Каждый предприниматель хотел бы заранее видеть наиболее успешный путь развития своего бизнеса. На помощь приходит предиктивная аналитика
Каждый предприниматель хотел бы заранее видеть наиболее успешный путь развития своего бизнеса. Это отчасти возможно, если уметь грамотно использовать предиктивную аналитику. Это комплекс мер, состоящий из сбора данных, методов их анализа и накопленной экспертизы по бизнес-функции и области применения, позволяющий составить наиболее достоверную картину того, что может произойти в будущем. Считается, что на основе выводов предиктивной аналитики компании могут предотвратить потери. Предиктивные модели могут выявить тенденции, указывающие на потенциальные риски. Учитывая эти угрозы, бизнес может усилить свою безопасность в критических областях, например, предотвратить кибератаки и утечку данных.
Как работает предиктивная аналитика
Предиктивную аналитику еще называют предсказательной. В ее основе — статистические методы, теории игр, методы интеллектуального анализа данных, машинное обучение. В бизнесе прогнозирующие модели используют паттерны, найденные в исторических и обрабатываемых данных, чтобы распознать риски и возможности.
Эти модели запоминают связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку вероятности каких-то событий, связанных с конкретным набором условий, влияющих на потенциальное решение. Это направление развивается во всем мире вместе с тем, как происходит рост объемов накапливаемой информации и совершенствование методов ее обработки.
Где применяется предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика позволяет компаниям зарабатывать больше, для ее успешного применения нет ограничений по сфере и тематике бизнеса. Решения существуют и для маленького предприятия на пять человек, и для крупного промышленного бизнеса. Для того чтобы данные компании были полезными, их необходимо проанализировать и сгруппировать, — эти задачи обычно выполняет аналитик. По сути, любая аналитика из тех, которые описаны ниже, является предиктивной, поскольку она помогает принимать решения на основании данных событий, которые уже случались, или данных эксперимента.
- Продуктовая аналитика.
Нужна для того, чтобы улучшить продукт. Она позволяет специалисту оценить эффективность рекламных кампаний, составить точнее портрет пользователя, узнать о его болях и целевых действиях на сайте.
- Маркетинговая аналитика.
Используется для оценки эффективности рекламного продвижения. Она позволяет отследить, какие каналы принесли продажи и их объем. Показывает, как эффективнее распределить бюджет и ресурсы, а также, как можно улучшить работающие каналы. Позволяет проанализировать и скорректировать стратегию продвижения.
- BI-аналитика.
Нужна для сбора, хранения, анализа и обработки данных организации. Это набор практик, которые превращают сырые данные в картину бизнеса, позволяющую принимать решения. BI применяет методики и инструменты, преобразующие неструктурированные массивы данных в понятные отчеты.
Кто создает предиктивные модели
За создание предиктивных моделей в компании отвечает специалист, обладающий инструментами для создания моделей и необходимыми для этого знаниями области применения этой модели. И то, и другое специалист может получить в результате работы и обучения. Чаще всего такому специалисту в компании требуется техническое образование и владение профессией дата-аналитик — работник, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные, или ученый по данным (Data Scientist). Кроме знания по анализу данных, он должен разбираться в процессе построение и работе различных видов статистических моделей.
У бизнеса часто возникает вопрос, что выгоднее: иметь собственного специалиста по предиктивной аналитике или приглашать внешнего консультанта? Ответ на него зависит от многих факторов.
Если у вас большая цифровая компания, которая постоянно работает с большим количеством данных, тогда наличие внутреннего специалиста по предиктивной аналитике может быть более эффективным. Он будет полностью погружен в контекст бизнеса, учитывать все нюансы и способен быстро реагировать на изменения.
С другой стороны, если у вас еще маленькая компания и нет собственных данных для анализа, либо вы только начинаете свой путь в области предиктивной аналитики, то вызов внешнего консультанта может быть более выгодным. Такие специалисты обычно обладают более широким опытом и могут предложить свежий взгляд на ваш бизнес. Они также могут провести обучение персонала, чтобы вы смогли развивать эту область самостоятельно. В любом случае, важно помнить, что успешное использование предиктивной аналитики зависит не только от наличия специалиста, но и от готовности вашей компании к принятию данных решений.
Можно ли оценить или измерить эффективность предиктивной аналитики
С развитием технологий растут и угрозы кибербезопасности. С увеличением числа изощренных кибератак организациям становится все труднее защищаться от потенциальных угроз. Большая опасность для компаний — это утечка данных. Предиктивная аналитика играет ключевую роль в предотвращении потери данных. Как это оценить?
Часть эффекта можно оценить, посчитав изменения издержек и прибыли до принятых изменений и после. Другую часть эффекта, касающуюся защиты информации оценить сложней. Мы же с трудом оцениваем эффект от поставленной дома сигнализации, если к нам еще не пытались проникнуть воры? Предиктивная аналитика работает, когда в компании правильно выстроены процессы защиты информации по основным векторам кибератак, отточенные на основании анализа предыдущих утечек, желательно других компаний.
Киберпреступность представляет собой угрозу для любого бизнеса, но разные компании сталкиваются с разными типами атак. Хорошая безопасность начинается со знания того, какие из этих атак являются наиболее опасными. Поэтому хорошо, если в компании:
- Проводится проверка внутренней осведомленности сотрудников с помощью фишинговых методов;
- Сотрудники следуют инструкциям безопасности, таким образом закрываются все уязвимости, известные на данный момент, и источники информации об IT-инфраструктуре;
Проводится периодическое тестирование периметра на проникновение услугами внешних пентестеров. Это часто помогает посмотреть на инфраструктуру свежим взглядом и узнать об уязвимостях, которые еще не описаны в широких источниках.
Но есть примеры, когда предиктивная аналитика не помогла предотвратить потерю данных. К сожалению, утечка данных может случиться из-за новых схем и факторов, о которых раньше не было известно, или халатности сотрудников. Тут ничего не поможет, включая предсказательную аналитику, работающую на основании уже известных данных.
В эпоху роста кибератак и внешних ограничений каждой компании важно «держать руку на пульсе» событий, с их собственными бизнес-процессами и персоналом. Эффективная работа любой крупной организации невозможна без аналитики. Примеры, описанные выше, показывают, что предиктивная аналитика может быть мощным инструментом в предотвращении потери данных, но она не является волшебной таблеткой. Ее эффективность зависит от экспертизы и уровня сотрудников, которые используют ее, правильности настройки, а также от того, насколько полные и отражащие действительность данные учитываются для анализа потенциальных рисков и выводов по ним. Утечка может иметь катастрофические последствия, начиная от потери репутации и заканчивая закрытием бизнеса.
В материале использовано изображение от our-team на Freepik