メディケアとメディケイドセンター（CMS）は最近、2012年から2014年の間に、組織が420億ドル節約したことを発表しました。法執行機関と提携し、ヘルスケア提供者を吟味するCMSは、節約の一部に責任がありました。しかし、CMSは予測分析を実装することで多くの量を節約し、それによって「詐欺、無駄、虐待」を防ぎました。
「2012年10月1日から2014年9月30日まで（2013年度および2014年度）、CMSのMedicareプログラムの整合性への取り組みに投資した1ドルごとに、Medicareプログラムに12.40ドルの節約になりました。」
$config[code] not found簡単に言えば、予測分析とは「過去の行動から特定のビジネスプロセスをより良くする方法について学び、組織が実際にどのように機能しているかについての新しい洞察を提供する」ということです。
企業は、収集している大量のデータから実行可能な戦略をマイニングする方法を学ぶ必要があります。予測分析は、顧客の行動を決定し、プロセスを簡素化し、リスクのレベルを下げるなど、さまざまな面でビジネスに役立ちます。
ゴミ入れ - ゴミ出し（GIGO）
ITでは、「ゴミを入れる - ゴミを出す（GIGO）」と言っています。それが意味することはあなたのデータの品質が非常に重要であるということです。無効なデータに基づいてビジネス上の決定を下すことは、ビジネスに深刻な悪影響を及ぼす可能性があります。
あなたの会社でデータを入力することに関わる誰かがあなたのビジネスの成功にどれほど重要な正確さがあるかを理解していることを確認してください。
予測分析の例
Predictive Analyticsは会社の業務を合理化します
ハーバードビジネスレビューは、ビッグデータは「ヒット」ではなく、さまざまなニッチで多くの人々に販売されている（そうでなければ「ロングテール」として知られる）製品に対する顧客の需要を予測するのに非常に役立つと報告しています。
ロングテールの商品はヒット商品ほど人気がなく、販売地域もそれほど大きくないため、この種のデータをマイニングするのはより困難です。
予測分析は、このデータをマイニングしたり、これらの分野のクライアントが何を望んでいるのかを判断するのに非常に役立ちます。
予測分析を使用した価格設定
予測分析が企業に役立つもう1つの方法は、価格設定です。企業は、特定の顧客に特定の価格、割引、およびプロモーションを適用することで売上を増やすことができます。
オンライン小売業者は、顧客の行動について収集した大量のデータを使用して、顧客に最も訴えるものに応じて価格を調整できます。
予測分析はまた、成功のためにマシンに頼る業界を大いに助けます。なぜなら、それらのマシンがメンテナンスを必要とするときや故障する可能性が高いときを評価するためにデータを使用できるからです。
マイクロソフトの科学者たちは、航空機で収集したデータを使用して、フライトがいつキャンセルまたは遅れるのかを判断しました。航空会社は、すでに持っているデータをマイニングする方法を見つけることを単に望んでいることによって、膨大な量の無駄を軽減できる組織のほんの一例です。
予測分析はリスクを減らす
企業のリスクを下げることは、予測分析のもう1つの利点です。データ侵害が起こるのではなく、いつ起こるのかという問題ではないため、企業はセキュリティを強化する方法を見つけることに既得権を持っています。
過去の攻撃に関する情報を収集し、将来の侵入を防ぐためのデジタル指紋の識別は、データ漏洩を防ぐための従来の方法です。この方法は、サイバー攻撃がより高度になるにつれて、ますます効果がなくなってきています。
予測分析は、もちろん、発生するあらゆる攻撃を防ぐことを保証するものではありません。ただし、事後対応ではなく情報を保護するための予防的アプローチです。
企業は予測分析を使用して、過去の攻撃について知っていることに頼るのではなく、今までに見たことのない攻撃を識別できます。人工知能と組み合わせると、予測分析は非常に強力になる可能性があります。
予測分析の実装
予測分析の実装について話すのは簡単ですが、実際にそれを行うのは複雑になる可能性があります。企業は、始めるために次のことを決定する必要があります。
- リーダーシップが不十分な選択をする場合、あなたのビジネスに対する責任、
- あなたの会社が下す決定の種類
- どのようなリソースが、予測分析戦略を実践に移すのに最も役立つか
一連の不適切な判断を下すコストが高くなるとしたら（たとえば、CMSで420億ドルが費やされるのと同じように）、予測分析は自社にとって明らかな資産となります。
すべての決定が同じではないことを認識することも役立ちます。運用上の決定には通常正しい答えまたは間違った答えがありますが、戦略的な決定にはあいまいな答えがあります。
予測分析を両方のタイプの決定で使用できますが、どちらの状況にもモデリングを適応させる必要があります。そして、自分のニーズに最も適した分析ソリューションを選択し、それが何をしているのかを知っているチームと協力する必要があります。
経営陣は以下を特定する必要があります。
- あなたの問題
- 望ましい結果
- 内部データセット
- 検討しているソリューションの価値
この情報を使用して、どのベンダーがあなたの会社に最も適しているかを判断してください。
ビッグデータと予測分析 から リリーサガフィ教授予測分析は効果的な資産です
ビッグデータを活用することは、もはや大企業だけの領域ではありません。中小企業でさえ、現在その価値を認識しています。幸い、新しいクラウドソリューションが利用可能になったことで、企業はビッグデータの利点を活用できるようになりました。
それが生活のあらゆる面で改善することになると、万能薬はありません。ただし、予測分析は、ビジネスを効率化するだけでなく、さまざまな分野でリスクを軽減するために役立つ貴重なリソースです。
Shutterstockで写真を予測する
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