Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να υποστηρίξουν καλύτερο σχεδιασμό, αλλά οι προβλέψεις είναι εύκολο να χρησιμοποιηθούν κατά λάθος. Μια έξοδος μοντέλου δεν είναι απόφαση. Είναι μια συμβολή στη διαδικασία λήψης αποφάσεων.
Συνήθη λάθη
Οι ομάδες συχνά προπονούνται σε αδύναμα ιστορικά δεδομένα, αγνοούν δομικές αλλαγές, επικεντρώνονται υπερβολικά σε μία μέτρηση ακρίβειας ή αποτυγχάνουν να εξηγήσουν την αβεβαιότητα. Ένα άλλο συνηθισμένο λάθος είναι η δημιουργία μιας πρόβλεψης χωρίς να ορίζεται ποιος θα τη χρησιμοποιήσει και ποια ενέργεια υποστηρίζει.
Η υπηρεσία αναλύσεων πρόβλεψης και μηχανικής μάθησης πλαισιώνει την προγνωστική εργασία γύρω από την υποστήριξη αποφάσεων, όχι μόνο την παραγωγή μοντέλων.
Οι προβλέψεις χρειάζονται λειτουργικό πλαίσιο
Μια χρήσιμη πρόβλεψη περιλαμβάνει υποθέσεις, εμπιστοσύνη, ρυθμό ανανέωσης και ιδιοκτησία αναθεώρησης. Αυτό διευκολύνει τις ομάδες να ενεργούν χωρίς να υπερεμπιστεύονται τον αριθμό.
Η ακρίβεια δεν είναι η μόνη μέτρηση επιτυχίας
Μια πρόβλεψη μπορεί να είναι στατιστικά ακριβής και να αποτυγχάνει λειτουργικά εάν φτάσει πολύ αργά, χρησιμοποιεί μη διαθέσιμα δεδομένα, αγνοεί τους περιορισμούς χωρητικότητας ή δεν συνδέεται με μια απόφαση. Η ομάδα θα πρέπει να καθορίσει πώς η πρόβλεψη θα αλλάξει τη συμπεριφορά προγραμματισμού.
Για παράδειγμα, μια πρόβλεψη ζήτησης μπορεί να υποστηρίζει τη στελέχωση, τον προγραμματισμό αποθεμάτων ή το χρονοδιάγραμμα της εκστρατείας. Κάθε περίπτωση χρήσης χρειάζεται διαφορετικό χρόνο παράδοσης, ανοχή σφαλμάτων και εξήγηση.
Κάντε ορατή την αβεβαιότητα
Οι επιχειρηματικές ομάδες θέλουν συχνά έναν αριθμό, αλλά οι προβλέψεις είναι πιο χρήσιμες όταν δείχνουν αβεβαιότητα. Τα εύρη, τα σενάρια και οι υποθέσεις βοηθούν τις ομάδες να αποφύγουν να αντιμετωπίσουν το μοντέλο ως βεβαιότητα.
Αυτό είναι επίσης σημαντικό για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Οι άνθρωποι εμπιστεύονται περισσότερο τις προγνωστικές αναλύσεις όταν κατανοούν τι γνωρίζει το μοντέλο, τι δεν γνωρίζει και πότε η ανθρώπινη κρίση πρέπει να το υπερισχύσει.
FAQ
Ποιο είναι το μεγαλύτερο λάθος πρόβλεψης; Το μεγαλύτερο λάθος είναι να δημιουργήσετε ένα μοντέλο πριν καθορίσετε την απόφαση που υποστηρίζει και τη δράση που θα λάβει η επιχείρηση.
Πρέπει οι προβλέψεις να δείχνουν έναν μεμονωμένο αριθμό ή ένα εύρος; Τα εύρη είναι συχνά καλύτερα επειδή μεταδίδουν την αβεβαιότητα και βοηθούν τις ομάδες να σχεδιάζουν πολλά σενάρια.
Πώς προσεγγίζει το BI Solutions την προγνωστική ανάλυση; Η εργασία ξεκινά με το επιχειρηματικό πλαίσιο, την ποιότητα των δεδομένων, τις υποθέσεις, τους κανόνες ελέγχου και τον τρόπο με τον οποίο η πρόβλεψη θα υποστηρίξει μια απόφαση.
