प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करना? यहाँ है क्यों तुम आज शुरू करना चाहिए

मेडिकेयर एंड मेडिकेड (CMS) के केंद्र ने हाल ही में घोषणा की कि 2012 और 2014 के बीच, संगठन ने $ 42 बिलियन की बचत की थी। सीएमएस कानून प्रवर्तन और स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के साथ भागीदारी बचत के हिस्से के लिए जिम्मेदार था। लेकिन CMS ने भविष्यवाणिय विश्लेषणों को लागू करने से बहुत अधिक राशि बचाई, जिससे "धोखाधड़ी, बर्बादी और दुरुपयोग" को रोका गया।

30 अक्टूबर, 2014 (राजकोषीय वर्ष (वित्तीय वर्ष 2013) और वित्त वर्ष 2014) के माध्यम से 1 अक्टूबर, 2012 से, CMS 'मेडिकेयर प्रोग्राम अखंडता प्रयासों में निवेश किए गए प्रत्येक डॉलर ने मेडिकेयर कार्यक्रम के लिए $ 12.40 की बचत की। "

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सीधे शब्दों में कहें तो, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी "पिछले व्यवहार से सीखने वाले कंप्यूटर हैं कि कैसे कुछ व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर तरीके से किया जाए और आपके संगठन वास्तव में कैसे कार्य करते हैं, नई अंतर्दृष्टि प्रदान करें।"

कंपनियों को यह सीखने की जरूरत है कि वे जो डेटा एकत्र कर रहे हैं, उससे कार्रवाई योग्य रणनीतियों को कैसे माइन करें। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण आपके व्यवसाय को कई तरह से लाभ पहुंचा सकता है जिसमें ग्राहक कार्यों का निर्धारण करना, आपकी प्रक्रियाओं को सरल बनाना, और आपके जोखिम के स्तर को कम करना शामिल है।

कचरा में - कचरा बाहर (GIGO)

आईटी में हमारे पास एक कहावत है: कचरा-इन-कचरा बाहर (जीआईजीओ)। इसका मतलब यह है कि आपके डेटा की गुणवत्ता बेहद महत्वपूर्ण है। अमान्य डेटा पर व्यावसायिक निर्णय लेने से आपके व्यवसाय पर गंभीर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।

सुनिश्चित करें कि आपकी कंपनी में डेटा इनपुट करने में शामिल कोई भी समझता है कि आपके व्यवसाय की सफलता के लिए कितनी महत्वपूर्ण सटीकता है।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उदाहरण

भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स स्ट्रीम कंपनी संचालन

हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू रिपोर्ट करता है कि बड़ा डेटा "हिट" नहीं होने वाले उत्पादों के लिए ग्राहकों की मांग की भविष्यवाणी करने के लिए बेहद मददगार है, बल्कि कई लोगों को विभिन्न प्रकार के निशानों में बेचा जाता है (अन्यथा "लंबी पूंछ" के रूप में जाना जाता है)।

इस प्रकार के डेटा को खनन करना अधिक चुनौतीपूर्ण होता है क्योंकि लंबी पूंछ के उत्पाद हिट उत्पादों के रूप में लोकप्रिय नहीं होते हैं और वे जितने क्षेत्र में बिकते हैं उतने बड़े नहीं होते हैं।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स इस डेटा को माइन करने के लिए बेहद उपयोगी है और यह निर्धारित करता है कि इन नैचर्स में क्लाइंट्स क्या चाहते हैं।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करके मूल्य निर्धारण करना

एक और तरीका है भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी कंपनियों को मूल्य निर्धारण के साथ मदद करता है। व्यवसाय विशिष्ट कीमतों, छूट और प्रचार के साथ विशेष ग्राहकों को लक्षित करके बिक्री बढ़ा सकते हैं।

ऑनलाइन रिटेलर अपने ग्राहकों के व्यवहार पर इकट्ठा किए गए डेटा के टन का उपयोग अपने ग्राहकों से अपील करने के लिए उनकी कीमतों को समायोजित करने के लिए करेंगे।

प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स भी उन उद्योगों को बहुत सहायता प्रदान करता है जो अपनी सफलता के लिए मशीनों पर निर्भर होते हैं क्योंकि डेटा का उपयोग मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है कि उन मशीनों को रखरखाव की आवश्यकता है या असफल होने की संभावना है।

