Najwyższy czas, aby Twoja firma zaczęła korzystać z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do prognozowania biznesowego.
Prognozowanie danych stało się integralną częścią procesu planowania rozwoju biznesu i stabilności handlowej. Finanse, łańcuch dostaw, zaopatrzenie i operacje to wspólne sektory, które korzystają z przewidywania danych, a do ligi dołącza więcej branż.
Możesz dodać więcej mocy do danych historycznych używanych do prognozowania, korzystając z technologii sztucznej inteligencji (AI). Obecnie wiele aplikacji wykorzystuje technologie AI i Machine Learning do przewidywania danych.
Zanim zagłębimy się w temat najlepszych narzędzi prognozowania biznesowego opartych na sztucznej inteligencji, przyjrzymy się definicji, typom i przypadkom użycia do przewidywania danych.
Spis treści:
Co to jest prognozowanie biznesowe?
Prognozowanie biznesowe oznacza przewidywanie zmian w różnych aspektach biznesu, takich jak sprzedaż, koszty i zyski, przy użyciu różnych narzędzi i technik. Te prognozy są pomocne, jeśli chodzi o budowanie świadomych strategii.
Prognozując, firmy mogą zidentyfikować problemy podczas dowolnego dochodzenia organizacyjnego. Proces ten wykorzystuje różne modele ilościowe lub jakościowe do analizy zebranych danych historycznych.
Po analizie firmy otrzymują prognozy, które mogą wykorzystać do planowania popytu, marketingu, operacji finansowych, a nawet doświadczenia użytkownika. Istnieje różnica między danymi prognozowanymi a rzeczywistą wydajnością. Korzystając z odchylenia, możesz poprawić dokładność przyszłych prognoz.
Główne typy prognoz biznesowych
Chociaż istnieją różne typy prognozowania lub prognozowania danych, omówmy poniżej dwa popularne typy:
Prognozowanie popytu
Popyt jest istotną częścią każdej firmy. Prognozowanie zapotrzebowania na zasoby, w tym na surowce, zapasy i siłę roboczą, pomaga organizacjom precyzyjnie planować, aby spełnić wymagania z dużym wyprzedzeniem. W ten sposób firmy mogą spełniać wymagania wewnętrzne i zewnętrzne.
Prognozowanie wzrostu
Przewidywanie modelu rozwoju firmy (sprzedaż/przychody) ma również kluczowe znaczenie dla planowania i strategii. Dzięki danym na temat przyszłego rozwoju organizacje mogą podejmować trafne decyzje dotyczące budżetu, alokacji zasobów, strategii marketingowej i wzorców biznesowych, w zależności od wskaźników, takich jak lokalizacja zapasów i anulowanie subskrypcji klienta.
Sztuczna inteligencja w przewidywaniu danych i prognozowaniu biznesowym: przypadki użycia
Oto kilka branżowych przypadków użycia prognozowania AI:
1. Finanse
Firmy finansowe mogą przewidywać nieuczciwe działania za pomocą prognozowania opartego na sztucznej inteligencji i podejmować przeciwko nim działania. Mogą również przewidywać ceny nieruchomości za pomocą narzędzi AI, biorąc pod uwagę lokalizację i ceny historyczne.
2. Rząd
Agencje rządowe mogą wykorzystywać prognozowanie sztucznej inteligencji do modernizacji i cyfryzacji swoich procesów, łagodzenia ryzyka cyberataków na krajowe bazy danych, kontroli kosztów, zwiększania wydajności pracowników, konserwacji baz danych i poprawy odpowiedzi ze strony prawodawców.
3. Produkcja
Producenci wykorzystują prognozy sztucznej inteligencji, aby skrócić przestoje produkcyjne, zwiększyć wydajność i poprawić zadowolenie klientów. Prognozy mogą być również wykorzystywane do projektowania procesów, konserwacji, optymalizacji łańcucha dostaw itp.
4. Opieka zdrowotna
Organizacje świadczące usługi opieki zdrowotnej często stają przed wyzwaniami podczas wdrażania nowych technologii. Organizacje opieki zdrowotnej mogą płynnie wdrażać nowe technologie i usprawniać istniejące procesy dzięki prognozom biznesowym AI.
5. Ubezpieczenie
W przypadku firm ubezpieczeniowych zadania takie jak zarządzanie ryzykiem i satysfakcja klienta mogą być przewidywane za pomocą sztucznej inteligencji. Wykrywanie oszustw, zoptymalizowany marketing, ekspansja klientów, underwriting, zarządzanie stawkami osobistymi to inne sektory, w których organizacje ubezpieczeniowe mogą stosować prognozowanie.
6. Sprzedaż
Prognozowanie danych AI informuje firmy sprzedażowe o leadach z maksymalną szansą na konwersję. Pomaga również poprzez podanie danych takich jak chęć zapłaty i szansa na anulowanie członkostwa.
7. Telekomunikacja
Firmy telekomunikacyjne wykorzystują prognozowanie biznesowe za pomocą narzędzi AI do budowania relacji z klientami i zwiększania satysfakcji użytkowników. Przewidywanie danych jest również przydatne do utrzymania lojalnych klientów i wyeliminowania oszustw.
8. Produkt
AI jest również przydatna do określania cen produktów, porównywania danych konkurencji. Przewiduje również ryzyko wypadków podczas zakupu i dostawy produktu, dzięki czemu możesz być przygotowany z ubezpieczeniem.
9. Operacje
Firmy zajmujące się operacjami mogą uzyskać ocenę ryzyka kredytowego i koszty ubezpieczenia osób korzystających z AI. Mogą również wskazać pracowników, którzy mogą wkrótce opuścić organizację.
Teraz, gdy znasz już możliwości prognozowania biznesowego opartego na sztucznej inteligencji, nadszedł czas, aby dowiedzieć się, jakie narzędzia są dostępne, aby Ci pomóc. Zapoznaj się z poniższą listą narzędzi do prognozowania AI, których powinieneś używać do prognozowania działalności:
Chmura H2O AI
Chmura H2O AI to najlepszy wybór dla firm, które chcą budować modele i aplikacje AI. Ta kompleksowa platforma umożliwia szybkie tworzenie modeli AI w chmurze i lokalnie.
Jest wyposażony w kompleksową funkcję autoML, która zapewnia szybkie i dokładne przewidywanie danych. Platforma ta umożliwia wymyślanie nowych pomysłów biznesowych w celu rozwiązania krytycznych problemów biznesowych za pomocą wyników predykcyjnych.
Organizacje biznesowe mogą go wdrożyć w dowolnym środowisku i czerpać korzyści z używania kilku metod modelowania dla wszystkich rodzajów danych. Korzystając z autoML, możesz opracowywać efektywne modele lub wykonywać wiele innych zadań w całym cyklu życia.
H2O AI Cloud oferuje unikalną kombinację algorytmów open source i zastrzeżonych i pomaga w wykrywaniu dryfu danych w czasie rzeczywistym. Zapewniając prognozowanie biznesowe w czasie rzeczywistym, narzędzie zapewnia również optymalną wydajność procesora i karty graficznej.
Za pomocą zestawu narzędzi ML Interpretability można przeprowadzać analizy szeregów czasowych do prognozowania biznesowego. Co więcej, w przypadku petabajtów narzędzie wykorzystuje rozproszone uczenie maszynowe.
Neptun
Neptun to narzędzie do zarządzania eksperymentami, które umożliwia śledzenie wyników uczenia maszynowego. Badacze i inżynierowie ML mogą stać się bardziej wydajni, korzystając z pojedynczego pulpitu nawigacyjnego w celu zmniejszenia przełączania kontekstu.
Zamiast organizować niepotrzebne spotkania w celu udostępnienia wyników prognoz AI, dzienników, a nawet pulpitów nawigacyjnych, firmy mogą udostępniać je współpracownikom za pomocą prostego łącza. Ponieważ kokpit jest zbudowany na modelu ML, możesz łatwo znaleźć tam dowolne dane.
Ta sama platforma umożliwia porównywanie modeli i ich debugowanie. Podczas budowania modeli i eksperymentowania z nimi możesz kontrolować proces. Firmy mogą dowiedzieć się o źródłowym zbiorze danych i parametrach każdego modelu.
Ponadto Neptune przechowuje w jednym miejscu wszystkie metadane ML, w tym wykresy i metryki. Oferuje integrację z ponad 30 popularnymi bibliotekami Machine Learning i IDE. Dlatego firmy czerpią jak najwięcej z aplikacji, z których regularnie korzystają.
DataRobot
DataRobot wykorzystuje technologię Augmented Intelligence, aby wprowadzić rewolucję inteligencji w różnych branżach. Wykorzystuje modele uczenia maszynowego, które wymagają niskiego kodu do generowania prognoz w czasie rzeczywistym.
Stosując różne funkcje sztucznej inteligencji tego narzędzia, firmy mogą ułatwić podejmowanie decyzji opartych na danych. Możliwe jest dostosowanie sztucznej inteligencji do kultury firmy, dzięki czemu otrzymujesz wiarygodne prognozy danych.
Ta platforma umożliwia definiowanie reguł, zasad i kontrolek dla modeli produkcyjnych. Co więcej, korzystając z automatycznych szeregów czasowych, możesz generować, wdrażać i utrzymywać skuteczne prognozy dla swojej firmy. Ten zaawansowany model prognozowania biznesowego buduje odporność i zmniejsza niepewność, jednocześnie dostarczając prognozy na dużą skalę.
Oczywiście AI
Oczywiście AI to platforma bez kodu, która może przewidywać przychody i wyniki biznesowe za pomocą sztucznej inteligencji. Firmy mogą modyfikować swój łańcuch dostaw i tworzyć dostosowane strategie marketingowe, korzystając z danych prognozowania biznesowego.
Twój zespół nie musi uczyć się kodować ani spędzać miesięcy na budowaniu modeli AI, jeśli używa Oczywiście AI. Możesz łatwo zintegrować to narzędzie z ulubionymi źródłami danych, w tym z Dyskiem Google, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot i plikami CSV.
Gdy wybierzesz kategorię przewidywania, oczywiście sztuczna inteligencja wymyśli prognozy za pomocą technologii sztucznej inteligencji. Dzięki praktycznie niezniszczalnemu szyfrowaniu AES-256 Twoje dane pozostają w pełni bezpieczne. Możesz także użyć scenariuszy „co, jeśli”, aby uzyskać prognozy i zrozumieć czynniki wpływające.
Na tej platformie możliwe są dwa rodzaje prognozowania AI. Pierwszym z nich jest AutoML, w którym możesz bez wysiłku budować modele sztucznej inteligencji z danych historycznych, aby przewidywać dane w czasie rzeczywistym. Drugi to szeregi czasowe, które wykorzystują najmniejszą możliwą ilość danych do przewidywania określonych w czasie ważnych wydarzeń biznesowych w określonej dacie.
Nawet jeśli Twoje dane nie są zgodne z technologią uczenia maszynowego, możesz użyć funkcji okna danych, aby zmodyfikować dane i przekonwertować je w obsługiwanym formacie uczenia maszynowego.
Po wypuszczeniu modelu prognozowania danych firmy mogą udostępniać go opinii publicznej lub całemu zespołowi. Interfejs API Low-code jest również dostępny do prognozowania biznesowego w czasie rzeczywistym we własnej aplikacji.
Futrli
Jeśli chcesz uzyskać szybkie prognozy biznesowe dotyczące trendów biznesowych, przychodów, sprzedaży, podatków, operacji i personelu, Futrli jest tu dla Ciebie. Dzięki dokładnym prognozom pomaga w planowaniu rozwoju, przyszłych przepływach pieniężnych i polityce operacyjnej. Narzędzie zaspokaja głównie potrzeby globalnych firm księgowych i firm księgowych.
Futrli Predict analizuje każdą transakcję biznesową Twojej firmy, aby przygotować świadomą prognozę. Obsługuje trzy typy prognoz: prognozy freestyle, prognozy jednostek i prognozy powtarzane. Asystent przewidywania tej aplikacji może wyjaśnić przyczynę każdej prognozy.
Ponadto narzędzie generuje również scenariusze, które podpowiadają, co się stanie, a co nie. Dzięki temu możesz być przygotowany na najlepsze i najgorsze w swoim biznesie. Ta bazowa prognoza będzie generowana codziennie ze zaktualizowanymi danymi.
Futrli obsługuje również szablony Arkuszy Google z łączeniem na gorąco z Futrli Predict dla skomplikowanych prognoz, takich jak listy płac. Możesz także w dowolnym momencie wyłączyć przewidywanie narzędzia i dodać swoje dane.
Narzędzie obsługuje również bezpośrednią integrację z Xero i Quickbooks. Po integracji Futrli będzie importować dane z tych aplikacji co 24 godziny.
Pikan
Pikan generuje dane analityczne predyktywne dla zespołów operacyjnych i sprzedażowych. Dzięki temu firmy mogą znaleźć rozwiązania swoich problemów biznesowych. Korzystając z danych przyjaznych dla BI, firmy mogą uzyskać lepszą sprzedaż i przychody, oferując jednocześnie zoptymalizowane wrażenia użytkownika dla swoich klientów.
Od planowania zasobów i produkcji po dystrybucję i pakowanie, od pozyskiwania klientów po utrzymanie — ta platforma pomaga w projektowaniu gotowych na przyszłość strategii dotyczących wskaźników, które są kluczowe w Twojej branży.
Korzystaj z Pecan i nie musisz zatrudniać dodatkowych analityków danych do prognozowania biznesowego. Twój istniejący zespół analityków może w pełni wykorzystać zautomatyzowane procesy tej platformy, aby opracować zaawansowane modele predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji. To narzędzie pomaga również od samego początku obniżyć koszty budowania modelu kodu przez analityków danych.
