プリディクティブ　アナリティクス(Predictive Analytics)とは?

予測分析-ビジネスインテリジェンスの次なるフロンティア(先駆者) 悲しいことに、多くの企業は、すでに起こったことを記述するだけで、将来の計画には役に立たない静的で歴史的なレポートを提供する時代遅れの分析を使用して行き詰まっています。誰もが絶対的な確信を持って何が起こるかを明らかにすることは期待できませんが、次の四半期や来年に何を予想するかについてある程度のアイデアを持っているだけでも、ビジネスを進化させ、業界を変革することができます。

もっとも望ましい予測分析活用は、ワークフロー(業務フロー)に直接インテリジェンス(分析結果、または知見)を注入し、ユーザーが望む未来を構築するために、適切なタイミングで適切な行動を取るよう自動的に誘導します。

未来をより正確に把握している企業は、過去90日や1年を基準にして計画を立てるよりも、飛躍的に利益を上げることができます。こういった企業は今では、古い情報に基づいた漠然とした推測ではなく、豊富な詳細な粒度(きめ細かい)の情報に基づいて意思決定を行うことができます。

予測分析の展開を成功させるには?
•適切なデータソース
•有用でクリーンなデータ
•自動化と機械学習 -大規模で複雑なデータセットは、人間の能力をすぐに超えてしまうため、その意味を理解するためには膨大な計算能力が必要となります。
•ビジネス目標との連携 - 予測分析は、それ自体のために存在するものではありません。より広範なビジネス目標をサポートする必要があります。

予測分析の最も強力なメリットは？

適切に実行すれば、様々なユーザーベース(ユーザー階層)に利益をもたらすことができるということです。

非技術的なユーザーは、データチームやIT部門の技術的な担当者の助けを借りなくても、将来起こりうる状況についての深い情報(または、知見)を得ることができます。役員、シニアマネージャーから現場の従業員まで、ほぼすべての業種において、予測分析によって得られた意思決定によりワークフロー(業務)はより効率的になります。

予測分析の例をいくつかご紹介します。

•小売業とマーケティング- 販売目標の変更、マーケティングと広告キャンペーンの調整、在庫の最適化など

•製造業、サプライチェーン、物流 - どの商品をどのくらいの量生産するか、サプライヤーや材料をいつ変更するか、今後どの輸送ラインやプロバイダーが最も適切であるかを判断

• ヘルスケア - COVID-19パンデミックは、病気がどのように広がるかのモデル化を含め、予測分析の価値を証明しました。病院施設の利用率の予測、医薬品処方の変更、保険プランの作成など

未来を見据える準備ができたら、いくつかの質問をしてみましょう。
現在どのようなデータを持っていますか？
他に必要なデータは何ですか？
最後に、次のような質問をします。
何をあなたが始めようとしているのか？

引用: