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3、企业将具备预测分析能力,减少了对数据分析科学家和了解复杂的机器算法的员工的需求。
预测分析最基本的真实价值是什么?企业想要弄清楚该问题的答案,以便能够让他们能够采取相关的行动来提高利润或减少开支。企业的哪些客户最有可能流失?企业可能遭遇那些欺诈行为?当相关问题出现时,哪些员工会提供最好的响应?最有可能为企业捐赠的人是谁?哪款设备是最节能或具环保意识的?预测分析作为一种服务是建立在云服务基础之上的,将能够以易于理解方式回答这些问题。其类似于一个信用评分机制,但却是通过定制的方式来满足特定的业务需求和目标,通过预测分析,企业更容易采取相关的行动,人并不需要数据科学家的解释。预测分析包含了各种预测模型的全部复杂性、相互依赖性和关联的数据集。只需要看看信用评分的历史,就能够看到一个“简单的部署和使用” 评分方法如何跨多个行业提供了数十亿美元的价值。
企业的首席营销官们会开始意识到,他们其实并不需要向几年前被建议的那样,需要了解数据的科学。他们只需要了解预测分析的能力,并找到一家能够提供预测分析的合作伙伴来回答他们需要回答问题。随着越来越多的公司使用预测分析,并带来了显著的收益,其他企业也将意识到他们也需要采取行动以保持竞争力了。
4、中低端市场将开始采用预测分析。
一般企业员工数量在100-2500名的企业被定义为中型企业。这些企业历来在采用新的创新技术方面面临着质疑,其采用创新技术方面的积极性远不如大企业。全球范围内大约有近8000万家小企业和100万家中型企业,占到了全球业务市场的95%以上。
“分析即服务”和预测评分机制将进一步发掘其预测分析的内在价值,以便更适合中小企业市场。利用预测分析和使用新的独特数据源的相似建模,可以帮助转换指标带来显著的改善。机器学习模型可以通过查看以前的购买记录和消费者的数据属性,以预测哪些消费者最有可能在未来会有购买行为。这使得企业能够比以往任何时候都能精准的瞄准目标消费者,营销支出的效率必然会显著上升。想象一下,一款解决方案,能够简单地为中小企业提供其最佳客户的一个小样本,进而让这些企业获得有一个针对性的客户清单,帮助企业了解这些客户的属性。
中端市场已经开始采用移动设备、云计算和社交媒体了,大数据预测分析服务将是其下一步。在某些情况下,使用基于云的解决方案的阻力要小得多,因为中端市场的企业在以前没有过企业平台解决方案方面的大投资。到2016年,中小企业市场预计在大数据和预测分析解决方案方面的花费将达到35亿美元,其增速比云计算采用的速度更快。
大数据是从大肆炒作开始的,而现实是,大数据存在着很多的问题——其海量的数据量、庞大的体积和传输速度构成了巨大的挑战。随着行业的不断发展,以及企业开始对现实世界问题的关注,投资回报率的价值和影响将通过预测分析来实现。
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