yang diingini,
- set data dalaman,
- nilai penyelesaian yang anda sedang mempertimbangkan.
Gunakan maklumat ini untuk menentukan penjual mana yang paling sesuai dengan syarikat anda.
Data besar dan Analisis ramalan dari Profesor Lili SaghafiAnalisis ramalan adalah Aset Berkesan
Memanfaatkan data besar bukan hanya wilayah syarikat besar sahaja. Malah perniagaan kecil kini mengiktiraf nilainya. Mujurlah, syarikat kini dapat memanfaatkan manfaat data besar kerana adanya penyelesaian awan baru.
Apabila ia datang untuk meningkatkan dalam mana-mana bidang kehidupan, tidak ada ubat-ubatan. Walau bagaimanapun, analisis ramalan adalah sumber yang berharga untuk membantu perniagaan anda bukan sahaja menjadi lebih cekap tetapi juga untuk mengurangkan risikonya dalam pelbagai bidang.
Ramalkan Foto melalui Shutterstock
1
