Predictive Analytics ist eine ML-basierte Form der fortschrittlichen Business Analytics, die Machine-Learning-Technologie verwendet, um prädiktive Modelle für bestimmte Geschäftsaufgaben zu erstellen.
Diese Technologie basiert auf der Verarbeitung aktueller und historischer Daten. Diese Daten, ordnungsgemäß analysiert, dienen als Grundlage für weitere Vorhersagen, z.B. zur Optimierung von Marketingkampagnen, zur Namensgebung und Positionierung von Marken, zur Annahme von Kundenverhalten und vielem mehr.
Dieses Schema veranschaulicht vereinfacht, wie es funktioniert:
In Jahren der Arbeit hat Silk Data verschiedene KI-Projekte implementiert, und ML-basierte Predictive-Analytics-Tools nehmen einen beachtlichen Teil ein. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist und einen spezifischen Ansatz erfordert, haben wir mehrere Hauptrichtungen, die die meisten Kundenanfragen abdecken können, einschließlich Marketingorganisation, Datensicherheit und Kostenschätzungen.
Wir verfügen über ausreichend Expertise und Einrichtungen, um eine maßgeschneiderte Predictive-Analytics-Lösung von Grund auf zu erstellen. Sie erhalten eine umfassende Software oder Anwendung, die sowohl ein ordnungsgemäß trainiertes prädiktives Modell als auch eine benutzerfreundliche Oberfläche umfasst, die darauf ausgelegt ist, die Anforderungen der fortgeschrittenen prädiktiven Analyse zu erfüllen.
Wenn Sie nicht über genügend Ressourcen für eine End-to-End-Entwicklung verfügen oder bereits ein eigenes internes Unternehmenssystem haben, das nur Verbesserungen erfordert, ist dies ebenfalls eine Aufgabe, die wir lösen können. Wir können spezielle Erweiterungen für Ihre bestehende Software empfehlen, die prädiktive Fähigkeiten hinzufügen, die mit Ihren Unternehmensdaten arbeiten. Unsere umfassende Erfahrung stellt sicher, dass die Implementierung reibungslos und fehlerfrei verläuft, ohne Produktivitätsverluste.
Wenn Sie bereits über einige Predictive-Analysis-Tools verfügen, diese aber durch aktuelle Machine-Learning-Modelle verbessern möchten, können wir eine Lösung anbieten. Wir sind in der Lage, Modelle zu entwickeln und zu trainieren, die mit Ihren spezifischen Daten höchste Effizienz demonstrieren. Beispielsweise kann der ML-Einsatz zur Implementierung eines Empfehlungssystems führen. Durch die Analyse von Nutzerverhaltensmustern und vergangenen Interaktionen mit Ihrem Produkt liefert das System personalisierte Empfehlungen und verbessert so die Kundenzufriedenheit und -bindung.
Manchmal erfordern die großen Datenmengen, die Sie analysiert haben, Tage oder sogar Wochen des Nachdenkens, Vergleichens und Beratens, um zur richtigen endgültigen Entscheidung zu gelangen. Die prädiktive Datenanalyse beschleunigt diese Prozesse, indem sie gebrauchsfertige Vorschläge liefert.
Heutzutage nutzen weltweit etwa 60 % der Organisationen Predictive Analytics für eine bessere Entscheidungsfindung (Gartner) und die Zahl steigt. Es ist besonders nützlich für den Marketingbereich. Beispielsweise können Sie die beste Logo-Option auswählen oder die Preispolitik durch Analyse des Kundenverhaltens oder von Trends optimieren. Mit anderen Worten, Predictive Analytics im Marketing spart Zeit und verhindert unbegründete Lösungen.
Manuell durchgeführte Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse kann Hunderte von Arbeitsstunden für ein Team von Spezialisten in Anspruch nehmen. Darüber hinaus können Müdigkeit, Inkompetenz und allgemeine Arbeitsbelastung zu Fehlern führen und die Ergebnisse sind von schlechter Qualität. Unsere Predictive-Analytics-Lösungen ermöglichen es, manuelle Prozesse zu automatisieren und Unternehmensressourcen für andere Aufgaben freizusetzen.
Fortschrittliche Predictive Analytics ist auch für die Fähigkeit wertvoll, Kosten- und Risikoschätzungen bereitzustellen. Die Analyse historischer Daten und Statistiken ermöglicht es, potenzielle Risiken vorherzusagen, bevor sie tatsächlich eintreten. Deshalb wird empfohlen, Predictive Analytics in Finanzen und Bankwesen einzusetzen, beispielsweise im Kredit-Scoring. Eine gründliche Analyse der Kredit- und Einkommensgeschichte des Kunden hilft, falsche Entscheidungen zu vermeiden, von denen jede die Bank viel Geld kosten kann.
Mit einer Predictive-Analytics-Lösung können Sie ungewöhnlichen Netzwerkverkehr oder Benutzerverhalten erkennen, indem Sie historische und aktuelle Daten verfolgen. Darüber hinaus ist Predictive Analytics eine perfekte Technik zur Betrugserkennung. Beispielsweise kann das System, angewendet auf die E-Commerce-Branche, Nutzeroperationen verfolgen und analysieren und ungewöhnliche und verdächtige Aktivitäten finden. Die 'Deloitte'-Studie besagt, dass etwa 70 % der Finanz- und Handelsinstitutionen bereits Predictive-Analysis-Tools zur Betrugsprävention nutzen.
Wir verstehen, dass jedes Projekt einzigartig ist und unterschiedliche Anforderungen ihre eigenen spezifischen Technologie-Stacks und Entwicklungsstadien implizieren. Wir folgen verschiedenen Praktiken, die es ermöglichen, die Kundenbedürfnisse zu erfüllen und notwendige Änderungen ohne erhebliche Zeit- und Geldverluste vorzunehmen.
Sie können jederzeit eine anfängliche Modellentwicklung mit minimaler Funktionalität anfordern, um eine visuelle Demonstration des zukünftigen Produkts zu erhalten. Dieser Ansatz hilft, alle notwendigen Besonderheiten zu verstehen und zu beweisen, ob das Projektkonzept mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmt.
Bei Silk Data folgen wir einer strengen und konsequenten Politik in Bezug auf Kundendaten. Ihre Unternehmens- oder persönlichen E-Mails, Datenbankeinblicke und andere wichtige Informationen werden ohne Ihre Zustimmung oder kritische Notfälle niemals an Dritte weitergegeben.
Jedes Projekt beginnt mit einer gründlichen Daten- und Geschäftsanforderungsanalyse. Wir berücksichtigen alle Ihre Bedürfnisse, Ressourcen und Erwartungen und versuchen herauszufinden, ob die Lösung möglich ist und welche spezifischen Tools und Technologien verwendet werden können.
Selbst wenn die Lösung abgeschlossen ist und das Projekt beendet ist, können Sie jederzeit um weitere Hilfe bitten. Suchen Sie nach neuen Versionen, kontinuierlichem Funktionsmonitoring, zusätzlicher Funktionalität oder Auditing? Das Silk Data-Team ist bereit zu helfen.
Wir praktizieren den retrospektiven Ansatz, bei dem wir einen kritischen Blick auf unsere Arbeit werfen und versuchen, entscheidende Prozesse zu verbessern und den Arbeitsprozess effizienter zu gestalten.
"Wir konzentrieren uns auf die Schaffung innovativer Produkte, die nicht nur die Erwartungen der Kunden erfüllen, sondern übertreffen. Unser Entwicklungsprozess wird sowohl durch Theorie als auch Praxis gestützt, um sicherzustellen, dass jede Lösung mit den effizientesten, skalierbarsten und aktuellsten verfügbaren Methoden und Techniken gebaut wird."
Nikolai Karelin
Predictive Analytics und Data Analytics sind bedeutende Teile eines komplexen Prozesses der fortgeschrittenen Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung. Jeder von ihnen erfüllt jedoch seine eigenen spezifischen Aufgaben, die sich auf verschiedene Aspekte der Analyse beziehen.
Während das Ziel der Data Analytics darin besteht, gegenwärtige und historische Daten wie Trends, Statistiken und Datenbeziehungen zu analysieren und bestimmte Muster zwischen ihnen zu definieren, konzentriert sich Predictive Analytics darauf, Vorhersagen und Antizipationen zu treffen, die auf diesen Mustern basieren.
Mit anderen Worten, Data Analysis beantwortet die Frage „Was ist passiert/passiert und warum?“, während Predictive Analytics sagt „Was wird wahrscheinlich passieren?“.
Ein professionelles Entwicklungsteam wird niemals im Voraus eine genaue Zahl nennen. Der endgültige Projektpreis hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, einschließlich seiner Komplexität, dem Zugang zu Daten, dem Datenumfang und zusätzlichen Aufgaben im Zusammenhang mit der Lösungsimplementierung und Geschäftsanalyse.
Bei Silk Data beginnt jedes Projekt mit einer Anforderungsanalyse und Ideendiskussion. Dann folgt die gründliche Analyse, bei der wir mögliche Lösungen und deren geschätzte Kosten präsentieren.
Tatsächlich. Unsere Expertise reicht aus, um KI-basierte Predictive Analytics in Ihr bestehendes System zu implementieren, und diese Anfrage scheint bei Unternehmen beliebt zu sein. Dadurch werden Sie in der Lage sein, Ihre Prozesse erheblich zu verbessern, ohne wesentliche Produktivitätsverluste hinnehmen zu müssen.
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