Жизненный цикл прогнозирующего моделирования состоит из пяти этапов:
- Во-первых, нужно собрать и сопоставить данные из разных источников. В случае бизнеса эти данные в основном касаются клиентов – их прошлых покупок, интересов, персональных характеристик (пол, возраст) и т.д.
- Следующий шаг – очистить эти данные и структурировать их для последующего анализа. Это процесс называют нормализацией данных. Обычно это самый длинный и затратный этап, так как он требует синтаксического анализа каждого элемента данных, а также их полноты и структурных характеристик. На этом этапе требуется достаточно кропотливая ручная работа по очистке данных и/или их исправлений/дополнений.
- После нормализации данных можно приступать к их анализу, используя различные математические методы для проверки справедливости различных гипотез. Обычно начинают с простых исследовательских методов, пытаясь обнаружить взаимосвязь/корреляцию между различными параметрами. Часто аналитики визуализируют данные, строя разнообразные диаграммы и графики. Это помогает понять данные и определиться с тем, на какие вопросы можно ответить путем последующего моделирования.
- Следующий этап – собственно, прогнозирующее моделирование. Здесь важно использовать понимание своего бизнеса для правильной постановки задач/вопросов, на которые хочется получить ответ или прогноз. Эти наработки в дальнейшем могут быть использованы в маркетинге для выработки правильной стратегии, а также для оптимизации внутренних и внешних бизнес-процессов.
- То, что модель разработана, не означает, что процесс окончен. Часто прогнозирующие модели необходимо обновлять (автоматически или вручную) в силу меняющихся внешних и внутренних факторов. Это означает, что аналитики, работающие с данными, должны контролировать эффективность модели, и в случае необходимости вносить в нее изменения.
Поскольку такое моделирование полностью основано на предсказаниях и прогнозах, у него есть свои плюсы и минусы. С одной стороны, часто оказывается возможным предсказать будущие значения важных бизнес-показателей. С другой стороны, можно столкнуться с организационными и техническими барьерами в доступе к необходимым данным.
– Плюсы прогнозирующего моделирования
Прогнозирующее моделирование снижает затраты, необходимые предприятиям для прогнозирования результатов своих решений. В частности, это помогает в следующем:
- Анализ оттока. Исследование уровня оттока клиентов является ключевым для подавляющего большинства компаний. С помощью интеллектуального анализа можно сделать его прогноз, и реализовать эффективные упреждающие меры удержания клиентов, лояльных бренду.
- Прогнозирование внешних факторов. Компании могут прогнозировать внешние факторы и их влияние на предоставляемые услуги, разрабатывая опережающие стратегии развития.
- Кредитование бизнеса. Прогнозирующее моделирование помогает организациям оценивать риск и стоимость их портфельных кредитов.
- Планирование рабочей силы. Оценивая дефицит рабочей силы и подбирая новые таланты для правильного распределения рабочего ресурса в нужное время, возможно анализировать, прогнозировать и эффективно планировать рабочую силу.
Сложности моделирования
Прогнозирующее моделирование очень перспективно, но оно также сопряжено с рядом сложностей:
- Огромной проблемой является получение правильных данных для использования при разработке алгоритма. На этот этап аналитики тратят примерно 80% своего времени.
- Для достижения значимых результатов компаниям необходимо иметь достаточный объем данных для обучения моделей прогнозирования. Часто бизнес не имеет достаточного количества нормализованных данных для построения прогнозирующих моделей, что не позволяет достигнуть нужного результата.
- Это не просто математическая проблема. Компании должны быть готовы к преодолению организационных и технических барьеров, которые могут мешать реализации прогнозирующих моделей.
- Зачастую проблема заключается в том, чтобы правильно сфокусировать проекты прогнозирующего моделирования на реальные задачи бизнеса. Иногда разработанные модели могут не соответствовать потребностям бизнеса или идти вразрез с выбранной стратегией.
- Наконец, системы хранения данных часто не подключены к централизованным хранилищам, что затрудняет аналитикам, работающим с этими данными, получать к ним быстрый и одновременный доступ.
При этом необходимо понимать, что прогнозирующее моделирование отличается от традиционного программирования. Это скорее исследовательская деятельность, чем регламентированный процесс. При традиционном программировании клиент заранее четко определяет что он хочет получить в качестве результата, детально прописывая свои требования к разрабатываемой системе в техническом задании. Подход прогнозирующего моделирования намного более гибок, и скорее напоминает научное исследование. Не зря разработчиков прогнозирующих систем называют учеными в области данных (Data Scientists). Изначально мы имеем только общую формулировку задачи, набор параметров или просто вопрос клиента, на который он хотел бы получить прогноз, основываясь на накопленных данных. И только проанализировав имеющиеся данные, возможно уже совместно с клиентом сформулировать конкретную задачу, определить параметры, метрики и точность прогнозирования, которую необходимо достичь.
Команда id-lab обладает всеми необходимыми профессиональными компетенциями для реализации и внедрения методов прогнозирующего моделирования при решении актуальных бизнес-задач. Наша работа строится на проектной основе. Под конкретную задачу мы подбираем отдельную проектную команду, что позволяет нам быстро достигать значимых результатов.
Мы разрабатываем полное законченное решение задач клиента, включая не только аналитику данных, но также интерпретацию полученных результатов, выработку рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов, а также осуществляем внедрение разработанных модулей в информационные системы клиента, их последующую поддержку и обучение сотрудников.
Мы также имеем опыт совместной проектной работы в тесном сотрудничестве с командой клиента, когда мы выполняем часть черновой работы внутри проекта, высвобождая сотрудников клиента от рутины, что позволяет им концентрироваться на стратегически важных задачах.
