Ennakoiva analytiikka valjastaa datan ennustamaan tulevaa. Tärkeintä on kysyä oikeita kysymyksiä, kerätä laadukasta dataa ja jalkauttaa tieto koko organisaatioon.

Voiko tulevaisuutta ennustaa? Kyllä, jos sen tekee dataan perustuen sekä mallinnuksia ja koneoppimista hyödyntäen.

Ennakoivassa analytiikassa tulkitaan yrityksen keräämää dataa ja ennustetaan sen pohjalta tulevaa. Sen suosio kasvaa vauhdilla: maailmanlaajuisesti ennakoivan analytiikan markkinan kasvuvauhti on lähes 25 prosenttia vuodessa.

Eri konteksteissa ja toimialoilla ennakoiva analytiikka voi tarkoittaa monia asioita. Sen avulla voit tuottaa tietoa päätöksenteon ja johtamisen tueksi tai vaikkapa ennustaa markkinoinnin, hinnoittelun, huollon tai resursoinnin muutoksia.

Hyvä esimerkki ennakoivan analytiikan hyödyntämisestä on asiakaspoistuman ennustaminen. Analytiikan avulla voidaan tunnistaa asiakkaat, jotka ovat todennäköisimmin lopettamassa esimerkiksi kuukausimaksullisen palvelun käytön, ja tehdä toimenpiteitä näiden pitämiseksi. Tällaisessa tapauksessa asiakaspoistuman vähenemisen taloudellinen hyöty ja ennakoivan analytiikan ROI ovat tuntuvia ja helposti määriteltävissä.

Ennakoivaa analytiikkaa liiketoiminnan tavoitteet edellä

Tulevan ennustaminen vaatii tuekseen dataa. Siksi ennakoivan analytiikan käyttöönotto alkaakin usein sillä, että rakennetaan datan keräämisen, käsittelyn ja hyödyntämisen putki valmiiksi.

Määrittele ensimmäiseksi tavoitteet: millaisia ongelmia ennakoivalla analytiikalla halutaan ratkaista tai millaisia liiketoiminnallisia tavoitteita sen avulla yritetään saavuttaa? Tavoitteiden pohjalta voit tarkemmin määritellä, millaista dataa sitä varten tarvitaan ja millaisilla menetelmillä ja malleilla sitä käsitellään.

Tyypillinen ongelma on, että dataa on paljon, mutta se on siiloutunut eri ihmisten työpöydille ja tiedostoihin. Kun dataa hallitaan keskitetysti, tietoa on helpompi käsitellä. Vaikka parhaaseen lopputulokseen päästäänkin silloin, kun ennakoivan analytiikan tavoitteet ovat tiedossa jo datan keräämistä suunniteltaessa, myös jo aiemmin kerättyä dataa voidaan usein hyödyntää älykkäästi.

On hyvä muistaa, että ennakoiva analytiikka ei ole yksi massiivinen projekti, jonka päässä odottaa täydellinen tuote. Pyri dataputken ja analytiikan rakentamisessa iteratiiviseen prosessiin, jossa saadaan nopeasti aikaan konkreettisia hyötyjä samalla kun analytiikkaa kehitetään jatkuvasti rikkaammaksi ja älykkäämmäksi. Kun datan infrastruktuuri on rakennettu fiksusti, voit lisätä malliin uusia datalähteitä aina tarpeen mukaan.

Rakenna malliin myös mittareita, joita vasten voit seurata ennusteiden paikkaansapitävyyttä. Maailma ja asiakkaiden käyttäytyminen muuttuvat, joten myös mallinnuksen pitää elää ajassa.

Visualisoi ja jalkauta tieto yrityksen arkeen 

Datan keräämisen ja käsittelyn lisäksi on tärkeää miettiä tarkkaan, miten tieto jalkautetaan organisaatiossa. Ennustavat mallit voi tuoda osaksi yrityksen ja työntekijöiden arkea esimerkiksi applikaatioiden tai dashboardien kautta. Usein kustannustehokkainta on hyödyntää julkipilveä sekä tehdä datasta visuaalista ja helposti ymmärrettävää Power BI:n, Tableaun ja Splunkin kaltaisilla työkaluilla.

Tieto voidaan laittaa hyötykäyttöön monella tapaa. Voit valjastaa sen yrityksen johdon päätösten tueksi, tuoda sen osaksi yrityskulttuuria tai jalkauttaa käytäntöön esimerkiksi palvelumuotoilun avulla.

Edellä mainittu asiakaspoistuma on tästä hyvä esimerkki: tekninen tieto itsessään ei vielä riitä vähentämään asiakaspoistumaa, vaan tarvitaan asiakaspolun asiantuntijoita miettimään, miten polusta tehdään mahdollisimman sujuva ja houkutteleva.

Räätälöityjä ratkaisuja datan hyödyntämiseen

Dataa kerätään paljon jo nyt, mutta sensoridatan keräämisen ja datan reaaliaikaisen hyödyntämisen yleistyessä vaatimukset data-arkkitehtuurille ja tiedon käsittelyn automaatiolle tulevat räjähtämään. Tässä vaiheessa koneoppiminen on erinomainen lisä. Vaikka kone ei itsessään ole ihmistä parempi tiedon tulkitsemisessa, se on kuitenkin erinomainen käsittelemään valtavia määriä dataa nopeasti. Oikein toteutettuna koneoppiminen mahdollistaakin laajojen datamäärien hyödyntämisen aivan uudella tavalla.

Ennakoivan analytiikan käyttöönottoon tarvitaan jonkin verran erikoisosaamista datasta ja mallinnuksesta, mutta sen hyödyt ulottuvat koko organisaatioon. Helpoiten pääset alkuun valitsemalla kumppanin, jonka kanssa kartoitat tavoitteet ja luot ratkaisut dataputken rakentamiseksi, analytiikan kehittämiseksi ja tiedon jalkauttamiseksi. Ja jos nälkä kasvaa syödessä, voit miettiä inhouse-osaamisen hankkimista.

Me Ambientialla tarjoamme räätälöityjä datan hallinnan ja hyödyntämisen ratkaisuja ydinliiketoimintasi edistämiseksi. Rakennamme ratkaisuja tarpeittesi mukaan esimerkiksi datatieteen ja koneoppimisen tekniikoita hyödyntäen.

Haluatko tietää, miten data ja ennakoiva analytiikka voivat tukea liiketoimintaasi?

Ota yhteyttä

Avainsanat:
data, datan visualisointi, ennakoiva analytiikka, koneoppiminen, tiedon jalkauttaminen

Blogi