예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측합니다. 기존 데이터를 사용하여 더 정확한 계획, 예측 및 의사 결정을 위한 추세를 파악합니다. 이는 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 예측 모델링과 같은 다양한 통계 기술을 통해 수행됩니다. 모든 조직은 미래를 예측하고자 합니다. 다음 달에 제품/서비스/솔루션이 얼마나 팔릴까요? 아니면 수요가 떨어질까요? 이 사업체는 새로 출시한 솔루션/제품에 대한 차선책이나 예상 매출이 있을까요? 예측 분석 기술은 이러한 모든 질문에 답하고 보다 현명한 의사 결정을 돕기 위해 가능한 변수에 대한 더 나은 이해를 만드는 데 사용됩니다.
왜 중요한가요?
모든 데이터 분석 프로세스와 마찬가지로 예측 분석에는 필요성을 정의해야 합니다. 어떤 콘텐츠가 좋은 성과를 낼지 예측하려는 사람 중 한 명입니까? 아니면 고객 구매 행동을 예측하려는 사람입니까? 세련된 예측 분석 도구와 모델의 도움으로 모든 기업은 과거와 현재 데이터를 사용하여 밀리초, 일 또는 년 후의 추세와 행동을 안정적으로 예측할 수 있습니다. 오늘날 많은 기업이 어려운 문제를 해결하고 다음과 같은 새로운 기회를 발견하기 위해 예측 분석으로 전환하고 있습니다.
1. 사기 탐지 – 여러 분석 방법을 결합하면 예측 분석은 패턴 탐지를 개선하고 범죄 행위를 예방할 수 있습니다. 오늘날 사이버 보안은 점점 더 큰 관심사가 되고 있으며, 고성능 행동 분석은 네트워크의 모든 동작을 실시간으로 면밀히 조사하여 사기 또는 잠재적 위협을 나타낼 수 있는 이상을 발견합니다.
2. 마케팅 캠페인 최적화 – 예측 분석은 고객 반응이나 구매를 결정하는 데 사용되며, 이는 행동을 인식하는 유일한 결정 요인이며 교차 판매 기회에 도움이 됩니다.
3. 운영 개선 – 예측 모델을 사용하여 재고를 예측하고 리소스를 관리할 수 있습니다. 예를 들어 항공사는 예측 분석을 사용하여 티켓 가격을 설정합니다. 호텔은 점유율을 극대화하고 수익을 늘리기 위해 특정 밤에 손님 수를 예측하려고 합니다.
4. 위험 감소 – 신용 점수는 구매자의 구매 불이행 가능성을 평가하는 데 사용됩니다. 신용 점수는 개인의 신용도에 대한 모든 관련 데이터를 통합하는 예측 모델에 의해 생성됩니다.
모든 데이터 분석과 마찬가지로 귀하의 통찰력은 귀하의 데이터만큼 좋을 것입니다. 관련 없는 소스의 데이터는 매우 낮은 가치를 제공하는 노이즈 결과를 생성할 수 있습니다. 따라서 예측 분석을 시작하려면 사실상 모든 비즈니스가 처리할 수 있는 작업이지만 중요한 비즈니스 영역에서 제한된 규모의 파일럿 프로젝트로 시작해야 하며 수년간 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 최소한의 유지 관리가 필요합니다.