I Centers for Medicare e Medicaid (CMS) hanno recentemente annunciato che tra il 2012 e il 2014 l'organizzazione ha risparmiato 42 miliardi di dollari. La collaborazione del CMS con le forze dell'ordine e il controllo dei fornitori di assistenza sanitaria era responsabile di parte dei risparmi. Tuttavia, CMS ha risparmiato gran parte dell'implementazione dell'analisi predittiva, evitando così "frodi, sprechi e abusi".
"Dal 1 ° ottobre 2012 fino al 30 settembre 2014 (anno fiscale (FY) 2013 e FY 2014), ogni dollaro investito nell'integrità del programma Medicare di CMS ha risparmiato $ 12,40 per il programma Medicare".
$config[code] not foundIn poche parole, l'analisi predittiva è "l'apprendimento da parte del computer dei comportamenti passati su come migliorare determinati processi aziendali e fornire nuove informazioni su come funziona realmente l'organizzazione".
Le aziende devono imparare come estrarre le strategie utilizzabili dai dati raccolti che raccolgono. L'analisi predittiva può avvantaggiare la tua azienda in molti modi, tra cui la determinazione delle azioni dei clienti, la semplificazione dei processi e la riduzione del livello di rischio.
Garbage In - Garbage Out (GIGO)
In IT abbiamo un detto: garbage in - garbage out (GIGO). Ciò significa che la qualità dei dati è estremamente importante. Basare le decisioni aziendali su dati non validi potrebbe avere un grave impatto negativo sulla tua azienda.
Assicurati che chiunque sia coinvolto nell'immissione dei dati nella tua azienda comprenda quanto sia importante la precisione critica per il successo della tua azienda.
Esempi di analisi predittiva
L'analisi predittiva semplifica le operazioni aziendali
L'Harvard Business Review riporta che i big data sono estremamente utili per prevedere la domanda dei clienti per prodotti che non sono "hit", ma sono piuttosto venduti a molte persone in una varietà di nicchie (altrimenti noto come "long tail").
Estrarre questo tipo di dati è più difficile perché i prodotti nella coda lunga non sono così popolari come i prodotti hit e le regioni in cui vengono venduti non sono così grandi.
L'analisi predittiva è estremamente utile per estrarre questi dati e determinare quali clienti desiderano in queste nicchie.
Impostazione del prezzo utilizzando l'analisi predittiva
Un altro modo in cui l'analisi predittiva aiuta le aziende a determinare i prezzi. Le aziende possono aumentare le vendite rivolgendosi a determinati clienti con prezzi, sconti e promozioni specifici.
I rivenditori online possono utilizzare le tonnellate di dati che raccolgono sul comportamento dei loro clienti per adeguare i prezzi rispettivamente a ciò che attrarrà maggiormente i loro clienti.
L'analisi predittiva aiuta anche le industrie che si affidano alle macchine per il loro successo, in quanto i dati possono essere utilizzati per valutare quando quelle macchine necessitano di manutenzione o possono fallire.
Gli scienziati di Microsoft hanno utilizzato i dati raccolti sugli aerei per determinare quando i voli potevano essere cancellati o ritardati. Le compagnie aeree sono solo un esempio di organizzazioni in grado di alleviare un'enorme quantità di rifiuti semplicemente essendo disposti a trovare modi per estrarre i dati che hanno già.
L'analisi predittiva riduce il rischio
Abbassare il rischio per le aziende è un altro vantaggio dell'analisi predittiva. Le aziende hanno interesse a scoprire modi per aumentare la loro sicurezza, perché non è una questione di se le violazioni dei dati avverranno, ma piuttosto quando accadrà.
Raccogliere informazioni sugli attacchi passati e identificare un'impronta digitale per prevenire future infiltrazioni è il modo convenzionale per cercare di prevenire le violazioni dei dati. Questo metodo sta diventando sempre più inefficace in quanto gli attacchi informatici diventano più sofisticati.
L'analisi predittiva, ovviamente, non è garantita per prevenire ogni attacco che arriva. Tuttavia, è un approccio proattivo alla salvaguardia delle informazioni anziché reattivo.
Le aziende possono utilizzare l'analisi predittiva per identificare gli attacchi mai visti prima invece di fare affidamento su ciò che sanno degli attacchi passati. In combinazione con l'intelligenza artificiale, l'analisi predittiva potrebbe diventare davvero molto potente.
Implementazione di Predictive Analytics
È facile parlare di implementazione dell'analisi predittiva, ma in realtà farlo può essere complicato. Le aziende dovrebbero determinare quanto segue per iniziare:
- la responsabilità nei confronti della tua azienda se la leadership fa scelte sbagliate,
- i tipi di decisioni che la tua azienda prende,
- quali sono le risorse migliori per aiutarti a mettere in pratica la tua strategia di analisi predittiva.
L'analisi predittiva sarà una risorsa ovvia per la vostra azienda se il costo di prendere una serie di decisioni sbagliate sarà elevato (ad esempio, simile ai $ 42 miliardi che sarebbero stati spesi dal CMS).
È anche utile riconoscere che non tutte le decisioni sono uguali. Di solito le decisioni operative hanno risposte giuste o sbagliate, mentre le decisioni strategiche possono avere risposte ambigue.
È possibile utilizzare l'analisi predittiva con entrambi i tipi di decisioni, ma è necessario adattare la modellazione per entrambe le situazioni. E poi devi selezionare la soluzione di analisi più adatta alle tue esigenze e con una squadra che sa cosa sta facendo.
La gestione deve identificare:
- i tuoi problemi,
- risultati desiderati,
- set di dati interni,
- il valore della soluzione che stai considerando.
Utilizzare queste informazioni per determinare quale fornitore è più adatto alla propria azienda.
Big data e Predictive Analytics a partire dal Professoressa Lili SaghafiL'analisi predittiva è una risorsa efficace
Sfruttare i big data non è più solo provincia di grandi società. Anche le piccole imprese stanno riconoscendo il suo valore. Fortunatamente, le aziende sono ora in grado di sfruttare i vantaggi dei big data grazie alla disponibilità di nuove soluzioni cloud.
Quando si tratta di migliorare in qualsiasi ambito della vita, non ci sono cure per tutti. Tuttavia, l'analisi predittiva è una risorsa preziosa per aiutare la tua azienda non solo ad essere più efficiente, ma anche a ridurre il rischio in una varietà di settori.
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