Prediktívna analytika

Analytika umožňuje riešiť nielen teoretické úlohy, ale aj praktické obchodné problémy

Pok­ro­či­lé ana­ly­tic­ké mo­de­ly sa vy­tvá­ra­jú na zá­kla­de poz­nat­kov z via­ce­rých ved­ných od­bo­rov, nap­rík­lad zo šta­tis­ti­ky, ope­rač­né­ho vý­sku­mu, ve­dy o ria­de­ní, stro­jo­vé­ho uče­nia, lin­gvis­ti­ky, kog­ni­tív­nych me­tód, prie­my­sel­nej op­ti­ma­li­zá­cie či ume­lej in­te­li­gen­cie.

Gar­tner upo­zor­ňu­je na rast po­ve­do­mia oh­ľad­ne mož­nos­ti ana­lýz na zvý­še­nie kon­ku­ren­cies­chop­nos­ti fi­riem. CIO pod­ľa vý­sled­kov pries­ku­mov za­ra­ďo­va­li v ro­koch 2012 a 2013 ana­lý­zy v sú­vis­los­ti s veľ­ký­mi dá­ta­mi me­dzi svo­je naj­vyš­šie tech­no­lo­gic­ké prio­ri­ty a pres­vied­ča­li exeku­tí­vu o nut­nos­ti in­ves­to­va­nia do dá­to­vej infra­štruk­tú­ry.

Opis­né ana­lý­zy

Cie­ľom kaž­dé­ho pre­vádz­ko­va­te­ľa IT sys­té­mu, či už je to vý­rob­ný zá­vod, fi­nan­čná in­šti­tú­cia, call cen­trum, či webo­vý por­tál, je zís­kať in­for­má­cie o tom, čo sa mo­men­tál­ne de­je, aby bo­lo mož­né pri­jať adek­vát­ne opat­re­nia v prí­pa­de prob­lé­mov. Od­po­ve­de na otáz­ky ty­pu „Čo sa sta­lo?" zís­ka­te do­py­to­va­ním v da­ta­bá­zach a zhr­nu­tím kľú­čo­vých vý­kon­nos­tných met­rík (KPI), nap­rík­lad re­por­tov o roč­ných pre­da­joch pod­ľa kra­jov.

Tie­to ty­py otá­zok pos­ky­tu­jú cen­ný náh­ľad do pod­ni­ka­teľ­skej sfé­ry, ale na pri­ja­tie roz­hod­nu­tí vy­ža­du­jú úsu­dok a skú­se­nos­ti. Opis­né ana­lý­zy vy­uží­va­jú ma­te­ma­tic­ké, šta­tis­tic­ké a lo­gic­ké me­tó­dy, nap­rík­lad seg­men­tá­ciu, zhlu­ko­va­nie (clus­te­ring), kom­po­nen­to­vú ana­lý­zu, na spra­co­va­nie úda­jov s cie­ľom po­cho­piť, čo sa v sú­čas­nos­ti de­je ale­bo čo sa sta­lo. Je­den z mno­hých prík­la­dov sce­ná­ra: ako po­zi­tív­ne či ne­ga­tív­ne je v sú­čas­nos­ti vní­ma­ná va­ša znač­ka.

Di­ag­nos­tic­ké ana­lý­zy

Od­po­ve­de na otáz­ky ty­pu „Pre­čo sa to sta­lo?" pos­ky­tu­jú kom­plexnej­šie pod­kla­dy na pod­po­ru roz­ho­do­va­nia. Di­ag­nos­tic­ké ana­lý­zy toh­to ty­pu vy­uží­va­jú kla­sic­ké ap­li­ká­cie na on-li­ne ana­ly­tic­ké spra­co­va­nie (OLAP) a inter­ak­tív­ne vi­zua­li­zá­cie. Od­po­ve­de ve­dú k ďal­ším otáz­kam a na pri­ja­tie roz­hod­nu­tí ta­kis­to vy­ža­du­jú par­ti­ci­pá­ciu ma­na­žé­rov a ana­ly­ti­kov. V po­rov­na­ní s pred­chá­dza­jú­cim ty­pom otá­zok sa pri roz­ho­do­va­ní viac spo­lie­ha­me na ana­lý­zy a me­nej na ľud­ské vstu­py, kto­ré sa tý­ka­jú hlav­ne náj­de­nia vhod­nej úrov­ne gra­nu­la­ri­ty (drill-down), de­fi­no­va­nia ďal­ších otá­zok a inter­ak­cie s údaj­mi.

Di­ag­nos­tic­ké ana­lý­zy vy­uží­va­jú pre­po­je­nia me­dzi zdroj­mi úda­jov vrá­ta­ne ná­zo­rov zá­kaz­ní­kov či kon­texto­vých dát s cie­ľom zis­tiť prí­či­ny skú­ma­né­ho či iden­ti­fi­ko­va­né­ho ja­vu. V glo­bál­nom biz­ni­se sa be­rú do úva­hy aj šir­šie vply­vy, nap­rík­lad eko­no­mic­ké tren­dy, po­li­tic­ká si­tuácia, po­ča­sie a po­dob­ne. Sprie­vod­ný prob­lém toh­to ty­pu ana­lýz je sku­toč­nosť, že vý­sled­kom ana­lý­zy je čas­to nie iden­ti­fi­ko­va­nie jas­nej prí­či­ny, ale veľ­ké­ho množ­stva ov­plyv­ňu­jú­cich fak­to­rov. Ty­pic­ký prík­lad di­ag­nos­tic­kej ana­lý­zy je skú­ma­nie prí­čin ne­ga­tív­nych ná­lad zá­kaz­ní­kov.

analytika1.jpg

Gar­tner opi­su­je šty­ri ana­ly­tic­ké schop­nos­ti, umož­ňu­jú­ce klásť rôz­ne dá­to­vé do­py­ty a pou­ží­vať roz­lič­né nás­tro­je a tech­ni­ky, kto­ré vy­ža­du­jú rôz­ne úrov­ne ľud­ské­ho vstu­pu, aby sa dos­pe­lo k op­ti­mál­ne­mu roz­hod­nu­tiu.

Pre­dik­tív­ne ana­lý­zy

Pre­dik­tív­ne ana­lý­zy pos­ky­tu­jú od­po­ve­de na otáz­ku: „Čo sa sta­ne?" Vy­uží­va­jú šta­tis­tic­ké me­tó­dy, neu­ró­no­vé sie­te, ča­so­vé sé­rie, kla­si­fi­kač­né a reg­res­né roz­pa­do­vé stro­my a tech­ni­ky stro­jo­vé­ho uče­nia. Oso­bám s roz­ho­do­va­cou prá­vo­mo­cou pos­ky­tu­jú eš­te viac in­for­má­cií na pod­po­ru lep­ších roz­hod­nu­tí vrá­ta­ne pre­dik­cie hro­zia­cich ri­zík. Ana­lý­zy toh­to ty­pu umož­nia nap­rík­lad pred­po­ve­dať, či bu­dú pok­ra­čo­vať sú­čas­né tren­dy, po­sú­diť bu­dú­ce ri­zi­ko splá­ca­nia úve­rov a po­dob­ne.

Pre­dik­tív­ne ana­lý­zy zvy­čaj­ne pre­bie­ha­jú v dvoch fá­zach. Pr­vá fá­za je učia­ca, v rám­ci nej sa ana­ly­zu­jú his­to­ric­ké úda­je so zná­my­mi vý­sled­ka­mi. Cie­ľom pr­vej fá­zy je vy­tvo­re­nie mo­de­lu, kto­rý na zá­kla­de at­ri­bú­tov hod­no­tí prav­de­po­dob­nosť skú­ma­nej uda­los­ti, nap­rík­lad to, či oso­ba s ur­či­tý­mi vlas­tnos­ťa­mi bu­de splá­cať úver. Po vy­tvo­re­ní pre­dik­tív­ne­ho mo­de­lu sa ten ap­li­ku­je na no­vé úda­je, pri kto­rých sú vý­sled­ky za­tiaľ nez­ná­me. Pred­po­ve­dá sa prav­de­po­dob­né bu­dú­ce sprá­va­nie. V niek­to­rých prí­pa­doch sa pre­dik­tív­ne ana­lý­zy ne­vyu­ží­va­jú na pred­po­ve­da­nie bu­dúc­nos­ti vô­bec, ale na kla­si­fi­ká­ciu ale­bo od­had prav­de­po­dob­nos­ti nez­ná­mych pa­ra­met­rov. Ty­pic­ký prík­lad je iden­ti­fi­ká­cia spa­mu.

Dy­na­mic­ké pod­ni­ka­teľ­ské pros­tre­die si vy­ža­du­je adap­tív­ne pre­dik­tív­ne ana­lý­zy s čo naj­krat­šou do­bou me­dzi vy­tvo­re­ním mo­de­lu a ge­ne­ro­va­ním pred­po­ve­dí.

