예측 분석이란 무엇입니까?
고급 분석의 한 분야인 예측 분석은 비즈니스에서 데이터를 사용하여 잠재적인 미래 결과의 가능성에 대한 예측을 모델링하는 방법 또는 기술입니다. 예측 분석은 고급 통계 및 머신 러닝 등의 기술과 과거 및 현재 데이터를 결합하여 알려지지 않은 미래의 이벤트를 모델링합니다. 일반적으로 데이터 사이언스 및 머신 러닝을 사용하여 미래에 더 나은 결정을 내리기 위해 조직의 과거 집합 경험을 학습하는 것으로 정의됩니다.
예측 분석을 통해 조직은 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 미래를 모델링함으로써 고객 행동과 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다. 또한 이 활동의 부분 집합인 예측 모델링은 모델 생성 및 유지 관리, 기존 데이터 테스트 및 반복, 응용 분야 내 임베디드 모델 적용의 프로세스입니다.
예측 분석을 사용하면 데이터에 포함된 패턴을 식별하여 비즈니스에 대한 위험이나 기회를 평가하여 다음과 같은 중요한 비즈니스 질문을 해결할 수 있습니다. 지금 어떤 제품을 추천해야 합니까? 그리고 심장 마비 위험에 처한 사람은 누구입니까? 기본적으로 예측 분석을 사용하여 잘 정의된 조건 및 매개 변수를 기반으로 이벤트의 신뢰 수준을 예측할 수 있습니다.
예측 분석의 주요 이점은 무엇입니까?
비즈니스 관리자는 운영, 생산, 인력, 마케팅, 재무 등 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치는 결정을 지속적으로 내리고 있습니다. 일부 결정은 순전히 일상적인 운영에 관한 결정이고, 일부는 경쟁 시장 변동에 대한 전술적 대응이며, 다른 일부는 장기적인 전략적 결정입니다. 이런 결정은 모두 비즈니스가 주식 시장에서 새로운 자본을 조달할 수 있는지 또는 운영 및 신제품 개발 노력에 자금을 지원하는 새로운 기부자와 기여자를 확보할 수 있는지 여부를 결정해야 하는 이해 관계자의 수익에 영향을 미칩니다. 이 모든 결정은 중대합니다.
이러한 중요한 결정의 기초는 통찰력입니다. 비즈니스 관리자는 이러한 결정을 아무 것도 모르는 상태에서 내릴 수 없습니다. 그러면 이러한 통찰력은 어디서 올까요? 유일한 통찰력의 원천은 데이터입니다. 그러나 필요한 통찰력을 얻기 위해서는 데이터를 의미있는 방식으로 분석하고 제시해야 합니다. 원시 데이터는 그다지 유용하지 않습니다. 기업에는 제조 프로세스, 공급망 파이프 라인, 온라인 거래 및 기존 거래, 센서, 소셜 미디어, 회사 및 제품 리뷰, 정부 및 무역 협회 보고서 등을 포함하여 수많은 다양한 내부 및 외부 소스에서 가져온 데이터가 넘쳐납니다. 이 모든 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오는 물론 숫자와 같은 다양한 형태로 제공됩니다. 경영진의 문제는이 모든 데이터에서 의사 결정에 필요한 (또는 고객이 필요로 하는) 실행 가능하고 통찰력 있고 유용한 정보를 어떻게 추출하는가 하는 것입니다.
기업은 궁극적으로 데이터를 놓고 경쟁하게 되며 데이터로 가는 경로는 분석입니다. 분석에는 다음 세 가지 구성 요소가 있습니다:
- 데이터 탐색 및 시각적 분석: 새로운 통찰력과 미지의 문제 및 쟁점 식별
- 데이터 사이언스 및 머신 러닝: 비즈니스 및 시장의 변동으로부터 잠재적인 결과 모델링 및 예측
- 보고: 이해 관계자가 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는 정보의 배포
경영진은 새로운 데이터 분석 시도를 시작하거나 변화하는 환경에 적합하지 않은 오래된 기존 데이터 분석을 개선하면서 데이터 분석을 포함하는 모든 문제와 복잡성을 어떻게 처리합니까? 지능적인 비즈니스 의사 결정을 위한 올바른 통찰력을 얻기 위해 고려해야 할 사항을 알고 각 요소가 어떻게 결합되는지 이해해야 합니다.
데이터 탐색과 시각적 분석, 데이터 사이언스 및 머신 러닝,보고 중에서 결정하는 것은 복잡합니다. 어떤 질문을 해야 하며 올바른 선택을 하는 데 도움이 되는 답변은 무엇입니까?
