Voorspellende Analytics Ontmaskerd: De Toekomst Voorspellen Met Dataprecisie

In een toenemend onzekere kijken we naar hoe voorspellende analytics organisaties helpt om de toekomst met nauwkeurigheid en vertrouwen te voorspellen.

Voorspellende analytics: een definitie

Voorspellende analytics is een categorie data analytics gericht op het maken van voorspellingen over toekomstige resultaten, gebaseerd op historische data en analytische technieken.

Dergelijke technieken spannen meerdere databronnen, en omvatten typisch zowel statistische modellering als machine learning. Deze statistische modellen, die datasets vertalen naar inzichten, vertegenwoordigen het weefsel van voorspellende analytics.

Door gebruik te maken van gesofisticeerde tools verankerd in data science, kan elke organisatie nu verleden en huidige data gebruiken om betrouwbaar trends en gedragingen te voorspellen, milliseconden, maanden, of jaren in de toekomst.

Typisch gecreëerd ter ondersteuning van marketingagenda's door klantlevenswaarde en klantsegmentatie te verbeteren; of productie via voorspellend onderhoud en kwaliteitsborging, benutten de modellen deep-learning op schaal en in real-time, om waarde toe te voegen aan big data en voordeel op te bouwen.

Een korte geschiedenis

Er is geen twijfel dat de opkomst van big data een behoefte aan analytics heeft gedreven om door te breken, te begrijpen en waarde af te leiden van de golven datasets die organisaties overspoelen.

Volgens Gartner, zal 2025 70% van de organisaties hun focus verschuiven van big, naar small en wide data, wat meer context biedt voor analytics, en AI minder data hongerig maakt. Dit is grotendeels ter reactie op het feit dat datavolumes in isolatie grotendeels irrelevant zijn.

Betekenisvolle data, is echter een van de meest waardevolle commoditeiten binnen een bedrijf geworden en de praktijk van het benutten, begrijpen en betekenis afleiden ervan, heeft geleid tot de opkomst van de Chief Data Officer, naast gewijde afdelingen om het te beheren, monetariseren en zin te geven verder dan puur dataverzameling.

Data analytics is verdeeld in vijf kerngebieden. Beschrijvend, wat een samenvatting biedt van historisch prestaties; Real-time, wat inzichten biedt in huidige data; Diagnostisch, wat gericht is op het "waarom" rondom gebeurtenissen; Voorspellend, wat statistische analysetechnieken toepast om de precieze waarschijnlijkheid van een actie, gebeurtenis, of gedrag te bepalen; en Voorschrijvend, wat bezig is met het convergeren van alle bovengenoemde gebieden om te adviseren wat er als volgende gedaan moet worden.

BI of niet BI?

Voorspellende analytics is essentieel een geavanceerde vorm van business intelligence (BI), die analyse gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Waar traditionele BI typisch data van een eindige bron gebruikt zoals financiën en boekhouding, kijkt voorspellende analytics naar multidimensionale nieuwe en historische data om patronen, gedrag en trends te identificeren.

Door technieken te benutten zoals datamining, statistische algoritmen, machine learning en kunstmatige intelligentie, creëert de praktijk dynamische inzichten om risico's te detecteren en kansen ontdekken. Interdependencies en relaties tussen de verschillende gedragsfactoren, bekend als regressiemodellering, kunnen geanalyseerd worden op een manier die onmogelijk zou zijn voor de menselijke hersenen.

In feite, neurale netwerken, of algoritmes ontworpen om relaties binnen een dataset te identificeren, imiteren de manier waarop de menselijke hersenen functioneren om de analyse te superladen en nieuwe grond te breken in wat bereikbaar is. Deze diepgaande, precieze niveau van inzicht stelt gebruikers in staat de allerbeste beslissingen te nemen en een bedrijf in de juiste richting te sturen.

Het is belangrijk om te noteren dat veel BI-platforms geëvolueerd zijn om big data, cloud, IoT en AI te omvatten, en als zodanig, beschouwen sommige industrie-experts voorspellende analytics als een tak van BI. De termen zijn debatabel verweven, en om toe te voegen aan de waargenomen overlap, aangezien machine learning cruciaal is geworden voor voorspellende analytics, worden voorspellende analytics projecten soms aangeduid als machine learning.

