ما المقصود بالتحليلات التنبؤية؟

تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لاكتشاف الأنماط في هذه البيانات لتحديد المخاطر والفرص. غالبًا ما ترتبط التحليلات التنبؤية بالبيانات الكبيرة وعلم البيانات.

اليوم، تغرق الشركات في بحار البيانات، بدءًا من ملفات السجلات وحتى الصور ومقاطع الفيديو. كل هذه البيانات موجودة في مستودعات بيانات متباينة في جميع أرجاء المؤسسة. للحصول على رؤى من هذه البيانات، يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. تشمل بعض هذه التقنيات الإحصائية نماذج الانحدار اللوجستي والانحدار الخطي والشبكات العصبية، وشجرة القرار. بعض هذه التقنيات تستخدم التعلم التنبؤي الأولي لتقديم رؤى تنبؤية إضافية.

تم تصميم نماذج التحليلات التنبؤية لتقييم البيانات التاريخية، واكتشاف الأنماط، ومراقبة الاتجاهات، واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. تشمل نماذج التحليلات التنبؤية الشائعة التصنيف، واستخراج البيانات، ونماذج السلاسل الزمنية.

تندرج نماذج التصنيف تحت فرع نماذج التعلم الآلي الخاضع للإشراف. تصنف هذه النماذج البيانات بناءً على البيانات التاريخية، وتصف العلاقات ضمن مجموعة بيانات معينة. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذا النموذج لتصنيف العملاء الحاليين أو المحتملين إلى مجموعات لأغراض التقسيم. بدلاً من ذلك، يمكن استخدامه أيضاً للإجابة عن أسئلة ذات مخرجات ثنائية، مثل الإجابة بنعم أو لا أو صحيح وخطأ؛ تشمل حالات الاستخدام الشائعة لهذا النموذج الكشف عن الاحتيال وتقييم مخاطر الائتمان. تشمل أنواع نماذج التصنيف الانحدار المنطقي، وشجرة القرار، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية وNaïve Bayes (بايز الساذج).

تندرج نماذج التجميع تحت فئة التعلم غير الخاضع للإشراف. حيث تقوم بتجميع البيانات بناءً على سمات مماثلة. على سبيل المثال، يمكن لموقع للتجارة الإلكترونية استخدام النموذج لتقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة بناءً على الميزات المشتركة وتطوير استراتيجيات تسويقية لكل مجموعة. تشمل خوارزميات التجميع الشائعة تجميع k-المتوسط، وتجميع الإزاحة المتوسطة، والتجميع المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات ذات الضوضاء (DBSCAN)، والتجميع التعظيم المتوقع (EM) باستخدام نماذج الخليط الغاوسية (GMM)، والتجميع الهرمي.

تستخدم نماذج السلاسل الزمنية إدخالات بيانات مختلفة بتردد زمني محدد، مثل اليومي والأسبوعي والشهري وما إلى ذلك. من الشائع رسم المتغير التابع على مر الزمن لتقييم البيانات من حيث الموسمية والاتجاهات والسلوك الدوري، مما قد يشير إلى الحاجة إلى تحولات وأنواع نماذج محددة. نماذج السلاسل الزمنية الانحدارية الذاتية (AR)، والمتوسط المتحرك (MA)، ونماذج ARMA و ARIMA كلها نماذج سلاسل زمنية متكررة الاستخدام. على سبيل المثال، يمكن لمركز الاتصالات استخدام نموذج سلسلة زمنية للتنبؤ بعدد المكالمات التي سيتلقاها في الساعة في أوقات مختلفة من اليوم.

يمكن نشر التحليلات التنبؤية في الصناعات المختلفة لمواجهة مشكلات الأعمال المختلفة. فيما يلي بعض حالات الاستخدام في الصناعات لتوضيح كيف يمكن للتحليلات التنبؤية أن توجه صناعة القرار في المواقف الواقعية.

