Новые уровни цифровизации

В одном из предыдущих постов мы рассказывали как пройти первые три уровня цифровизации.
Продолжаем обзор и рассказываем как перейти с 3 (продвинутого) уровня на 4 (еще продвинутее).

В этом нам поможет предиктивная самокоррекция.

Предиктивная (она же предсказательная) аналитика – это интеллектуальный анализ данных, который включает статистическое моделирование, изучение исторического опыта и планирование результатов на основе полученных моделей.
Сегодня такой аналитикой пользуются передовые компании: крупные ритейлеры, банки.

При помощи предиктивной аналитики можно прогнозировать спрос на товары в зависимости от погоды и других факторов, оценивать качество заемщика по тому, как он ведет себя в социальных сетях.

Прогноз составляется в несколько этапов:
1. Определение цели предиктивной аналитики.
2. Сбор данных в единый массив.
3. Анализ массива данных.
4. Создание модели. Чаще всего на основе машинного обучения или ИИ.
5. Практическое использование результатов.

В процессе использования, данные обновляются и модель может быть перестроена. Поэтому она должна быть гибкой.

Внедрение инструментов предиктивности позволяет дополнительно увеличить устойчивость и эффективность цифровой инфраструктуры, строить гипотезы и играть на опережение по сравнению с конкурентами. По отчету KMDA, только 3% компаний сейчас используют такие инструменты.

Предиктивный анализ стал намного доступнее – не обязательно открывать отдел, который будет заниматься анализом. Уже есть компании, которые на аутсорсинге предлагают готовые шаблоны для настройки самых популярных прогнозов.

На гифке показаны все уровни цифровизации, включая 5-ый, о котором мы поговорим в следующих сериях 😊

А что в вашем бизнесе нужно знать заранее и на какие показатели вы ориентируетесь при планировании?

#digitaltransformation_uxssr