Výzvy Představujeme Predictive Analytics pro vaši organizaci

Prediktivní analýzy je řešení využívá řada firem dnes získat větší hodnotu z velkého množství surových dat za použití techniky, které jsou používány předpovídat budoucí chování v organizaci, je to zákaznickou základnu, je to výrobků a služeb. Prediktivní analýzy zahrnuje celou řadu technik od dolování dat, stastics a teorie her, které analyzují současné a historické skutečnosti, aby se předpovědi o budoucích událostech.

Přínosy zavedení prediktivní analýzy je nepopiratelný. Existuje bezpočet zdokumentovány případových studií a úspěšných případů, kdy prediktivní analýza přinesla podstatnou návratnost investic, pomáhá společnostem optimalizovat stávající procesy, poskytují lepší pochopení chování zákazníků, identifikovat nečekané možnosti a očekávané problémy dříve, než k nim došlo. Ale u všech výhod spojených s prediktivní analýzy, existuje mnoho problémů, které provázejí stále analytika-řízené organizace.

Vnímaná složitost je největším úkolem vedení dnes. Náklady na provedení je těsně v patách. I když se jedná o oprávněné obavy, mnoho nástrojů jsou vyvíjeny pro zjednodušení procesu a vytvořit transparentnost od složitých vzorců a statické modelování. To je však až organizacím vzdělávat se na základních pojmů a prediktivní analýzy, aby se plně využívat těchto nástrojů.

Dalším problémem, který je více technických, je tradiční přístup s analytik zkoumání dat o ukládání dat a ručně použitím vztahů tak, aby prediktivní předpoklady. I když to může fungovat na základní úrovni prediktivní analýzy, prediktivní analýzy na to nejúčinnější aplikace vyžaduje extrémně velké množství dat, a proto se nejlépe hodí pro analytiku platformy wih paralelní zpracování, které podporují vlastních analytických aplikací, které data pomocí SQL dotazu.

To nás přivádí k dalším problémem při provádění prediktivní analýzy ve vaší organizaci, a to je řídící obrovský objemy dat, s ním spojené. Některé známé organizace používat špičkovou analytických metod, se shromažďují perabytes (to je přibližně 1000 TB, nebo 1 milion gigabajtů) dat. Zatímco tyto objemy dat vyžadují nákladné upgrady datového skladu, umožňuje organizacím vytvářet velmi komplexní analýzy a tím se zvyšuje návštěvník / zkušenosti zákazníků tím, že poskytuje cílené, přizpůsobené marketingu a služeb.

Ale s těmito velkými objemy dat a ukládání dat přichází problémy výroby platformy pro zpracování těchto dat se složitými vzorci na rychlé a snadné. Protože toto, analytické platformy často odpustí masivně paralelní zpracování (MPP) databází. MPP databáze koordinovat zpracování jediného programu o více než jeden procesor rozdělením do části programu do několika procesorů s jejich oddělené paměti a operační systémy. Ale mnoho organizací, které si nemohou dovolit MPP databází, namísto toho, jak provádět analytické platformy datových tržišť s off-load komplexní zpracování.

Zatímco tyto problémy se skutečně zdá být složité, důležité vědět, že pokud máte architekturu na její podporu, existuje několik nástrojů, které se tam se složitostí a používání prediktivní modelování.

O Victor Holman

Victor Holman je řízení výkonnosti odborníka, který zajišťuje rychlý, jednoduchý a levný způsob, jak přeměnit vykonu organizace.