Ennakoiva analytiikka – mitä hyötyä liiketoiminnalle?

Ennusteet ja koneoppiminen

Organisaation kyky ennakoida tulevaisuutta sekä optimoida liiketoimintaprosessejaan ovat keskeisiä kyvykkyyksiä suurten muutosten keskellä.

Mitä on ennakoiva analytiikka?

Ennakoivalla analytiikalla tarkoitetaan menetelmiä, joissa organisaation hallussa olevan datan sekä erilaisten menetelmien avulla ennakoidaan joko tulevaisuuden tapahtumia tai voidaan saada tietoa siitä mitä olisi voinut tapahtua menneen datan perusteella jos tiettyjen taustamuuttujien jakauma olisi ollut tietynlainen.

Ennakoivaa analytiikka voidaan hyödyntää hyvin laajasti eri toimialoilla tai yksittäisen organisaation kohdalla sen eri funktioissa jopa ilman tiukkaa toimialakytköstä.

Käytännössä ennakoiva analytiikka on vain yksi uusi väline liiketoiminnan kehittämisessä sekä johtamisessa.

Mitä ennakoiva analytiikka mahdollistaa?

Finanssisektorilla sovellusalueita ovat riskiperusteinen hinnoittelu, erilaiset vaatimustenmukaisuuden eli compliance – velvoitteiden asettamat tarpeet ymmärtää asiakkaiden käyttäytymistä sekä toisaalta riskienhallinta.

Talousprosessien osalta ennakoiva analytiikka mahdollistaa ostolaskujen automatisoidun ja riskiperusteisen käsittelyn ja vaikkapa erilaisten kassavirtaennusteiden automatisoidun tuottamisen.

Energia-alalla hinnoittelu, asiakkaiden kulutuksen ennustaminen, riskienhallinta sekä omaisuuden ennakoiva kunnossapito ovat tyypillisiä käyttökohteita.

Tekoälyä hyödyntäen voidaan myös käsitellä suurta joukkoa erilaisia asiakaspalautteita palvelukanavissa ja löytää niistä olennaiset asiat.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä ennakoivan analytiikan sovelluskohteista.

Miten ennakoivaa analytiikkaa voidaan kehittää?

Ennakoivan analytiikan kehittäminen on liiketoimintaosaamista, tiedonhallintaa sekä menetelmäosaamista vaativa kokonaisuus. Usein tarvittavat tietolähteet ovat hajanaisia, niiden integrointi ja yhdenmukaistaminen mallinnuskelpoiseksi dataksi voi viedä aikaa.

Organisaatioilla saattaa olla resurssivajetta erityisesti tiedonhallinnan sekä integraatioiden osalta, joten osaavan kumppanin kanssa alkuunlähtö on helpompaa kuin pyrkiä tekemään kaikki yksin.

Liiketoimintaosaamista tarvitaan siinä kun määritellään mitä lähdetään kehittämään, ennakoivan analytiikan projektin lopputuloksen hyödyllisyyden ennuste on huono jos tätä liiketoiminnallista lähtökohtaa ei ole huomioitu. Modernit pilvipalvelut mahdollistavat paljon asioita, mutta jokaisen investoinnin pitäisi kuitenkin tuottaa rahassa mitattavia hyötyjä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että ennakoivaa analytiikkaa kannattaa kehittää liiketoimintalähtöisesti ja osaavan kumppanin kuten Ready Solutionin kanssa. Tarkempaa tietoa palveluistamme tällä alueella löydät tästä.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Azuren palvelut integraatioalustana
Tutustu tarinaan
Mitä on luottoriskien hallinnan data-analytiikka?
Tutustu tarinaan
Dimensiot ja hierarkiat tietomallissa
Tutustu tarinaan
Mitä on riskienhallinnan analytiikka?
Tutustu tarinaan
Tekoäly luo arvoa asiakaskohtaamisissa
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Azuren palvelut integraatioalustana
Tutustu tarinaan
Mitä on luottoriskien hallinnan data-analytiikka?
Tutustu tarinaan
Dimensiot ja hierarkiat tietomallissa
Tutustu tarinaan
Mitä on riskienhallinnan analytiikka?
Tutustu tarinaan
Tekoäly luo arvoa asiakaskohtaamisissa
Tutustu tarinaan