از هوش تجاری تا هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده: چرا تحلیلگران قهرمانان مرز داده بعدی هستند

اگر تا به حال یک داشبورد هوش تجاری (BI) شیک ساخته‌اید و آن لحظه پیروزی را احساس کرده‌اید که همه چیز در کنار هم قرار می‌گیرد، می‌دانید که چقدر رضایت‌بخش است که در نهایت داده‌های خود را معنادار ببینید. اما نکته اینجاست: این داشبوردها فقط به شما می‌گویند چه اتفاقی افتاده است. این مانند نگاه کردن در آینه عقب است. مفید است، بله، اما دقیقاً به شما نمی‌گوید که آیا جاده پیش رو پر از چاله است یا تله‌های سرعت.

سال‌ها است که بسیاری از سازمان‌ها به آن نگاه اجمالی به عقب قانع بوده‌اند. هوش تجاری بینش‌های تاریخی مهمی را ارائه داده است، اما ما به مرز جدیدی رسیده‌ایم: تحلیل پیش‌بینی‌کننده. این رویکرد از "گزارش گذشته" به "پیش‌بینی آینده" تغییر می‌کند. اینجاست که همه چیز هیجان‌انگیز می‌شود و تحلیلگران هوش تجاری به قهرمانان غیرمنتظره شما تبدیل می‌شوند.

مانند بسیاری از استارت‌آپ‌ها در فضای داده، سفر پکان با یک نقطه درد آشنا آغاز شد: سختی آماده‌سازی داده‌ها. کابوس تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب، 80 درصد تلاش ما را می‌گرفت و زمان بسیار کمی برای مدل‌سازی واقعی باقی می‌گذاشت. این تجربه به ما الهام بخشید تا بر خودکارسازی کارهای سنگین تمرکز کنیم، که هر پلتفرم مدرنی باید برای آن تلاش کند.

زیرا حقیقت این است: تحلیل پیش‌بینی‌کننده فقط مختص غول‌های فناوری نیست. بله، از لحاظ تاریخی، شرکت‌های بزرگ بودجه‌های کلان، تیم‌های علم داده کامل و زیرساخت‌های پیشرفته‌ای داشتند. اما به لطف پلتفرم‌های ابری مدرن و ابزارهای خودکار، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده بیش از هر زمان دیگری در دسترس است - چه از طریق پلتفرم‌هایی مانند ما یا سایرین در این فضا.

ما اغلب تحلیل پیش‌بینی‌کننده را با شرکت‌های بزرگ فناوری یا غول‌های Fortune 500 مرتبط می‌دانیم. و بله، اینها کسانی بودند که برای مدت طولانی منابع لازم را داشتند: تیم‌های کاملی از دانشمندان داده، زیرساخت‌های پیشرفته و بودجه‌های بسیار زیاد. آنها راه‌هایی برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی عملیات و شخصی‌سازی تعاملات مشتری پیدا می‌کردند، که همه با مدل‌های یادگیری ماشین در پشت صحنه انجام می‌شد.

اما می‌دانید چیست؟ این مدل‌ها با اشک‌های اسب تک‌شاخ نیرو نمی‌گیرند. داده‌ها به آنها نیرو می‌دهند و بسیاری از کسب‌وکارهای کوچک یا متوسط داده‌های زیادی دارند. آنها وقت، مهارت‌های تخصصی یا منابع مالی عمیق برای تبدیل آن به شکل مناسب را ندارند. به همین دلیل است که شرکت‌های کوچک‌تر از لحاظ تاریخی به داشبوردهای توصیفی پایبند بوده‌اند و تصمیمات خود را بر اساس آنچه اتفاق افتاده است، می‌گیرند، نه اینکه از الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی آنچه اتفاق خواهد افتاد استفاده کنند.