Niezależnie od tego, czy chodzi o odkrycie nieprzewidzianych możliwości, czy pokonanie wyzwań związanych ze zmieniającymi się warunkami, Pecan wykorzystuje dane we właściwy sposób. W rezultacie zauważysz znaczny wzrost wskaźników KPI dopiero w ciągu dwóch tygodni dzięki dokładnym prognozom AI.
Qlik Sense
Qlik Sense umożliwia firmom aktywną analizę, dzięki czemu osoby o dowolnym poziomie umiejętności lub wiedzy mogą podejmować świadome decyzje. Oferuje najlepsze w swojej klasie doświadczenie w zakresie analizy danych na szerszą skalę.
Ta platforma do prognozowania biznesowego wykracza poza ogólne pulpity nawigacyjne i analizy oparte na zapytaniach, oferując superszybkie obliczenia, prognozy kontekstowe i interaktywny interfejs użytkownika.
Qlik oferuje rozszerzoną analitykę opartą na sztucznej inteligencji, którą ludzie mogą wykorzystać do poprawy analiz skoncentrowanych na człowieku. Teraz jego funkcje, takie jak wglądy generowane przez sztuczną inteligencję, interakcja w języku naturalnym i predykcje AutoML, pomagają podejmować lepsze decyzje biznesowe, jednocześnie koncentrując się na firmie.
Ponadto narzędzie to poszerza zasięg modelu danych i zapewnia łatwo dostępne interaktywne prognozy. Funkcja Insight Advisor automatycznie generuje zaawansowane insighty i pomaga w procesach przygotowywania danych i tworzenia analiz.
AutoML automatycznie generuje modele i testuje scenariusze „co, jeśli”, aby opracować prognozy w procesie bez kodu. Możesz także publikować dane na różnych platformach chmurowych, w tym Qlik Sense.
Dataiku
Niezależnie od tego, czy należysz do społeczności technicznej opartej na kodzie, czy też do biznesu o niskim lub zerowym poziomie kodu, Dataiku jest tutaj, aby pomóc Ci podejmować decyzje oparte na danych i w oparciu o sztuczną inteligencję. Nie ma potrzeby ręcznego czyszczenia danych, ponieważ to narzędzie może szybciej i wydajniej analizować dane, aby zasugerować kluczowe przekształcenia.
Umożliwia 109 rodzajów transformacji danych, w tym agregację szeregów czasowych, transformację danych geoprzestrzennych, agregację w różnych źródłach itp. Po zbudowaniu potoku danych w SQL można zaplanować go do obliczeń. Jego interaktywny graficzny interfejs użytkownika umożliwia dostęp do niezbędnych danych za pomocą kilku kliknięć.
Korzystając z Dataiku AutoML, zespoły mogą tworzyć wysokiej klasy modele danych z licznymi algorytmami i parametrami. Oprócz 32-rdzeniowych algorytmów Dataiku obsługuje popularne silniki ML — Python, H2O, Spark i TensorFlow.
Platforma prognozowania biznesowego umożliwia eksplorację modeli wizualnych i zrozumienie kluczowych metryk, takich jak statystyki, błędy i informacje. W ten sposób zrozumiesz uzasadnienie każdej prognozy i odpowiednio opracujesz swoją strategię.
Na Dataiku firmy mogą opracowywać i wizualizować różne rodzaje analiz. Obejmują one analizę głównych składowych, analizę jednowymiarową, analizę dwuwymiarową, analizę korelacji i testy statystyczne.
Wniosek 👩🏫
Świat biznesu staje się z każdym dniem coraz bardziej konkurencyjny, a każda firma musi dołożyć wszelkich starań, aby utrzymać się w wyścigu.
Prognozowanie biznesowe to podejście, które pomaga firmom uzyskać przewagę nad innymi. Prognozowanie AI sprawia, że cały proces jest skomplikowany i ogranicza wysiłek fizyczny.
W tym artykule omówiliśmy niektóre z najlepszych narzędzi do przewidywania danych opartych na sztucznej inteligencji, których firmy każdej wielkości mogą używać do prognozowania.
Korzystając z tych rozwiązań, możesz lepiej zrozumieć przyszłe scenariusze generowane na podstawie odpowiednich danych historycznych.
Jeśli jesteś zainteresowany rozwojem i uważasz, że sztuczna inteligencja może być dobrym rozwiązaniem, przeczytaj o narzędziach do uzupełniania kodu wspieranych przez sztuczną inteligencję.