Microsoft के वैज्ञानिकों ने डेटा का उपयोग किया था जो यह निर्धारित करने के लिए विमान पर इकट्ठा हुए थे कि कब उड़ानें रद्द होने या देरी होने की संभावना है। एयरलाइंस केवल उन संगठनों का एक उदाहरण है जो केवल पहले से मौजूद डेटा को प्राप्त करने के तरीकों को खोजने के लिए तैयार होने से कचरे की एक बड़ी मात्रा को कम कर सकते हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी जोखिम को कम करता है

कंपनियों के लिए जोखिम कम करना भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का एक और फायदा है। व्यवसायों को अपनी सुरक्षा बढ़ाने के तरीकों की खोज करने में एक निहित रुचि है क्योंकि यह कोई बात नहीं है कि क्या डेटा उल्लंघनों में होगा, बल्कि जब वे होंगे।

पिछले हमलों की जानकारी जुटाना और भविष्य में घुसपैठ को रोकने के लिए डिजिटल फिंगरप्रिंट की पहचान करना, डेटा उल्लंघनों को रोकने की कोशिश का पारंपरिक तरीका है। साइबर हमलों के अधिक परिष्कृत होने के कारण यह विधि लगातार अप्रभावी होती जा रही है।

निश्चित रूप से, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण हर हमले को रोकने की गारंटी नहीं है जो साथ आता है। हालांकि, यह प्रतिक्रियात्मक के बजाय सूचना की सुरक्षा के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण है।

कंपनियां उन हमलों की पहचान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का उपयोग कर सकती हैं जो उन्होंने पिछले हमलों के बारे में जानने के बजाय भरोसा करने से पहले कभी नहीं देखा। कृत्रिम बुद्धि के साथ संयुक्त, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण वास्तव में बहुत शक्तिशाली हो सकता है।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को लागू करना

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू करने के बारे में बात करना आसान है, लेकिन वास्तव में ऐसा करना जटिल हो सकता है। कंपनियों को आरंभ करने के लिए निम्नलिखित का निर्धारण करना चाहिए:

आपके व्यवसाय के लिए दायित्व यदि नेतृत्व खराब विकल्प बनाता है,
आपकी कंपनी के निर्णय के प्रकार,
कौन-से संसाधन आपकी भविष्यवाणी की एनालिटिक्स रणनीति को अमल में लाने में आपकी मदद करेंगे।

यदि आपकी कंपनी के लिए बुरे फैसले की एक श्रृंखला बनाने की लागत अधिक होगी (उदाहरण के लिए, $ 42 बिलियन के समान जो CMS द्वारा खर्च किया गया होगा), तो आपकी कंपनी के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण एक स्पष्ट संपत्ति होगी।

यह पहचानना भी उपयोगी है कि सभी निर्णय समान नहीं हैं। परिचालन निर्णयों में आमतौर पर सही या गलत उत्तर होते हैं, जबकि रणनीतिक निर्णयों में अस्पष्ट उत्तर हो सकते हैं।

आप दोनों प्रकार के निर्णयों के साथ भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन आपको किसी भी स्थिति के लिए अपने मॉडलिंग को अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी। और फिर आपको अपनी आवश्यकताओं के अनुकूल और उस टीम के साथ विश्लेषिकी समाधान का चयन करना होगा जो यह जानता है कि यह क्या कर रहा है।

प्रबंधन को पहचानने की आवश्यकता है:

आपकी समस्याएं,
इच्छित परिणाम,
आंतरिक डेटासेट,
आपके द्वारा विचार किए जा रहे समाधान का मूल्य

इस जानकारी का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करें कि कौन सा विक्रेता आपकी कंपनी के लिए सबसे उपयुक्त है।

बिग डेटा और प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स से प्रोफेसर लिली सगफी

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी एक प्रभावी संपत्ति है

बड़े आंकड़ों का लाभ उठाना अब केवल बड़े निगमों का प्रांत नहीं है। यहां तक कि छोटे व्यवसाय भी अब इसके मूल्य को पहचानने लगे हैं। सौभाग्य से, नए क्लाउड समाधानों की उपलब्धता के कारण कंपनियां अब बड़े डेटा का लाभ उठाने में सक्षम हैं।

जब जीवन के किसी भी क्षेत्र में सुधार करने की बात आती है, तो कोई इलाज नहीं है। हालांकि, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण आपके व्यवसाय को न केवल अधिक कुशल बनाने के लिए बल्कि विभिन्न क्षेत्रों में इसके जोखिम को कम करने के लिए एक मूल्यवान संसाधन है।

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