아래 그림에 표시된 분석 스펙트럼은 비즈니스에 필요한 것을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 문제점을 고려할 수 있는 안내 답변을 포함하는 일련의 질문입니다.
위 그림에 표시된 분석 스펙트럼은 비즈니스에 필요한 분석 유형을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 문제점을 고려할 수 있는 안내 답변을 포함하는 일련의 질문입니다.
예측 분석은 오늘날 대부분의 기업이 활용하는 기초인 단순한 묘사 분석을 초월합니다. 묘사 분석은 이미 발생한 비즈니스에 대해서만 알려줄 수 있습니다. 비즈니스의 미래에 대한 통찰력을 예측하고 발견하려면 예측 분석이 필요합니다. 이러한 통찰력은 위험을 줄이고 운영을 최적화하며 수익을 늘리는 데 매우 가치가 있음을 입증할 수 있습니다. 더 좋게는, 예측 분석은 비즈니스가 예측 모델로 복잡한 문제를 해결하고 비즈니스 성공을 위한 새로운 기회를 찾는 데 도움을 줍니다.
예측 분석의 비즈니스 응용 분야는 무엇입니까?
예측 분석을 통해 다양한 업계의 기업은 과거와 현재의 지식을 모두 사용하여 미래에 일어날 일을 예측함으로써 기회를 포착할 수 있습니다. 예를 들어 사기 탐지는 예측 분석을 통해 사기를 나타내는 데이터의 패턴을 식별하고, 실시간으로 이상 징후를 발견하고, 향후 위협을 방지합니다. 예측 분석은 잠재적인 고객 행동을 예측하여 리소스 및 마케팅 활동에 영향을 미칠 수 있는 추세를 예측함으로써 운영을 최적화하는데도 도움이 됩니다. 마지막으로, 예측 분석은 제조업체에서 자산을 평가하고, 예측 정비를 구현하고, 기계 가동 중지와 관련된 비용을 줄이는 데 자주 사용됩니다.
예측 분석은 어떻게 작동합니까?
예측 분석은 머신 러닝(ML)에 크게 의존합니다. ML은 알고리즘으로 데이터를 처리하여 모델을 만드는 데 사용되는 통계와 컴퓨터 과학의 조합입니다. 이러한 모델은 시각적 데이터 디스커버리 방법만 단독으로 사용하는 것보다 일반적으로 더 정교해진 데이터의 추세와 패턴을 인식할 수 있습니다. 다양한 소스(예 : 사물 인터넷 (IoT), 센서, 소셜 미디어 및 장치 배열)의 데이터를 사용하여 머신 러닝은 정교한 알고리즘을 통해 데이터를 처리하고 문제를 식별 및 해결하며 예측하기 위한 모델을 구축합니다.
모델은 제조의 한 구성 요소에 미치는 영향을 설명하는 것처럼 간단 할 수 있습니다 (예: "재료 공급 배송이 한 시간 지연되면 최종 제품의 배송이 한주일 지연됩니다"). 또한 여러 동시 문제로 인한 여러 영향을 포함하는 더 복잡한 것일 수도 있습니다. 머신 러닝은 수많은 데이터를 살펴보고 복잡한 상호 작용을 고려하여 지식형 근로자가 수행할 수 없는 모델을 만들 수 있습니다. 따라서 머신 데이터는 이미지, 비디오 및 오디오 분석에 일반적으로 사용됩니다.
예측 분석은 또한 ML보다 더 포괄적인 개념인 데이터 사이언스에 의존합니다. 데이터 사이언스는 통계, 컴퓨터 과학 및 응용 분야별 지식을 결합하여 문제를 해결합니다. 비즈니스 환경에서 머신 러닝 방법과 비즈니스 데이터, 프로세스 및 도메인 전문 지식을 결합하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 기본적으로 의사 결정자에게 예측 통찰력을 제공합니다.
모델을 임베드하여 가능한 결과를 예측하거나 비즈니스 프로세스 내에서 직접 프로세스 매개 변수의 변경에 최적화된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 모델은 다음을 제공하는 것으로 하여 경쟁 우위를 보장합니다:
- 기능 향상
- 의사 결정 속도 향상
- 많은 양의 서로 다른 유형의 데이터 처리
- 일반적인 운영 비용 절감
- 새로운 수익원 창출
- 차별화된 제품 및 서비스 제공 유도
비즈니스 프로세스에 예측 모델을 임베딩 하는 것은 데이터 사이언스와 머신 러닝의 공동 목표입니다.