Pres­krip­tív­ne ana­lý­zy

Pres­krip­tív­ne ana­lý­zy pos­ky­tu­jú od­po­ve­de na otáz­ku: „Čo mám ro­biť?" Ak sú dob­re špe­ci­fi­ko­va­né cie­le, ob­me­dzenia a kri­té­riá, pos­ky­tu­jú ná­vo­dy na op­ti­mál­ne roz­hod­nu­tia. Tie­to ana­lý­zy mô­žu byť ap­li­ko­va­né na dvoch sce­ná­roch: na pod­po­ru roz­ho­do­va­nia, kde je od­po­rú­ča­nie roz­hod­nu­tia pos­kyt­nu­té člo­ve­ku, ale­bo na roz­ho­do­va­nie, kto­ré sa vy­ko­ná­va v sys­té­moch auto­ma­tic­ky.

Cie­ľom pres­krip­tív­nych ana­lýz je vy­uži­tie ma­te­ma­tic­kých a lo­gic­kých me­tód, op­ti­ma­li­zač­ných tech­ník či teórie hier na ur­če­nie pre­fe­ro­va­ných pos­tu­pov. Všet­ky ty­py ana­lýz sí­ce pod­po­ru­jú lep­šie roz­ho­do­va­nie, ale pri opis­ných, di­ag­nos­tic­kých a pre­dik­tív­nych ana­lý­zach je ne­vyh­nut­né za­po­jiť do pro­ce­su ge­ne­ro­va­nia roz­hod­nu­tia ľud­ský úsu­dok. Pres­krip­tív­ne ana­lý­zy nap­ro­ti to­mu buď zod­po­ved­né­mu pra­cov­ní­ko­vi od­po­ru­čia pria­mo op­ti­mál­ne roz­hod­nu­tie, ale­bo ho do­kon­ca pria­mo zreali­zu­jú. Dob­rý prík­lad je mar­ke­tin­go­vá kam­paň s ob­me­dze­ným roz­poč­tom, kto­rý umož­ňu­je od­os­lať len ob­me­dze­né množ­stvo po­núk. Sys­tém auto­ma­tic­ky op­ti­ma­li­zu­je prie­beh kam­pa­ne na zá­kla­de prie­bež­ných vý­sled­kov, te­da reak­cií a ná­lad os­lo­ve­ných po­ten­ciál­nych zá­kaz­ní­kov.

Syn­er­gia me­dzi pre­dik­tív­ny­mi a sen­ti­men­to­vý­mi ana­lý­za­mi

Po­jem ana­lý­za sen­ti­men­tu (sen­ti­ment ana­ly­sis) si za­slú­ži pod­rob­nej­šie vy­svet­le­nie. Hod­no­te­nia pro­duk­tov a slu­žieb dos­tup­né pros­tred­níc­tvom inter­ne­tu pred­sta­vu­jú vý­znam­ný zdroj in­for­má­cií, ale auto­ma­tic­ké spra­co­va­nie tých­to úda­jov je veľ­mi zlo­ži­té, pre­to­že ide o tex­ty v pri­ro­dze­nom ja­zy­ku. Ana­lý­za sen­ti­men­tu sa za­obe­rá auto­ma­tic­kou ana­lý­zou sub­jek­tív­ne­ho ob­sa­hu textu. Nie­ke­dy sa ozna­ču­je aj ako do­lo­va­nie v ná­zo­roch (opi­nion mi­ning).

Obid­va ty­py ana­lýz, pre­dik­tív­na aj sen­ti­men­to­vá, mô­žu fir­mám pri­niesť pri­da­nú hod­no­tu, no tá mô­že byť ove­ľa vy­ššia pri vy­uží­va­ní kom­bi­ná­cie ana­lýz nap­rík­lad na úče­ly cie­le­né­ho mar­ke­tin­gu a ana­lý­zy ná­zo­rov na znač­ku, pro­duk­ty, zá­kaz­níc­ky servis a po­dob­ne. Na maximál­ne vy­uži­tie vý­hod obid­voch ty­pov ana­lýz Gar­tner od­po­rú­ča za­me­rať po­zor­nosť na nas­le­du­jú­ce kľú­čo­vé as­pek­ty.

