예측 프로젝트 분석을 활용하여 비즈니스 격차 해소

모든 사업주는 미래를 내다보고 자본과 자원을 투자하는 가장 좋은 방법을 찾는 동시에 회사를 장기적으로 성공으로 이끌 수 있기를 바랍니다. 차선책은 과거에 일어난 일에 대한 깊은 이해를 사용하여 앞에 놓여 있는 기회를 추정하는 것입니다. 예측 분석을 통해 기업은 현재 시장 상황과 비즈니스 활동의 영향을 예측하여 소유자가 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.

Research and Markets의 예측 시장 바구니 분석에 따르면 글로벌 예측 분석 시장 규모 는 예측 기간 동안 24.5%의 CAGR로 2020년 72억 달러에서 2025년 215억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

선도 기업은 유사한 실수를 피하기 위해 어떤 프로젝트가 실패할 가능성이 더 높고 성공할 수 있는 최상의 기회를 미리 제공하는 방법을 이해해야 합니다. PPA(예측 프로젝트 분석)는 정교한 분석을 사용하여 프로젝트의 성공 가능성을 평가하는 새로운 접근 방식입니다.

기술 분석은 과거 회사 데이터를 사용하여 과거 실적을 조사하는 반면 예측 분석은 동일한 이력 데이터를 규칙 및 알고리즘과 통합하여 이벤트의 가능한 결과를 예측함으로써 한 단계 더 나아갑니다.

프로젝트의 결과를 최소화하거나 이러한 예측을 유리하게 사용하는 방법을 파악하기 위해 처방 분석은 데이터를 기반으로 하는 잠재적인 미래 조치에 대한 지능형 권장 사항을 제공하여 의사 결정을 지원합니다.

기업이 예측 분석에 투자하는 이유는 무엇입니까?

예측 분석 은 데이터 전문가에게 다양한 잠재 고객을 제공하면서 비즈니스에 광범위한 응용 프로그램을 제공합니다. 예측 분석 모델은 개인의 과거를 사용하여 금융 기관 및 기타 조직이 해당 개인에게 서비스를 제공할 때 발생할 수 있는 위험을 결정하도록 지원합니다.

Predictive Analytics는 운영 권한을 부여하여 다양한 산업 및 비즈니스에 혜택을 주기 때문에 다양한 조직에서 채택하고 있습니다. 조직은 시간이 지남에 따라 리소스와 재고에 대한 요구 사항이 어떻게 증가할지 명확하게 이해하고 있다면 요구 사항과 물류 기능을 보다 효율적으로 파악하고 유지할 수 있습니다. 공급망은 예측을 업데이트하고 회사가 판매자 또는 고객에게 상품을 제공하는 방법을 수정하여 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

예측 통계 및 분석은 사이버 보안 분야에서도 유용한 것으로 입증되었습니다. 사기 또는 정보 위반을 저지르는 개인은 정상적인 사용자 프로필에서 의심스러운 이탈을 포함하여 행동 패턴을 인식하는 알고리즘에 의해 적발됩니다. 취약점을 찾고 지능형 지속 위협을 연구하면 민감한 소비자 데이터와 조직 전체의 보안이 향상됩니다.

마케팅 부서의 경우 예측 데이터 분석은 기업이 고객과 상호 작용하는 데 사용하는 작업을 변경합니다. 마케터는 수집한 데이터를 기반으로 관계에서 최상의 다음 단계를 결정하고 적절한 메시지나 제안을 보냅니다. 알고리즘 모델을 사용하면 조직이 구매 여정과 함께 잠재 구매자가 도달한 단계를 감지하고 그에 따라 응답을 맞춤화하는 것이 더욱 실현 가능해지고 있습니다.

비즈니스를 위한 예측 분석 애플리케이션

운영 효율성

보다 원활한 일상 운영을 위해 예측 데이터 분석을 통합할 수 있는 여러 내부 접점이 있습니다. 관리자는 진행 중인 작업이 완료될 때를 거의 완벽하게 예측하여 새로운 이니셔티브에 자원을 투입할 수 있습니다.

유사한 맥락에서 기업은 가까운 장래에 업무량이 증가할 것으로 예상되는 경우 HR 부서에 더 많은 직원을 고용하도록 요청할 수 있습니다. 예산 책정, 수요 및 공급 관리, 성과 인센티브, 비즈니스 로드맵 계획을 위해서는 정확한 예측이 판매에서 매우 중요합니다.

고객 이탈 예측

이탈 예측에는 고객의 취소 요청에 앞서 발생하는 신호를 감지하고 각각의 경우에 발생할 가능성을 평가해야 합니다.

예측 모델을 사용하여 고객 서비스 품질, 고객 만족도, 이탈률과 같은 데이터를 비교하여 어떤 측면이 취소에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

아이디어는 고객 손실의 원인을 파악한 다음 프로세스를 역전시키는 것입니다.

리드 세분화

리드 세분화 기술도 예측 분석의 이점을 얻을 수 있습니다.

