التحليلات التنبؤية: تحويل البيانات إلى قرارات

تنتج معظم مشاريع التحليلات لوحة معلومات. واحد جيد ينتج قرارا. الفرق هو بيت القصيد، وهو المكان الذي تفشل فيه العديد من الجهود بهدوء.

ما هي التحليلات التنبؤية بعبارات واضحة؟

تستخدم التحليلات التنبؤية بياناتك التاريخية لتقدير ما من المحتمل أن يحدث بعد ذلك، حتى يتمكن الشخص أو النظام من التصرف قبل أن يفعل ذلك. إنها خطوة أبعد من الإبلاغ. يخبرك التقرير بما حدث بالفعل. تخبرك التحليلات التنبؤية بما سيأتي وتمنحك الوقت للقيام بشيء حيال ذلك، بينما لا يزال هناك خيار يجب عليك اتخاذه.

التنبؤ بدون عمل هواية

من الممتع التنبؤ بالعملاء الذين قد يغادرون أو مقدار المخزون الذي ستحتاج إليه في الربع القادم. لا يكون الأمر ذا قيمة إلا إذا غيّرت هذه التوقعات ما يفعله شخص ما صباح يوم الاثنين. قبل إنشاء نموذج، حدد الإجراء الذي ستؤدي نتائجه إلى تشغيله. إذا لم تتمكن من تسمية الإجراء، فأنت لست مستعدًا لبناء النموذج، ولوحة المعلومات التي لا يعمل عليها أحد هي مجرد وسيلة مكلفة للشعور بالمعلومات.

كيف يمكنك بناء التحليلات التي يستخدمها الأشخاص فعليًا؟

إن الطريقة الموثوقة لبناء تحليلات مفيدة هي البدء من النهاية، باتخاذ القرار، ثم العمل بشكل عكسي على البيانات.

1. قم بتسمية القرار. ما هو الاختيار الذي تريد أن تقوم به بشكل أفضل، ومن الذي يتخذه؟ المالك المسمى والاختيار المسمى يبقيان المشروع صادقًا.
2. حدد الحد الأدنى. ما هو الرقم الذي يتغير فيه القرار؟ إن الحصول على نتيجة 0.8 لا يعني شيئًا حتى تتفق على ما يحدث عند 0.8 ولا يحدث عند 0.6.
3. ثم اختر النموذج. فقط عندما تعرف القرار والحد الأدنى، يصبح السؤال عن الأسلوب الذي يجب استخدامه منطقيًا.

هذا الترتيب مهم. الفرق التي تبدأ من البيانات وتبحث عن شيء مثير للاهتمام تميل إلى العثور على شيء مثير للاهتمام وغير مفيد. الفرق التي تبدأ من القرار تبني أصغر نموذج يحركه.

لماذا الثقة هي المنتج الحقيقي؟

لا يتم التصرف بناءً على التوقعات إلا إذا كان الأشخاص الذين يستخدمونها يثقون بها، والثقة ليست مثل الدقة. يتم كسبه بثلاث طرق. من خلال الصدق بشأن عدم اليقين، يعرف المستخدم متى يقوم النموذج بالتخمين. من خلال كونك على حق في كثير من الأحيان بما يكفي لإثارة الاهتمام، ويتم قياسه وفقًا للقرار بدلاً من لوحة المتصدرين. ومن خلال كونها قابلة للتفسير، حتى يتمكن الشخص الموجود في مأزق من الدفاع عن المكالمة التي أجراها. سيتم استخدام النموذج الذي يقول "التجديد غير محتمل، وهذا هو السبب". سيتم تجاهل الصندوق الأسود الذي يصدر رقمًا مجردًا بهدوء، بغض النظر عن مدى جودة الرياضيات وراءه.

المعايرة مهمة بقدر أهمية الدقة الأولية هنا. إن النموذج الذي يكون صحيحًا بنسبة سبعين بالمائة من الوقت ويشير إلى عدم يقينه بأمانة هو أكثر فائدة من النموذج الذي يكون صحيحًا بنسبة خمسة وسبعين بالمائة من الوقت ولكنه يبدو مؤكدًا بنفس القدر بشأن كل شيء، لأن النموذج الأول يخبر المستخدم متى ينظر عن قرب، والثاني لا يفعل ذلك. إن معرفة الوقت المناسب لعدم الثقة في النموذج هو جزء من استخدامه بشكل جيد.

أين تؤتي التحليلات التنبؤية ثمارها أولاً؟

إن أسرع المكاسب تشترك في شكل واحد: قرار يتم اتخاذه في كثير من الأحيان، في موعد نهائي، حيث يكون التقدم مبكرًا يستحق أموالًا حقيقية. بعض الأمثلة المتكررة:

• الاضطراب. اكتشاف العملاء الذين هم على وشك المغادرة بينما لا يزال هناك وقت للاحتفاظ بهم.
• الطلب والمخزون. التنبؤ بما ستحتاج إليه حتى لا تنفد أموالك أو تقيد أموالك على الرفوف.
• الصيانة والمخاطر. وضع علامة على الأصل أو المطالبة أو الحساب الذي على وشك أن يصبح مشكلة، قبل أن يحدث ذلك.

كل واحدة منها عبارة عن توقعات مرتبطة بإجراء واضح، وهذا هو بالضبط سبب تسديدها. إذا كان عملك يحتوي على سنوات من السجلات التي لم تستخدمها أبدًا، تلك الفجوة بين البيانات والقرارات هي إحدى العلامات الأكثر وضوحًا على أن الوقت قد حان للعمل عليها. إن تحويل النموذج إلى نظام يديره فريقك كل يوم هو نظام خاص به، وهو حيث ينتقل العمل من النصيحة إلى شيء ما في الإنتاج. وهو أيضًا جوهر ما ينوي عمل التحليلات التنبؤية القيام به.

الوجبات الجاهزة

التحليلات التنبؤية الجيدة لا تتعلق بالخوارزمية الأكثر ذكاءً. يتعلق الأمر بسد الفجوة بين رقم على الشاشة وبين اتخاذ قرار أفضل في الغرفة. ابدأ بالقرار، واكسب الثقة، وسيعتني النموذج بنفسه.