Системы предиктивной аналитики созданы для того, чтобы превращать массивы данных в оптимизированные и действенные идеи — и делать это быстро. Многие предприятия сталкиваются со значительными трудностями при настройке таких систем, поэтому вот основные моменты, которым следует следовать, если вы хотите двигаться вперед с мощными прогнозами.

Растет убеждение, что компании готовы тратить огромные суммы денег на прогнозную аналитику. Прогнозируется, что к 2026 году мировой рынок корпоративной предиктивной аналитики вырастет до 28 миллиардов долларов по сравнению с 10 миллиардами долларов в 2021 году.

Проблемы, с которыми сталкиваются компании, настраивающие прогнозную аналитику для поддержки принятия бизнес-решений

Тем не менее, многие предприятия изо всех сил пытаются настроить системы, поддерживающие принятие решений на основе данных. Исследования показывают, что девять из 10 компаний не полностью уверены в своей способности принимать решения о том, что продавать, с расчетом на будущее, особенно беспокоясь о полном понимании тенденций поведения клиентов.

Некоторым не хватает необходимого качества данных. Другим не хватает финансовых ресурсов или внутреннего таланта, чтобы быстро превратить эти данные в надежную, актуальную и полезную информацию. Мы часто слышим, как организации перегружены тяжелой ручной работой, необходимой для написания и обновления алгоритмов анализа данных. Без этих алгоритмов компании не могут генерировать надежные и мощные прогнозы для улучшения своего бизнеса.

Одно можно сказать наверняка: внедрение прогнозной аналитики будет продолжаться, и тех, кто не инвестирует сейчас, обгонят конкуренты, которые это делают. Это бесспорно, учитывая ненасытный аппетит руководителей к быстрым и эффективным системам, которые позволяют им определять будущие риски и возможности, а также действия, которые позволят их бизнесу опередить конкурентов.

3 фактора успешной и мощной прогнозной аналитики

Что отличает компании, успешно использующие мощную предиктивную аналитику, от тех, которые терпят неудачу? Вот что мы наблюдали при работе с крупными брендами в разных секторах по всему миру:

1. Заложите правильный фундамент: Успешные пользователи предиктивной аналитики знают, что для извлечения выгоды из программного обеспечения в первую очередь требуется выдающаяся база данных и технологий. Они получают всю необходимую информацию и объединяют ее в одном центральном хранилище. Они переходят от ручной обработки данных к автоматизированной с помощью платформ, которые предоставляют результаты в удобном для просмотра формате, обеспечивают согласованность и ограничивают количество ошибок. Они ищут информацию высшего качества и внедряют правильный технологический стек. Чтобы улучшить то, как данные влияют на принятие бизнес-решений, эти компании обеспечивают безопасность и защиту всей информации с помощью строгих политик использования и средств контроля. Поддерживая это видение, управление и динамику изменений, они обеспечивают преодоление финансовых и временных препятствий, что идеально подходит для того, чтобы делать мощные прогнозы.
2. Развивайте культуру, основанную на данных: Наиболее эффективными проектами в области предиктивной аналитики являются проекты, возглавляемые руководителями, которые осознают необходимость начать культурную революцию в своих организациях. Чтобы осуществить это культурное изменение, они могут начать с малого — создать командную среду, которая поддерживает и поощряет любопытство к интеллектуальному анализу, основанному на данных. Они демонстрируют успех, которого можно достичь, предоставив каждому члену команды во всей организации прямой доступ к одному и тому же общему источнику информации. Это открывает возможность последовательного применения знаний во всех командах, что позволяет всем командам принимать более эффективные решения на основе одних и тех же, объединяющих знаний и точно измерять результаты. Эта культурная трансформация никогда не может быть форсирована. Лучший способ для лидеров добиться демократизации данных — это учитывать культурные особенности. Постоянно инвестируйте в развитие нужных навыков в рамках всей организации. Устраните любую нехватку собственных специалистов по обработке и анализу данных с помощью многоаспектного подхода к новым сотрудникам в сочетании с переподготовкой и повышением квалификации существующих команд.
3. Создайте доверие к алгоритму: Даже когда нужные технологии, данные и люди объединяются, остается еще одно препятствие. Успешные лидеры прогнозной аналитики также должны преодолевать естественные психологические барьеры, существующие между отдельными людьми, командами и клиентами. Это особенно заметно в негативной реакции людей на полностью автоматизированные решения, не требующие (очевидного) вмешательства человека. Исследования показывают, что многие люди инстинктивно отвергают алгоритмы, даже когда им демонстрируют доказательства того, что конкретный код более точно предсказывает будущие результаты, чем люди. В этих условиях лидеры должны обеспечить, чтобы инструменты и идеи, которые они внедряют, пользовались четким доверием и поддержкой во всей организации. Они должны активно формировать доверие к той ценности, которую эти инструменты приносят, напрямую поддерживая, но не заменяя процесс принятия решений человеком. Ключ в том, чтобы сбалансировать использование алгоритмов с человеческим опытом, чтобы вызвать доверие к технологии, которая затем приведет к более широкому внедрению.

Создание прогнозов для успеха в бизнесе

По мере того, как влияние отличной прогнозной аналитики на успех бизнеса становится все более очевидным, руководители проектов будущего будут уделять пристальное внимание созданию правильных основ, формированию превосходной культуры данных и обеспечению истинного доверия к алгоритмам, которые они используют для создания прогнозов для успеха бизнеса.

Хотите увидеть больше? Посмотрите наше видео: