Trung tâm bảo hiểm y tế và bảo hiểm y tế (CMS) gần đây đã thông báo rằng từ năm 2012 đến 2014, tổ chức này đã tiết kiệm được 42 tỷ đô la. CMS hợp tác với cơ quan thực thi pháp luật và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đã chịu trách nhiệm cho một phần của khoản tiết kiệm. Nhưng CMS đã tiết kiệm được phần lớn số tiền bằng cách triển khai các phân tích dự đoán, từ đó ngăn chặn gian lận, lãng phí và lạm dụng.
Từ ngày 1 tháng 10 năm 2012 đến ngày 30 tháng 9 năm 2014 (Năm tài chính (FY) 2013 và FY 2014), mỗi đô la đầu tư vào các nỗ lực liêm chính của chương trình CMS Medicare đã tiết kiệm được $ 12,40 cho chương trình Medicare.
$config[code] not foundNói một cách đơn giản, phân tích dự đoán là các máy tính của Norton học hỏi từ hành vi trong quá khứ về cách thực hiện các quy trình kinh doanh nhất định tốt hơn và cung cấp những hiểu biết mới về cách tổ chức của bạn thực sự hoạt động.
Các công ty cần học cách khai thác các chiến lược có thể hành động từ các kho dữ liệu họ đang thu thập. Phân tích dự đoán có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn theo nhiều cách bao gồm xác định hành động của khách hàng, đơn giản hóa các quy trình của bạn và giảm mức độ rủi ro.
Rác vào - Rác ra (GIGO)
Trong CNTT chúng ta có một câu nói: rác vào - rác ra (GIGO). Điều đó có nghĩa là chất lượng dữ liệu của bạn là vô cùng quan trọng. Dựa trên các quyết định kinh doanh về dữ liệu không hợp lệ có thể có tác động tiêu cực nghiêm trọng đến doanh nghiệp của bạn.
Hãy chắc chắn rằng bất kỳ ai tham gia nhập dữ liệu vào công ty của bạn đều hiểu mức độ chính xác quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp của bạn.
Ví dụ về phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán Hợp lý hóa hoạt động của công ty
Tạp chí Harvard Business Review báo cáo rằng dữ liệu lớn cực kỳ hữu ích để dự đoán nhu cầu của khách hàng đối với các sản phẩm không phải là lượt truy cập, mà là được bán cho nhiều người trong nhiều ngóc ngách khác
Việc khai thác loại dữ liệu này khó khăn hơn vì các sản phẩm ở đuôi dài không phổ biến như các sản phẩm đình đám và các khu vực mà chúng được bán ở đó không lớn.
Phân tích dự đoán là cực kỳ hữu ích để khai thác dữ liệu này và xác định những gì khách hàng trong những ngóc ngách này muốn.
Đặt giá bằng phân tích dự đoán
Một cách khác để phân tích dự đoán giúp các công ty là với giá cả. Các doanh nghiệp có thể tăng doanh số bằng cách nhắm mục tiêu khách hàng cụ thể với giá, giảm giá và khuyến mãi cụ thể.
Các nhà bán lẻ trực tuyến có thể sử dụng hàng tấn dữ liệu họ thu thập về hành vi của khách hàng để điều chỉnh giá của họ tương ứng với những gì sẽ hấp dẫn khách hàng nhất.
Phân tích dự đoán cũng hỗ trợ rất nhiều cho các ngành công nghiệp dựa vào thành công của máy vì dữ liệu có thể được sử dụng để đánh giá khi các máy đó cần bảo trì hoặc có khả năng thất bại.
Các nhà khoa học tại Microsoft đã sử dụng dữ liệu họ đã thu thập trên máy bay để xác định thời điểm các chuyến bay có khả năng bị hủy hoặc bị trì hoãn. Các hãng hàng không chỉ là một ví dụ về các tổ chức có thể giảm bớt một lượng lớn chất thải bằng cách đơn giản là sẵn sàng tìm cách khai thác dữ liệu mà họ đã có.
Phân tích dự đoán giảm rủi ro
Giảm rủi ro cho các công ty là một lợi thế khác của phân tích dự đoán. Các doanh nghiệp có quyền lợi trong việc khám phá các cách để tăng cường bảo mật của họ bởi vì vấn đề không phải là vi phạm dữ liệu sẽ xảy ra, mà là khi chúng sẽ xảy ra.
Thu thập thông tin về các cuộc tấn công trong quá khứ và xác định dấu vân tay kỹ thuật số để ngăn chặn sự xâm nhập trong tương lai là cách thông thường để cố gắng ngăn chặn vi phạm dữ liệu. Phương pháp này ngày càng trở nên kém hiệu quả khi các cuộc tấn công mạng trở nên tinh vi hơn.
Tất nhiên, các phân tích dự đoán không được đảm bảo để ngăn chặn mọi cuộc tấn công xảy ra. Tuy nhiên, đó là một cách tiếp cận chủ động để bảo vệ thông tin thay vì phản ứng.
Các công ty có thể sử dụng các phân tích dự đoán để xác định các cuộc tấn công mà họ chưa từng thấy trước đây thay vì dựa vào những gì họ biết về các cuộc tấn công trong quá khứ. Kết hợp với trí tuệ nhân tạo, các phân tích dự đoán có thể phát triển thành rất mạnh thực sự.
Triển khai phân tích dự đoán
Thật dễ dàng để nói về việc triển khai các phân tích dự đoán, nhưng thực tế làm như vậy có thể phức tạp. Các công ty nên xác định những điều sau đây để bắt đầu:
- trách nhiệm đối với doanh nghiệp của bạn nếu lãnh đạo đưa ra những lựa chọn kém,
- các loại quyết định mà công ty bạn đưa ra,
- tài nguyên nào sẽ giúp bạn thực hiện tốt nhất chiến lược phân tích dự đoán của mình.
Phân tích dự đoán sẽ là một tài sản rõ ràng cho công ty của bạn nếu chi phí đưa ra một loạt các quyết định tồi tệ sẽ cao (ví dụ, tương tự như 42 tỷ đô la mà CMS đã chi).
Nó cũng hữu ích để nhận ra rằng không phải tất cả các quyết định đều như nhau. Các quyết định hoạt động thường có câu trả lời đúng hoặc sai, trong khi các quyết định chiến lược có thể có câu trả lời mơ hồ.
Bạn có thể sử dụng các phân tích dự đoán với cả hai loại quyết định, nhưng bạn sẽ cần điều chỉnh mô hình của mình cho cả hai tình huống. Và sau đó, bạn cần chọn giải pháp phân tích phù hợp nhất với nhu cầu của mình và với một nhóm biết nó làm gì.
Quản lý cần xác định:
- vấn đề của bạn,
- kết quả mong muốn,
- bộ dữ liệu nội bộ,
- giá trị của giải pháp mà bạn đang xem xét.
Sử dụng thông tin này để xác định nhà cung cấp nào phù hợp nhất với công ty của bạn.
Dữ liệu lớn và Phân tích dự đoán từ Giáo sư Lili SaghafiPhân tích dự đoán là một tài sản hiệu quả
Tận dụng dữ liệu lớn không còn là tỉnh của các tập đoàn lớn. Ngay cả các doanh nghiệp nhỏ hiện đang nhận ra giá trị của nó. May mắn thay, các công ty hiện có thể khai thác lợi ích của dữ liệu lớn do có sẵn các giải pháp đám mây mới.
Khi nói đến việc cải thiện trong bất kỳ lĩnh vực nào của cuộc sống, không có thuốc chữa bệnh. Tuy nhiên, phân tích dự đoán là một nguồn tài nguyên quý giá để giúp doanh nghiệp của bạn không chỉ hiệu quả hơn mà còn giảm rủi ro trong nhiều lĩnh vực.
Dự đoán hình ảnh qua Shutterstock
1