خبر خوب این است که این چشم‌انداز در حال تغییر است. به لطف پلتفرم‌های ابری مدرن و ابزارهای خودکار، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده بیش از هر زمان دیگری در دسترس است، چه از طریق پلتفرم‌هایی مانند ما یا سایرین در این فضا. شما برای شروع پیش‌بینی ریزش مشتری یا شناسایی فرصت‌های فروش مکمل، نیازی به مدرک دکترا یا ارتشی از دانشمندان داده ندارید. پیش‌بینی آنچه در راه است اکنون برای تقریباً هر سازمانی که مایل به امتحان کردن باشد، در دسترس است.

اکنون، بیایید در مورد شگفتی واقعی صحبت کنیم: خود افرادی که داشبوردها را می‌سازند و پرسش‌های SQL را اجرا می‌کنند - تحلیلگران هوش تجاری - بهترین افراد برای رهبری این مسئولیت هستند. مطمئناً، ممکن است فرض کنید که به یک تیم علم داده متخصص نیاز دارید. گاهی اوقات، این هنوز هم ارزشمند است، به خصوص برای پروژه‌های بسیار پیچیده. اما برای بسیاری از موارد استفاده پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی، عملیات یا موفقیت مشتری، تحلیلگران هوش تجاری شما در حال حاضر نیمی از راه را طی کرده‌اند.

دلیلش اینجاست:

1. آنها می‌دانند داده‌ها کجا دفن شده‌اند

تحلیلگران هوش تجاری به طور کامل منابع داده سازمان شما را درک می‌کنند. آنها سال‌ها صرف تبدیل آنها به داشبوردها کرده‌اند و می‌دانند چه چیزی قابل اعتماد و چه چیزی مشکوک است.

2. آنها هم به زبان کسب‌وکار و هم به زبان فناوری صحبت می‌کنند

این تحلیلگران به طور منظم با بازاریابی، امور مالی، عملیات - هر چه که نامش باشد - در تعامل هستند. آنها به پل زدن بین پرسش‌های فنی با تصمیم‌گیری‌های واقعی عادت دارند، که برای یک پروژه پیش‌بینی‌کننده موفق بسیار مهم است.

3. آنها به طور طبیعی کنجکاو هستند

هر کسی که یک داشبورد هوش تجاری مناسب ساخته باشد، می‌داند که کنجکاوی باعث بینش‌های بهتری می‌شود. همین کنجکاوی برای بررسی اینکه چه ویژگی‌هایی ممکن است به پیش‌بینی ریزش مشتری یا افزایش تبدیل کمک کند، حیاتی است.

4. آنها در حال حاضر به شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) شما متصل هستند

از آنجایی که آنها گزارش‌های منظم شما را تولید می‌کنند، معیارهای شما را درک می‌کنند. افزودن قابلیت پیش‌بینی یک گام طبیعی بعدی است.

با ابزارهای خودکار که کارهای سنگین آماده‌سازی داده‌ها را انجام می‌دهند، تیم تحلیل شما باید سؤالات آینده‌نگر بپرسد. ناگهان، "شخص گزارش" شما به فالگیر شما تبدیل می‌شود (بدون حرکات نمایشی دست). آنها تبدیل‌های هفته آینده را به جای گزارش کلیک‌های هفته گذشته پیش‌بینی می‌کنند.

البته، اتخاذ تحلیل پیش‌بینی‌کننده به همان اندازه که یک تغییر فرهنگی است، یک تغییر فناورانه نیز هست. سازمان‌ها باید یاد بگیرند که بپرسند: "به احتمال زیاد چه اتفاقی خواهد افتاد و چگونه باید آماده شویم؟" به جای اینکه "دیروز چه اتفاقی افتاد و چرا؟" این به نظر تغییر کوچکی می‌رسد، اما کل رویکرد شما به داده‌ها را متحول می‌کند.

احتمالات بر قطعیت‌ها

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با احتمالات سروکار دارد، نه تضمین‌ها. این بدان معناست که تیم‌ها باید با مقداری عدم قطعیت راحت باشند - و یاد بگیرند که بر اساس آن عمل کنند تا اینکه منتظر وضوح کامل بمانند.

