Prediktív elemzési esetek Citizen Data Scientists számára – DATAVERSITY

Gartner technológia az elemzők megjósolják hogy a kiterjesztett elemzési megoldásokat kihasználó szervezetek kétszer olyan ütemben fognak növekedni, mint azok, amelyek nem használják ezeket a megoldásokat. Azok a szervezetek, amelyek önkiszolgáló kibővített elemzést biztosítanak üzleti felhasználóiknak, tényeken alapuló döntéshozatallal és egy olyan csapattal, amely napi elemzést használ a döntések meghozatalához, elérhetik a piaci célokat, és lépést tarthatnak a versenytársakkal. 

Ha vállalkozása azt fontolgatja állampolgári adattudós megközelítés, és demokratizálni kívánja az adatokat és az elemzések használatát a szervezetben, fontos, hogy bevonja az üzleti felhasználókat, és megmutassa nekik, hogyan használhatják az elemzést munkájuk és szerepük megkönnyítésére. 

Ebben a cikkben néhány üzleti felhasználási esetet és példákat veszünk figyelembe, hogyan prediktív elemzés segíthet az átlagos üzleti felhasználónak valódi, használható információkhoz jutni a feladatok pontosabb és gyorsabb elvégzéséhez. 

Prediktív Analytics minta üzleti felhasználási esetek Citizen Data Scientists számára

Vevői lemorzsolódás: Az ügyfelek megszerzésének és a velük való kapcsolattartás költségeit a vállalkozásnak finanszíroznia kell, és minden alkalommal, amikor a vállalkozás elveszít egy ügyfelet (ügyféllemorzsolódás), több pénzt kell költenie az ügyfél pótlására. Minden vállalkozás meg akarja határozni azokat a problémákat, amelyek miatt az ügyfelek leggyakrabban távoznak. Az állampolgári adatokkal foglalkozó tudósok a prediktív elemzés segítségével javíthatják az ügyfelek megtartását és csökkenthetik az ügyfelek lemorzsolódását, azonosíthatják és rangsorolhatják az ügyfelek elégedetlenségével kapcsolatos problémákat, valamint azonosíthatják és javíthatják a marketingüzeneteket és a kampányok hatékonyságát. Az üzleti felhasználók új szolgáltatásokat vagy termékeket is azonosíthatnak és kialakíthatnak, hogy vonzzák és megtartsák az ügyfeleket. 

A hitel jóváhagyása: A „rossz” kölcsönök kezelésének költsége magas, és csökkenti a jövedelmezőséget és a termelékenységet. A sikerhez ezeknek a vállalkozásoknak megbízható folyamattal kell rendelkezniük a megfelelő ügyfélkör vonzására, valamint a hitelek felülvizsgálatára, jóváhagyására és kezelésére. A polgári adatokkal foglalkozó tudósok prediktív elemzésekkel javíthatják a hitel-jóváhagyási folyamatot, hogy felgyorsítsák a folyamatot, pontosabb áttekintést és döntési folyamatot biztosítsanak, csökkentsék a kölcsön nemteljesítési idejét és optimalizálják a rendelkezésre álló forrásokat. 

Prediktív elemzés külső adatok felhasználásával: A vállalaton kívüli forrásokból származó adatok integrálásának képessége kulcsfontosságú a vállalkozás sikeréhez, és gyakran a csapattagok szervezetben betöltött szerepének jelentős részét képezi. A külső makróadatok gyakran könnyen hozzáférhetők, a kormányzati adatok pedig gyakran ingyenesen hozzáférhetők, de több külső adatforrás elemzése manuális folyamatot igényelhet, amely fárasztó és időigényes, ha egy kiterjesztett elemzési megoldás nem tudja könnyen kezelni azokat. Az állampolgári adatokkal foglalkozó tudósok pontosabban tervezhetik a marketingüzeneteket és a hirdetéseket, optimalizálhatják a készletet és a termékkínálatot, elemezhetik az árakat, termékeket és szolgáltatásokat, és hozhatnak döntéseket, valamint javíthatják a karbantartási és tervezési folyamatokat.

Ez csak néhány a módok közül, ahogyan az állampolgári adatokkal foglalkozó tudósok napi szinten használhatják a kiterjesztett elemzéseket és a prediktív elemzéseket, hogy teszteljék a meglévő irányelvek és döntések pontosságát, és gyorsan alkalmazkodjanak a piachoz és a versenyhez. További üzleti felhasználási eseteket fedezhet fel különféle üzleti funkciók és iparágak számára itt.

Amikor egy szervezet megvalósítja a állampolgári adattudós kezdeményezést, hasznosíthatja a támogatott prediktív modellezést, és előnyöket biztosíthat a szervezetnek, az üzleti felhasználóknak és az adatkutatóknak, valamint számos előnnyel járhat Ön, mint állampolgári adattudós-jelölt. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/predictive-analytics-use-cases-for-citizen-data-scientists/