מה זה אנליטיקה חזויה?

אנליטיקה חזויה היא חקר נתונים היסטוריים כדי ליצור תחזיות עתידיות. זוהי שיטת ניתוח נתונים המשתמשת במידע מהעבר כדי לזהות דפוסים וליצור ניחושים מושכלים לגבי אירועים עתידיים.

איליה סמירנוב, ראש מחלקת בינה מלאכותית/למידה חישובית ב-Usetech, מסביר כי אנליטיקה ניבויית היא שיטה לניתוח נתונים על מנת לקבל החלטות מוצלחות בעתיד על סמך תוצאות אירועים מהעבר. "על ידי פירוש נתונים, עסקים יכולים לקבל החלטות שישפרו את ביצועיהם", אומר סמירנוב.

 

ניתוח חיזוי נמצא בשימוש מאז שנות ה-50 בערך במגזר הציבורי ובתעשיות כמו התחום הרפואי, אך חוותה פיצוץ עצום בשימושיות בתחומים אחרים בסביבות 1990, אומר ג'וש מאייר, מחבר בכיר לבינה מלאכותית גנרטיבית ב-Pluralsight.

הוא מסביר זאת משום שהאינטרנט והמחשבים הקלו מאוד על קבלת ואחסון כמויות גדולות של נתונים. "לכן, אנליטיקה ניבויית אינה דבר חדש", אומר מאייר. "אפילו עם שחרורו של GPT ומודלים גדולים אחרים של שפות, אנליטיקה ניבויית נותרה יחסית ללא שינוי מאז הקמתה."

 

ריסוק ביג דאטה

ניתוח חיזוי מייצג אבולוציה מהותית מעבר לבינה עסקית (BI) ודיווח מסורתיים, מסביר יגאל אדרי, סמנכ"ל בכיר למוצר ואסטרטגיה ב-Sisense. בעוד ש-BI מסורתי מספר לכם מה קרה בעבר, ניתוח חיזוי משתמש בדפוסי נתונים היסטוריים, אלגוריתמים סטטיסטיים וטכניקות למידת מכונה כדי לזהות את הסבירות לתוצאות עתידיות.

הכוח המרכזי של אנליטיקה ניבויית טמון ביכולתה להפוך כמויות אדירות של נתונים לתובנות מעשיות. זה עוזר לעסקים לצפות הזדמנויות וסיכונים לפני שהם מתעוררים.

לדברי רוג'רס ג'פרי ליאו ג'ון, מייסד שותף ומנהל הטכנולוגיה הראשי של DataChat, אנליסטים משתמשים באלגוריתמים מיוחדים, הנקראים מודלים, כדי לחשוף דפוסים אלה. תהליך לימוד מודל לזהות דפוסים אלה מנתונים היסטוריים נקרא אימון.

לאחר האימון, ניתן להשתמש במודל כדי לבצע תחזיות. "לעתים קרובות, אנליסטים יוצרים ובודקים מודלים מרובים כדי לקבוע איזה מהם מתפקד בצורה הטובה ביותר בלכידת תובנות מהנתונים", אומר ג'ון.

 

כיצד PA יכולה לעזור לעסקים

ג'ון אומר שניתוח חיזוי מאפשר לחברות לצפות מגמות, למזער סיכונים ולמטב את הפעילות. הנה כמה מהדרכים המרכזיות בהן זה מועיל לעסקים, לדברי ג'ון:

1. קבלת החלטות משופרת: באמצעות ניתוחים ניבוייים, עסקים יכולים להסתמך על תובנות מבוססות נתונים כדי להנחות בחירות אסטרטגיות.
2. ניהול סיכונים: מסייע לעסקים לזהות סיכונים פוטנציאליים ולמתן אותם מראש.
3. אופטימיזציה של עלויות: זה יכול לעזור לחזות את הביקוש כדי למנוע מלאי יתר או חסר.
4. התאמה אישית: זה עוזר להתאים מוצרים, שירותים ושיווק ללקוחות בודדים.
5. יעילות תפעולית: עסקים יכולים להשתמש בו גם כדי לחזות כשלים בציוד ולייעל את התחזוקה.

ג'ון גם משתף כמה דוגמאות מהעולם האמיתי בהן ניתוח ניבוי כבר נמצא בשימוש כיום:

• גילוי עסקאות הונאה וחיזוי חדלות פירעון בהלוואות.
• חיזוי מגמות מכירות וניהול רמות מלאי.
• חיזוי נטישת לקוחות והתאמה אישית של קמפיינים להגדלת שימור לקוחות.
• זיהוי חולים הנמצאים בסיכון למחלות כרוניות או אשפוז חוזר.
• צפי תקלות בציוד לצורך תחזוקה חזויה.
• אופטימיזציה של נתיבי משלוח וחיזוי תנודות בביקוש.
• התאמה אישית של חוויות מוצר, כגון המלצות לשירים בספוטיפיי או המלצות לסרטים בנטפליקס.

