Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel.
Geassisteerde voorspellende modellering omvat complexe, geavanceerde analyse- en voorspellingstechnieken in een zelfbedieningsomgeving waar zakelijke gebruikers tools kunnen gebruiken om hen door de aanbevolen technieken en rapportformaten te leiden en ervoor te zorgen dat de methoden en rapporten die ze kiezen, geschikt zijn voor het type gegevens en informatie Zij hebben nodig.
Gebruikers selecteren de gegevens die ze willen analyseren en gebruiken de zelfbedieningstools om ze in een duidelijke richting te wijzen, zodat ze patronen en trends kunnen illustreren en automatische suggesties en aanbevolen analytische technieken kunnen gebruiken om de beste aanpak te bepalen. Deze tools halen het giswerk uit prognoses en voorspellingen van bedrijfsresultaten en maken het voor zakelijke gebruikers mogelijk om duidelijke, nauwkeurige informatie te produceren zonder de hulp van IT of datawetenschappers.
Is ondersteunde voorspellende modellen geschikt voor zakelijke gebruikers?
In Gartner’s rapport getiteld Augmented Analytics is de toekomst van data en analyse (ID G00326012), voorspellen Gartner-analisten dat:
“Tegen 2020 zal augmented analytics – een paradigma dat query’s en vertellingen in natuurlijke taal, augmented data voorbereiding, geautomatiseerde geavanceerde analytics en visual-based data discovery-mogelijkheden omvat – een dominante drijfveer zijn voor nieuwe aankopen van business intelligence, analytics en data. Platforms voor wetenschap en machine learning en van embedded analytics. “
De reden voor deze analytische evolutie is simpel. Elk bedrijf opereert in een snel veranderende competitieve omgeving en markt. Zakelijke gebruikers moeten de tools hebben die ze nodig hebben om gegevens te analyseren, conclusies trekken, resultaten voorspellen en de organisatie helpen haar doelen te bereiken. Geen enkele onderneming heeft de tijd of de luxe om te wachten tot IT- of professionele analisten of datawetenschappers rapporten produceren. Er is te veel informatie en er zijn te veel gegevensbronnen om deze oude analytische en prognoseparadigma’s vandaag de dag te laten werken. Wat elke organisatie nodig heeft, is een duidelijke gids met resultaten – een die elke zakelijke gebruiker kan gebruiken zonder dure, tijdrovende training of speciale vaardigheden.
Met de juiste combinatie van geavanceerde tools en gebruiksvriendelijke navigatie, flexibiliteit voor slepen en neerzetten en gepersonaliseerde dashboardmogelijkheden, kan al uw gebruikers beschikken over de kracht en flexibiliteit van voorspellende analyse, zodat ze kunnen plannen en beslissingen kunnen nemen, gegevens kunnen delen en analyseren als een professional!
De juiste zelfbediening geavanceerde gegevensopsporing en de oplossing voor voorspellende modellen moet eenvoudig te implementeren, gemakkelijk te personaliseren en gebruiksvriendelijk zijn. Het moet complexe, geavanceerde algoritmen en analytische methoden aan de achterkant bevatten en intuïtieve, geïntegreerde, interactieve dashboards aan de voorkant mogelijk maken, zodat zakelijke gebruikers toekomstige waarden kunnen voorspellen met tijdreeksvoorspelling en eenvoudige lineaire, kleinste kwadraten en meervoudige lineaire regressies voor causaliteit en voorspelling, evenals Bayes-classificatie-, associatieve-, beslissingsboom- en K-dichtstbijzijnde buurtechnieken voor classificatie en voorspelling. Deze methoden moeten worden toegepast om rapporten te produceren en de resultaten duidelijk te illustreren, waarbij giswerk en complicaties uit het proces van planning en prognoses worden gehaald.
Ondersteunde voorspellende modellering maakt planning en prognoses op elk moment mogelijk en stelt zakelijke gebruikers en ondernemingen in staat aannames en theorieën te testen in een risicovrije omgeving, zodat het planningsproces niet langer beperkt is tot een jaarlijks of driemaandelijks proces, maar eerder dynamisch is. actief en zinvol.
