מה זה Predictive Analytics?

Predictive Analytics הוא מונח טכנולוגי המשמש לתיאור מערכות וכלים המאפשרים לחזות תוצאות עתידיות על סמך ניתוח נתונים היסטוריים. השימוש בטכניקות מתמטיות וסטטיסטיות רבות מאפשר ליצור מודלים שיכולים, לדוגמה, לחזות ביקוש למוצרים, להעריך סיכון אשראי או אפילו לגלות הונאות. עם התפתחות עולם הנתונים והופעת מידע במגוון עצום של מקורות, Predictive Analytics הופך למרכיב קריטי בתהליכי קבלת החלטות בארגונים רבים.

תהליך התחזיות מתבסס על עיבוד כמויות גדולות מאד של נתונים, ולעיתים קרובות, עושה שימוש בלמידת מכונה (machine learning). כלומר, האלגוריתמים עצמם 'לומדים' מהנתונים ומעדכנים את המודלים כדי לשפר את הדיוק שלהם. בדרך זו, מתקבלים כלים שמסוגלים לספק תחזיות בנוגע למגוון עצום של תחומים, כגון שיווק, בריאות, תחבורה, ופיננסים.

אחד השימושים הבולטים של Predictive Analytics הוא בעולם העסקים. מנתוני עבר בנוגע למכירות, התנהגות לקוחות או תנאי שוק, חברות יכולות לבנות מודלים החוזים התנהגות צרכנית, כך שיוכלו לתכנן מבצעים, לנהל מלאי בצורה יעילה יותר או להתכונן לשינויים בביקוש. לדוגמה, חברות קמעונאיות עשויות להשתמש בתחזיות כדי להחליט באיזה מוצרים להתמקד בעונות מסוימות של השנה.

גם בתחום הרפואה, Predictive Analytics משחק תפקיד חשוב, למשל באבחון מוקדם של מחלות, זיהוי מטופלים שבסיכון לסיבוכים והמלצה על טיפול מניעתי. בתחום הזה משתמשים בנתונים רפואיים בצורה אנונימית כדי לזהות תבניות שעשויות להעיד על התפתחות מצבים בריאותיים חמורים.

לבסוף, חשוב לציין כי למרות היתרונות הגדולים של Predictive Analytics, ישנם גם אתגרים. נתוני עתק (Big Data) דורשים משאבי מחשוב גדולים, וצריך להתמודד עם סוגיות של פרטיות ואבטחת מידע. כמו כן, התחזיות תלויות באיכות הנתונים המוזנים למערכות – נתונים שגויים או בלתי שלמים יובילו לתחזיות מוטעות. לפיכך, יש צורך בשיטות יעילות לאיסוף וניהול נתונים.