Wie Predictive Analytics verwendet wird, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Predictive Analytics, richtig entwickelt und angewendet wird, schaltet sich Ihre Daten in wichtige Einsichten und ermöglicht es Ihnen, Maßnahmen zu ergreifen, um fundierte Entscheidungen über viele Bereiche Ihres Unternehmens - basierend auf umfangreichen Daten. Höhere Genauigkeit zukünftige Ereignisse in der Vorhersage ist ein Vorteil für sich - teilweise, weil es so viele Bereiche angewendet werden kann.
Manchmal ist das ultimative Ziel eines prädiktiven Modells ist die Automatisierung bestimmter Geschäftsentscheidungen. Ein Beispiel ist ein automatisiertes Handelssystem, das Echtzeit-Trades in Ihrem Namen setzt, verwaltet Ihr Portfolio (Geld und Vermögen) und eine finanzielle Hebelwirkung Sie haben können.
Das Ziel ist es, die beste Entscheidung so schnell wie möglich zu machen - automatisch - unter Berücksichtigung der vielen komplexen Faktoren, die Money-Management als Antwort auf bestehende Marktdynamik auswirken.
Die Wirtschaft kann auch Predictive Analytics verwenden, um ein Modell zu bauen, die verschiedene Aspekte der nicht nur eine bestimmte Entscheidung analysiert, sondern auch seine Folgen und mögliche Szenarien - und schlagen dann die optimale Entscheidung für die Umstände.
Modelle 'Ausgänge kann ein Unternehmen entscheiden helfen, viele Aspekte des Unternehmens zu beeinflussen, von Supply-Chain-Management zu identifizieren Chancen und Budgetierung.
Unternehmen Predictive Analytics-Modelle verwenden, um wirksame Strategien zu identifizieren, die effektiv und optimiert werden automatisch auf zukünftige Ereignisse zu handhaben, ihre Aktionen, die von Strategien geführt basierend auf Wissen aus gründliche und umfassende Analyse erworben.
Ein funktionierendes Vorhersagemodell kann durch Datenanalyse geführt, informierte Entscheidungen führen. Wenn das Modell seine Arbeit gut tut, werden seine Ergebnisse durch Tests verstärkt - und durch das Feedback in Reaktion auf seinen Einsatz erzeugt validiert. Wenn dann mit neuen Ereignissen konfrontiert, kann das Unternehmen auf Modelle verlassen, die mit ihnen umgehen gebaut wurden - vor allem, wenn die Ereignisse sind beispiellos und in Echtzeit entfaltet.