• الخدمات المصرفية: تستخدم الخدمات المالية التعلم الآلي والأدوات الكمية لوضع تنبؤات حول العملاء المحتملين والحاليين. من خلال هذه المعلومات، يمكن للبنوك الإجابة عن أسئلة مثل من هم العملاء المحتمل تخلفهم عن سداد القرض، وأي العملاء يشكلون مخاطر عالية أو منخفضة، وأي العملاء هم الأكثر ربحًا لاستهداف الموارد والإنفاق التسويقي وما هو الإنفاق الاحتيالي بطبيعته.
• الرعاية الصحية: تستخدم تحليلات تنبؤية في الرعاية الصحية للكشف عن المرضى المصابين بأمراض مزمنة، وكذلك لتتبع أنواع العدوى المحددة مثل تعفن الدم. استخدمت Geisinger Health التحليلات التنبؤية لاستخراج السجلات الصحية لمعرفة المزيد عن كيفية تشخيص وعلاج الإنتان. أنشأت Geisinger نموذجًا تنبؤيًا يعتمد على السجلات الصحية لأكثر من 10 آلاف مريض تم تشخيص إصابتهم بالإنتان في الماضي. وقد أسفر النموذج عن نتائج مبهرة، حيث تنبأ بشكل صحيح بالمرضى الذين يتمتعون بنسبة عالية من احتمالية النجاة.
• الموارد البشرية: تستخدم فرق الموارد البشرية التحليلات التنبؤية والمقاييس لمطابقة المتقدمين المحتملين للوظائف، وتقليل دوران الموظفين، وزيادة تفاعل الموظفين. يتيح هذا المزيج من البيانات الكمية والنوعية للشركات تقليل تكاليف التوظيف وزيادة رضا الموظفين، وهو أمر مفيد بشكل خاص عندما تكون أسواق العمل متقلبة.
• التسويق والمبيعات: بينما تدرك فرق التسويق والمبيعات جيداً تقارير ذكاء الأعمال لفهم الأداء التاريخي للمبيعات، تمكن التحليلات التنبؤية الشركات من أن تكون أكثر استباقية في طريقة تفاعلها مع عملائها عبر دورة حياة العميل. على سبيل المثال، يمكن لتوقعات التغير أن تمكن فرق المبيعات من تحديد العملاء غير الراضين في وقت مبكّر، مما يمكنهم من بدء محادثات لتعزيز الاحتفاظ بالعملاء. يمكن لفرق التسويق الاستفادة من تحليل البيانات التنبؤي من أجل إعداد استراتيجيات بيع البدائل، وغالباً ما يظهر ذلك من خلال محرك التوصيات على موقع العلامة التجارية.
• سلسلة التوريد: تستخدم الشركات عادة التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون ووضع استراتيجية التسعير. يساعد هذا النوع من التحليلات التنبؤية الشركات على تلبية طلب العملاء دون الإفراط في تخزين المستودعات. كما أنها تتيح للشركات تقييم التكلفة والعائد على منتجاتها بمرور الوقت. إذا أصبح استيراد جزء واحد من منتج معين أكثر تكلفة، يمكن للشركات توقع التأثير طويل الأجل على الإيرادات إذا قامت بنقل تكاليف إضافية أو لم تقم بنقلها إلى قاعدة عملائها. للحصول على نظرة أعمق على دراسة الحالة، يمكنك قراءة المزيد حول كيفية استخدام FleetPride لهذا النوع من التحليلات لتوجيه صناعة القرار بشأن المخزون من قطع الغيار للحفارات والمقطورات الجرارة. فقد مكّنتهم طلبات الشحن السابقة من التخطيط بشكل أكثر دقة لتعيين حدود التوريد المناسبة بناءً على الطلب.

تتمتع المؤسسة التي تعرف ما يمكن توقعه بناءً على الأنماط السابقة بميزة تجارية في إدارة المخزون والقوى العاملة والحملات التسويقية ومعظم جوانب التشغيل الأخرى.

• الأمن: يجب أن تهتم كل مؤسسة حديثة بالحفاظ على أمان البيانات. كما أن الجمع بين الأتمتة والتحليلات التنبؤية يعمل على تحسين الأمان. يمكن أن تؤدي أنماط محددة مرتبطة بالسلوك المريب وغير المعتاد للمستخدم النهائي إلى اتخاذ إجراءات أمنية محددة.
• تقليل المخاطر: بالإضافة إلى الحفاظ على أمان البيانات، تعمل معظم الشركات على تقليل ملفات تعريف المخاطر الخاصة بها. على سبيل المثال، يمكن للشركة التي تقدم ائتمانًا أن تستخدم تحليلات البيانات لفهم ما إذا كان العميل يشكل خطرًا أعلى من المتوسط للتخلف عن السداد. قد تستخدم شركات أخرى التحليلات التنبؤية لفهم ما إذا كانت تغطية التأمين لديهم كافية.
• الكفاءة التشغيلية: تؤدي مهام سير العمل الأكثر كفاءة إلى تحسين هوامش الربح. على سبيل المثال، إن معرفة متى ستحتاج مركبة في الأسطول المستخدم للتوصيل إلى الصيانة قبل تعطلها على جانب الطريق يعني أن عمليات التسليم تتم في الوقت المحدد، دون التكاليف الإضافية لسحب المركبة وإحضار موظف آخر لإكمال عملية التسليم.
• تحسين صناعة القرار: تنطوي إدارة أي عمل تجاري على اتخاذ قرارات محسوبة. يتطلب أي توسع أو إضافة إلى خط الإنتاج أو أي شكل آخر من أشكال النمو موازنة المخاطر المتأصلة مع النتيجة المحتملة. يمكن للتحليلات التنبؤية أن توفر رؤى لتوجيه عملية اتخاذ القرار وتوفر ميزة تنافسية.