"על ידי התמודדות יזומה עם אתגרים וניצול הזדמנויות, ניתוח חיזוי מאפשר לעסקים להישאר תחרותיים וזריזים בסביבה המשתנה במהירות", אומר ג'ון.

 

מקרי שימוש ב-PA

ארונקומאר ת'ירונגאלינגאם, מנהל ניהול נתונים ארגוניים בסנטנדר קונסימר ארה"ב, מסכים. הוא טוען שניתוח נתונים ניבויי מייעל את הפעילות, מפחית עלויות, משפר את חוויות הלקוח ומשפר את קבלת ההחלטות במגוון תעשיות.

לדוגמה, הוא אומר שבניהול סיכונים, במיוחד בביטוח ובנקאות, ניתוחים ניבוייים מסייעים בזיהוי הונאות ולהעריך סיכונים בצורה מדויקת יותר, מה שמאפשר תמחור וקבלת החלטות טובים יותר.

זה גם עוזר לחנויות כמו וולמארט לייעל את שרשראות האספקה על ידי חיזוי ביקוש וניהול מלאי. זה עוזר להבטיח שלחנויות יהיו המוצרים הנכונים זמינים בזמן הנכון.

אפילו בתחום הבריאות, מודלים ניבוייים משמשים לזיהוי חולים בסיכון, לייעל משאבים ולהפחית את שיעורי האשפוז החוזר בבתי חולים, ובכך לשפר הן את הטיפול בחולים והן את יעילות העלויות, אומר ת'ירונגאלינגאם.

קווה וחדאת, מייסד ונשיא RiseOpp, משתף כמה מקרי שימוש מעניינים לניתוח ניבוי.

הוא אומר שבתחום השיווק הדיגיטלי, ניתוח חיזוי יכול לשפר משמעותית את קידום האתרים (SEO) ואת שיווק התוכן על ידי חיזוי מגמות בהתנהגות החיפוש, העדפות הצרכנים והיעילות של קמפיינים שיווקיים.

"עבור עסקים, משמעות הדבר היא להבין לא רק מה הלקוחות עושים כעת, אלא גם מה הם צפויים לעשות בהמשך", אומר וחדאת. "זה מאפשר לחברות להתאים מראש את האסטרטגיות שלהן, לייעל את התוכן ומיקומי המודעות למקסימום מעורבות והמרה."

ואהדאט אומר שניתוח חיזוי הוא קריטי באותה מידה בתעשיית המשחקים. החברה שלו, RiseAngle, ממנפת בינה מלאכותית גנרטיבית כדי ליצור חוויות משחק מותאמות אישית. מודלים חיזויים עוזרים לחזות התנהגות שחקנים, ועוזרים למפתחי משחקים להבין את העדפות השחקנים, לצפות נקודות ירידה ולמטב אסטרטגיות מונטיזציה בתוך המשחק.

לדוגמה, הוא אומר, ניתוחי ניבוי יכולים לזהות אילו תכונות משחק הן הכי מעניינות או אילו משתמשים נוטים לבצע רכישות בתוך המשחק, מה שמאפשר למפתחים להתאים אישית חוויות שישאירו את השחקנים מעורבים למשך תקופות ארוכות יותר.

"במשחקי בינה מלאכותית גנרטיביים, טכנולוגיה זו מסייעת לאזן את פיתוח התוכן החדש, תוך הבטחה שהוא תואם את מה ששחקנים ייהנו ממנו ביותר, ובמקביל אופטימיזציה של תוצאות עסקיות כמו שימור משתמשים וערך לכל החיים", אומר וחדאט.

 

אנליטיקה חיזויה ובינה מלאכותית

ניתוח חיזוי, בינה מלאכותית (AI) ואפילו למידת מכונה (ML) הם תחומים קשורים זה בזה אך נפרדים.

ג'ון מסביר שבינה מלאכותית היא תחום רחב המתמקד ביצירת מערכות המחקות את האינטליגנציה האנושית, כולל קבלת החלטות ולמידה. ניתוח חיזוי, הוא אומר, הוא יישום מעשי של בינה מלאכותית, המשתמש בטכניקות כמו למידת מכונה כדי לנתח נתונים היסטוריים ולחזות תוצאות עתידיות.

יתר על כן, בעוד שמדע המין (ML), שהוא בעצמו תת-קבוצה של בינה מלאכותית, בונה מודלים הלומדים דפוסים מנתונים, ניתוח חיזוי משתמש במודלים אלה כדי לשפר תחזיות.

"אנליטיקה חיזוי משתמשת לעתים קרובות באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לשפר את יכולות החיזוי שלה", מוסיף וחדאת. "למידת מכונה מאפשרת למודלים של אנליטיקה חיזוי להשתפר ללא הרף ככל שהם מעבדים יותר נתונים, מה שהופך את התחזיות למדויקות יותר לאורך זמן."

בעיקרו של דבר, ניתוח חיזוי הוא תת-קבוצה של בינה מלאכותית שממנפת למידה חזויה כדי לחדד את תחזיותיה.