یادگیری مداوم

وقتی یک داشبورد هوش تجاری 5 درصد خطا داشته باشد، مردم شانه بالا می‌اندازند و می‌گویند: "به اندازه کافی نزدیک است." با این حال، یک مدل پیش‌بینی‌کننده که 5 درصد خطا داشته باشد، فرصتی برای اصلاح داده‌ها یا ویژگی‌های شما است. این یک فرایند تکراری است، نه یک تصویر هفتگی ثابت.

بستن حلقه

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها، عملیاتی کردن بینش‌های شما است. یک پیش‌بینی ریزش مشتری نباید فقط در یک اسلاید باقی بماند. این باید باعث شود که به مشتریان در معرض خطر دسترسی پیدا کنید. قدرت واقعی پیش‌بینی در عمل است، نه مشاهده - و اگر بتوان آن را خودکار کرد، حتی بهتر است (و می‌توان آن را خودکار کرد)!

وقتی یک سازمان با پیش‌بینی‌ها به همان اندازه طبیعی رفتار می‌کند که زمانی با گزارش‌ها رفتار می‌کرد، واقعاً طرز فکر پیش‌بینی‌کننده را پذیرفته است. این امر نیاز به مقداری تحمل ریسک دارد، اما پاداش‌ها بسیار زیاد است.

بنابراین اینجا هستیم: در دنیایی که جهش از هوش تجاری به پیش‌بینی بیش از هر زمان دیگری در دسترس است. من آن را از نزدیک دیده‌ام: کسب‌وکارهای متوسط از مدل‌های تمایل به ریزش برای اصلاح بازاریابی خود استفاده می‌کنند، فروشگاه‌های تجارت الکترونیک کوچک به همان اندازه که خرده‌فروشان بزرگ فروش را پیش‌بینی می‌کنند، و برندهای معتبر از مدل‌های آینده‌نگر برای بهینه‌سازی زنجیره‌های تأمین استفاده می‌کنند.

ماده جادویی؟ توانمندسازی افرادی که در حال حاضر داده‌های شرکت شما را زندگی و تنفس می‌کنند. در حالی که تیم‌های علم داده برای پروژه‌های پیچیده یا پیشرفته ارزشمند هستند، تحلیلگران هوش تجاری شما ابرستاره‌های کم استفاده شما هستند - فقط منتظر فرصتی برای رهاسازی بینش‌های پیش‌بینی‌کننده هستند.

ما پکان را برای مقابله با این موضوع ساختیم، اما این روند بزرگتر از ما است. آینده پیش‌بینی‌کننده متعلق به هر سازمانی است که آماده توانمندسازی تحلیلگران خود و پرسیدن سؤالات بهتر است. ابزارها می‌توانند کارهای سخت آماده‌سازی داده‌ها را انجام دهند تا این تحلیلگران بتوانند زمان کمتری را صرف تمیز کردن و زمان بیشتری را صرف پیش‌بینی کنند. هیچ دلیلی وجود ندارد که سازمان‌های کوچکتر نتوانند از این قدرت استفاده کنند. از این گذشته، اگر تحلیل پیش‌بینی‌کننده موتور موفقیت برای شرکت‌های بزرگ است، چرا نمی‌تواند به کسب‌وکار شما نیز نیرو بدهد؟

این در مورد رها کردن داشبوردهای هوش تجاری نیست - آنها هنوز هم مهم هستند. اما با ورود به آینده‌ای که در آن تصمیمات تجاری با دوراندیشی پیش‌بینی‌کننده تقویت می‌شوند، وقت آن رسیده است که از تجزیه و تحلیل گذشته به شکل‌دهی آینده تکامل یابیم. بیایید این عصر جدید را بپذیریم - جایی که بهترین داستان داده در مورد آنچه اتفاق افتاده نیست، بلکه در مورد آنچه قرار است اتفاق بیفتد است... و کاری که در مورد آن انجام خواهیم داد.