  • Pou­ži­tie sen­ti­men­to­vej ana­lý­zy na pred­po­ve­da­nie sprá­va­nia zá­kaz­ní­kov. Nie­ke­dy je ana­lý­za a nás­led­né pred­po­ve­da­nie jed­no­du­ché, nap­rík­lad ak zá­kaz­ník v do­taz­ní­ku spo­koj­nos­ti ozna­čí kon­krét­ne hod­no­ty. Ino­ke­dy však spät­ná väz­ba nie je jed­noz­nač­ná. Zá­kaz­ník nap­rík­lad pri­dal re­cen­ziu o pro­duk­te, v kto­rej sú v pri­ro­dze­nom ja­zy­ku vy­jad­re­né po­zi­tív­ne aj ne­ga­tív­ne ná­zo­ry. V tých­to si­tuáciách mô­že­te na zis­te­nie úrov­ne spo­koj­nos­ti zá­kaz­ní­ka pou­žiť ana­lý­zu sen­ti­men­tu. Niek­to­rí zá­kaz­ní­ci vy­uží­va­jú­ci rie­še­nia IBM zlep­ši­li účin­nosť re­ten­čných po­núk o 10 % ap­li­ko­va­ním vý­sled­kov ana­lý­zy ná­la­dy zá­kaz­ní­kov.
  • Pre­hod­no­te­nie pre­dik­tív­nych mo­de­lov pri zme­nách ná­lad zá­kaz­ní­kov. Mô­že­te si vy­tvo­riť pre­dik­tív­ne mo­de­ly na zá­kla­de ana­lý­zy pred­chá­dza­jú­ce­ho sprá­va­nia, ale tie­to mo­de­ly sú plat­né iba vte­dy, ak pla­tí, že mi­nu­losť je pres­ný uka­zo­va­teľ bu­dúc­nos­ti. To však ne­mu­sí byť prav­da vte­dy, ak na trh vstu­pu­je ino­va­tív­ny pro­dukt ale­bo služ­ba, prí­pad­ne pri zme­nách eko­no­mic­ké­ho pros­tre­dia.
  • Kla­si­fi­ká­cia zá­uj­mov spot­re­bi­te­ľov na zá­kla­de ko­men­tá­rov. Pri­po­mien­ky zá­kaz­ní­kov mô­žu in­di­ko­vať to, čo zá­kaz­ník po­va­žu­je za dô­le­ži­té. Nap­rík­lad čas­to sa vy­sky­tu­jú­ce spo­je­nia „je ľah­ké s ním pra­co­vať" a „ve­ľa", zna­me­na­jú, že vý­ro­bok sa po­hodl­ne ov­lá­da, no je dra­hý. Bez oh­ľa­du na ak­tuál­ne ná­la­dy (spo­koj­nosť, resp. nes­po­koj­nosť) zá­kaz­ní­kov po­va­ha ich zá­uj­mov pos­lú­ži ako uži­toč­ný vstup pri bu­dú­cej seg­men­tá­cii. Pre­dik­tív­na ana­lý­za a ana­lý­za sen­ti­men­tu mô­žu po­môcť po­cho­piť ne­jed­noz­nač­né, ba až proti­chod­né sprá­va­nie. Nap­rík­lad ak si zá­kaz­ník chce vy­zdvih­núť on-li­ne ná­kup z mies­tne­ho ob­cho­du. Mo­tí­vom mô­že byť ús­po­ra poš­tov­né­ho ale­bo okam­ži­té us­po­ko­je­nie zá­kaz­ní­ka, kto­rý nech­ce ča­kať na do­ru­če­nie.
  • Pou­ži­tie pre­dik­tív­nych ana­lýz na iden­ti­fi­ká­ciu at­ri­bú­tov sen­ti­men­tu. Pre­dik­tív­ne ana­lý­zy zis­ťu­jú ko­re­lá­ciu me­dzi ti­síc­ka­mi po­ten­ciál­nych pre­men­ných a cie­ľom. Keď poz­ná­te ná­la­du zá­kaz­ní­kov, do­ká­že­te po­mo­cou pre­dik­tív­nej ana­lý­zy po­cho­piť, čo k na­vo­de­niu prís­luš­nej ná­la­dy pris­pe­lo. Tie­to poz­nat­ky mož­no vy­užiť na zme­nu pod­ni­ko­vých pro­ce­sov či ov­plyv­ne­nie vý­vo­ja no­vých pro­duk­tov, to všet­ko s cie­ľom ob­no­viť oča­ká­va­nia zá­kaz­ní­kov. Nap­rík­lad ban­ka zis­ti­la, že zá­kaz­ní­ci sú nes­po­koj­ní, pre­to­že ne­ve­de­li, kto­rý z ban­ko­ma­tov iných bánk mô­žu pou­žiť.

V člán­ku bo­li vy­uži­té ma­te­riá­ly ne­zá­vis­lej ana­ly­tic­kej spo­loč­nos­ti Gar­tner.

Zdroj: IW 11-12/2014



Ohodnoťte článok:
   
 
 
  Zdieľaj cez Facebook Zdieľaj cez Google+ Zdieľaj cez Twitter Zdieľaj cez LinkedIn Správy z RSS Správy na smartfóne Správy cez newsletter