Op dit laatste punt is het belangrijk om te onderscheiden tussen de twee. Terwijl machine learning een fundamentele enabler is van voorspellende analytics, kan het in isolatie niet de inzichten leveren waar de praktijk synoniem mee is.

Voorspelbaarheid in onvoorspelbare tijden

Wanneer je overweegt dat enkele van de meest high-profile gebruik van voorspellende analytics weersvoorspelling, politieke campagneprestaties, klimaatverandering, en de verspreiding van ziekten omvatten, is het makkelijk om een gevoel van zijn belang te krijgen. Dit zijn allemaal hoogst complexe, en in een wereld die steeds onvoorspelbaarder is geworden in het gezicht van Brexit, Covid, en politieke spanningen, maakt voorspellende analytics het kijken in de toekomst nauwkeuriger en betrouwbaarder dan met eerdere tools.

Naast het hebben van toegang tot een niveau van zichtbaarheid dat kan helpen externe uitdagingen te compenseren en onzekerheid te mitigeren, zoekt het routes om knelpunten te omzeilen om kosten te verminderen en winstgevendheid te verhogen.

Een goed voorbeeld hiervan is in de werving, retentie en verzorging van winstgevende klanten. Terwijl het onmogelijk is om kwesties als stijgende brandstof- en arbeidskosten, en chauffeurstekorten die toeleveringsketens beïnvloeden, te beïnvloeden, kan het kanaliseren van middelen naar de juiste klanten, en communiceren op een open, betekenisvolle en informatieve manier, de nodige winstgevendheid drijven om een aantal van deze uitdagingen te mitigeren.

Cases in het vizier

Voorspellende analytics brengt diepe, real-time begrip over meerdere zakelijke activiteiten, over talrijke afdelingen. Van toewijzing van de juiste middelen op bepaalde tijden, in zeg, een horecabedrijf dat kijkt om stijgende arbeidskosten en Covid-afwezigheden te mitigeren, tot voorraadaanvulling en marketingcampagne-timing, de kansen om immense waarde te brengen zijn eindeloos.

In productie in het bijzonder, oogsten bedrijven al dividend door verbeterde prestaties en productiviteit op de shopfloor.

Naarmate machines steeds meer gesofistikeerd worden, en excessieve downtime onhoudbaar is, nemen fabrikanten voorspellende productie-analytics aan om de locatie, aard en frequentie van apparatuurstoringen te voorspellen.

Door data te analyseren uit een reeks bronnen zoals sensoren; handmatige visuele inspecties, trillingen, elektriciteitsverbruik, en temperatuur, en deze af te stemmen tegen zowel historische patronen als breder industriële gebruik, is het duidelijk om te zien hoe de helderheid van de verzamelde inzichten ver superieur is aan wat traditionele BI kan produceren.

Vooruitzicht in het gezicht van tegenspoed

Tegen deze achtergrond, is het geen wonder dat de wereldwijde voorspellende analytics markt ingesteld is om te groeien van USD 10,5 miljard in 2021 tot USD 28,1 miljard bij 2026

Maar uitdagingen rond vaardigheids tekorten, met name data scientists, heersen. Parallel, vereisen implementatiemethodieken toegewijde ervaring en expertise, wat in elke nieuwe, snel groeiende discipline, niet makkelijk is.

Gelukkig is een nieuw ras oplossingen ontstaan die de kloof overbruggen tussen zakelijke behoefte, en de potentiële gebrek aan vaardigheden beschikbaar om de capaciteiten te leveren. Senseye PdM bijvoorbeeld, is een cloud-gebaseerd platform dat machine learning-geïnjecteerd is, en ontwikkeld voor schaal, capabel van het verwerken van enorme datavolumes.

Deze combinatie van technologie en innovatie zal doorgaan om data science naar de voorgrond van de industrie te brengen, waardoor meer en meer organisaties hun potentieel kunnen vervullen en inzichten omzetten in vooruitzicht.

Is Senseye PdM Geschikt Voor Mij?

Wil je meer weten over hoe Senseye PdM je fabriekonderhoudsstrategie kan verbeteren? Boek vandaag nog een vergadering met ons.