결국, 개인화된 콘텐츠와 디자인이 입증된 영양 캠페인을 제공하기 위해 이러한 잠재 고객의 프로필을 매핑하는 것은 마케팅의 가장 어려운 작업 중 하나입니다.

데이터 및 기계 학습을 사용하여 광범위한 연구를 기반으로 세분화된 그룹을 생성하고 가장 작은 세부 정보가 필요한 리드를 예측할 수 있습니다. ML 프로젝트의 예상 시간, 비용 및 결과물을 알 수 있습니다 .

캠페인 최적화

전체 마케팅 캠페인 기록을 사용하여 더 나은 미래 결과를 예측할 수 있습니다.

예측 분석 프로젝트 관리를 활용하기만 하면 각 콘텐츠에 대한 최적의 채널, 각 대상 인구 통계에 가장 효과적인 언어 및 소비자 수용도에 영향을 미치는 기타 요소를 결정할 수 있습니다.

결과적으로 청중과 상호 작용하고 설득할 때 목표를 정면으로 쏘게 됩니다.

위기 관리

예측 분석의 직접적인 혜택을 받는 또 다른 영역은 위험 관리입니다.

앞으로의 위험과 기회에 대한 명확한 그림이 있으면 판단하기가 훨씬 더 쉽지 않습니까?

결과적으로, 고객의 신용 위험을 분석하든 투자의 잠재적 영향을 분석하든 손익 확률을 예측하는 것은 현대 데이터 분석의 주요 차별화 요소입니다.

사기 탐지

기업은 또한 분석 방법을 사용하여 사기 패턴을 감지하고 보안 침해를 피할 수 있습니다.

사이버 보안에 대한 관심이 높아짐에 따라 점점 더 많은 기업이 취약성을 해결하고 피해를 방지하기 위해 적시에 이상 징후를 감지하는 데 관심을 갖고 있습니다.

예측 모델을 사용하면 실시간으로 훨씬 쉽게 위험을 감지하고 사기를 피할 수 있습니다.

고객 관계 관리(CRM)

예측 모델을 CRM 전략에 사용하여 고객의 라이프 사이클 및 구매 여정의 모든 단계에서 고객을 이해할 수 있습니다.

이 예에서는 다변수 모델을 구축하고 행동, 프로필, 구매 내역, 상호 작용 및 소비자 인식 간의 가능한 가장 광범위한 연결을 평가하기 위한 데이터가 많이 있습니다.

이 핵심 정보가 있다면 맞춤형 콘텐츠, 판촉 및 제안으로 소비자 관계를 혁신할 수 있습니다.

예측 분석 애플리케이션과 용도를 알았으니 이제 임베디드 분석을 수행하는 데 사용할 수 있는 도구로 넘어가겠습니다.

인기 있는 예측 분석 도구

IBM SPSS 통계

IBM의 예측 분석 도구를 사용하면 잘못될 일이 없습니다. 오랫동안 사용되어 왔으며 포괄적인 기능 목록과 함께 제공됩니다. 또 다른 장점은 IBM의 가격 책정이 간단하다는 것입니다. 사용자 인터페이스가 최근에 업데이트되었지만 분석 및 데이터 과학에 익숙하지 않은 대부분의 기업 고객에게는 여전히 너무 어려울 수 있습니다.

SAS 고급 분석

SAS는 다양한 예측 분석 도구 중에서 선택할 수 있는 분석 분야의 글로벌 리더입니다. 사실, 그 목록이 너무 길어서 귀하의 요구 사항에 필요한 도구를 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한 조직에서 선불 가격을 제공하지 않아 비교 쇼핑이 더 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 선택할 수 있는 도구가 너무 많기 때문에 SAS는 귀하가 필요로 하는 모든 것을 갖추고 있을 것입니다.

SAP 예측 분석

SAP 솔루션은 ERP 데이터와 같은 SAP 소프트웨어에 저장된 데이터를 주로 분석하기 위해 예측 통계 및 분석 프로젝트 관리 도구를 사용하려는 경우 적합한 선택이 될 수 있습니다. 기능면에서 회사는 다양한 대안을 제공하지만 SAS 및 다른 많은 회사와 마찬가지로 가격을 공개하지 않습니다. 또한 퍼블릭 클라우드에 배포할 수 있는 기능도 부족합니다. 플러스 측면에서는 강력한 기계 학습 및 보안 기능이 포함됩니다.

TIBCO 통계

제품에 내장된 여러 협업 및 워크플로 기능을 통해 TIBCO는 사용성을 중시합니다. 교육을 덜 받은 직원이 이 제품을 사용할 것으로 예상된다면 귀사에 적합한 선택이 될 것입니다. 또한 다양한 예측 분석 도구와 인터페이스하여 기능을 간단하게 확장할 수 있습니다. 이것은 또한 성공적인 프로젝트를 위한 IoT/임베디드 기능 을 홍보하는 목록에 있는 유일한 제품이기도 합니다.

H2O

오픈 소스 예측 분석 애플리케이션을 찾고 있다면 H2O가 목록의 맨 위에 있어야 합니다. 빠른 성능, 저렴한 비용, 광범위한 기능 및 많은 유연성을 제공합니다. H2O의 대시보드는 맛있는 데이터 인사이트를 제공합니다. 반면에 이 기술은 시민 데이터 과학자가 아닌 숙련된 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 잘 훈련된 직원에게 투자했다면 이것이 도구가 될 수 있습니다 .

오라클 데이터사이언스

오라클은 최근 유명 기업인 DataScience를 인수하여 예측 통계 및 분석 분야에 진출했습니다. DataScience의 제품은 좋은 사용자 리뷰와 평가를 얻었지만 현재 회사는 이를 클라우드 플랫폼과 통합하는 과정에 있습니다. Oracle의 데이터베이스 및 클라우드 서비스를 사용하는 회사에 특히 유용할 것입니다.

큐리서치

Q Research는 단일 시장에 중점을 둡니다. 시장 조사를 위한 예측 분석 도구만 필요한 경우 이 소프트웨어는 필요한 모든 것을 제공합니다. 고도로 자동화된 이 소프트웨어는 예측 분석 프로세스를 자동화하여 사용자가 도구를 관리하는 대신 생각하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 부정적인 측면에서는 다양한 종류의 예측 분석을 수행할 수 있는 능력이 부족합니다.

정보 빌더 WEBFocus

Information Builders는 포괄적인 비즈니스 인텔리전스(BI) 분석 및 데이터 관리 솔루션과 예측 분석을 제공합니다. 종단 간 데이터 솔루션을 찾고 있다면 이것이 적합할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자와 비즈니스 사용자를 위한 예측 분석 도구도 포함되어 있습니다. 다양한 수준의 데이터 경험을 가진 직원이 있는 기업에 좋은 만능 대안입니다. 가격은 목록에 있는 다른 많은 항목과 마찬가지로 요청 시에만 액세스할 수 있습니다.

RapidMiner

RapidMiner는 처음부터 끝까지 작동하는 예측 분석 플랫폼입니다. 강력한 예측 분석을 제공하기 위해 데이터 모델링 및 기계 학습을 사용합니다. 모든 것은 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스로 제어됩니다. 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 1,500개 이상의 알고리즘 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. 무엇보다도 고객 회전율 및 예측 유지 관리를 추적하기 위한 템플릿이 있습니다. RapidMiner는 뛰어난 데이터 시각화 응용 프로그램입니다. 이를 통해 비즈니스 의사 결정의 미래 결과를 간단하게 예측할 수 있습니다. 예상 이익 및 기타 ROI 데이터에 대한 기계 학습 통계는 자동화된 기계 학습을 통해 제공됩니다.

크나메

KNIME 프로그램은 무료이며 오픈 소스입니다. KNIME을 사용하면 시각적 프로세스를 간단하게 생성할 수 있습니다. 데이터를 빠르게 정리하고 통계를 생성할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정 트리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예측 생성을 위해 KNIME은 Apache Spark와도 연결됩니다. Microsoft Azure 또는 Amazon의 웹 서비스를 사용하여 이를 호스팅할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 예측 분석이란 무엇입니까?

앤. 예측 분석은 자동화된 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝, 데이터 마이닝 및 인공 지능(AI)을 포함한 다양한 통계 기술을 사용하여 데이터 세트에서 데이터를 추출하고 패턴을 식별하며 범위에 대한 예측 점수를 제공하는 예측 모델을 생성합니다. 조직 결과의.

Q. 예측 분석의 예는 무엇입니까?

앤. 예측 분석은 이전에는 소수의 선택된 사람만 사용할 수 있는 전문 도구로 생각되었지만 이제는 매일 점점 더 많은 기업에서 사용하고 있습니다. 다음은 예측 분석이 사용되는 몇 가지 업계 예입니다.

• 스포츠
• 소매
• 건강
• 날씨
• 재무 모델링
• 보험 및 위험 평가
• 소셜 미디어 분석
• 공급망 관리

결론

예측 분석은 회사의 미래를 엿볼 수 있는 고급 분석 접근 방식으로, 이를 통해 더 나은 결정을 내리고 경쟁업체보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 가능성을 파악할 수 있습니다.

그들이 제공하는 막대한 경제적 가치 때문에 예측 분석 모델은 미래에 회사 프로세스에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 완벽하지는 않지만 공공 및 민간 조직에 제공하는 이점은 엄청납니다. 조직은 예측 데이터 분석을 사용하여 다양한 영역에서 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

예측 분석 모델은 은행의 사기 방지, 정부의 재난 보호, 멋진 마케팅 캠페인을 가능하게 하므로 미래에 무형 자산이 될 것입니다.

예측 분석의 학습 여정을 넘어 제품과 비즈니스를 성공적으로 구축하려면 Appinventiv와 같은 경험이 풍부한 회사 에 문의하고 고용해야 합니다 .

또한 시장에 출시된 새로운 예측 데이터 분석 기능을 살펴보아야 합니다. 지속적으로 개선하고 응용 프로그램을 최신 기능을 갖춘 더 새롭고 더 나은 제품으로 점진적으로 확장할 수 있습니다.