Analityka predykcyjna w turbulentnym otoczeniu

Jak zachować pewność w niepewnych czasach? Rozwój cyfryzacji w ostatnim dziesięcioleciu zmienił sposób funkcjonowania wielu przedsiębiorstw. Nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji wspomagają zarządzanie, dostarczając prognoz, dzięki którym firmy mogą minimalizować ryzyka i przygotować się na nadchodzące zmiany. Jednym ze sposobów na zachowanie stabilności staje się więc wykorzystywanie możliwości, jakie daje analiza predykcyjna Big Data.

Zawirowania na rynku, będące wynikiem pandemii, doprowadziły do zachwiania wielu gospodarek. Zaburzenia w produkcji i dostawach komponentów uderzyły niemal we wszystkie branże i doprowadziły do sytuacji, w której na światowych rynkach notujemy rekordowe poziomy inflacji. Z danych Eurostatu wynika, że inflacja HICP w strefie euro wyniesie w sierpniu 2022 r. rekordowe 9,1 proc. Rosnący poziom inflacji wpływa bezpośrednio na działalność wszystkich przedsiębiorstw, zmuszając je do podejmowania działań minimalizujących straty, ale również do szukania rozwiązań, które zapewnią stabilny rozwój, niezależnie od gwałtownych zmian rynkowych.

Większość firm podjęła już działania zmierzające do obniżenia kosztów. Wymagająca sytuacja koncentruje uwagę menedżerów także na inwestycjach w narzędzia wspomagające rozwiązywanie problemu strat i na działaniach zmierzających do zwiększania przewagi konkurencyjnej, np. za pomocą polepszenia jakości produktów, czy poprawy transparentności w kontakcie z klientami.

Analityka Big Data – oręż w kryzysie

W czasach gwałtownych zmian rynkowych z pomocą przychodzą przebojem zdobywające rynek rozwiązania oparte na Big Data. To dzięki możliwości generowania i gromadzenia dużych zbiorów danych analityka predykcyjna zmieniła swoje oblicze. W analizach, których celem jest przewidywanie przyszłych sekwencji zdarzeń, wykorzystywane są dane historyczne, ale także dane generowane w czasie rzeczywistym. Poddawane są one analizie przez sztuczną inteligencję (artificial intelligence, AI), która wykorzystuje w tym celu odpowiednie algorytmy. W wyniku analizy powstają prognozy, czy propozycje najbardziej optymalnych rozwiązań. Doskonalenie sztucznej inteligencji (poprzez uczenie maszynowe) pozwala na uzyskiwanie coraz bardziej precyzyjnych prognoz – umożliwia to tworzenie drzew decyzyjnych określających koszty i korzyści płynące z każdej opcji. Dzięki prognozowaniu opartemu na dużych zbiorach rzetelnych danych zarządzanie przedsiębiorstwami uzyskało inną jakość.

Big Data – przykłady wykorzystania danych

Analiza predykcyjna wykorzystywana jest w różnych obszarach i rozwijana coraz intensywniej, między innymi w handlu, gdzie służy optymalizowaniu procesów i poziomu zapasów. Wyniki analiz przygotowanych z wykorzystaniem odpowiednich algorytmów służą do przewidywania tendencji, nawyków konsumentów, ale także wydajności maszyn, zapotrzebowania na dane produkty, czy komponenty w produkcji.

Sztuczna inteligencja potrzebuje danych, a one zbierane są na bieżąco na przykład przez sensory, czyli czujniki zamieszczane na transportowanych produktach, które wymagają specjalnych warunków, np. zachowania odpowiedniej temperatury i wilgotności. Dzięki nim minimalizujemy ryzyko strat powstałych na skutek przerwania łańcucha chłodniczego. Rejestratory pozwalają na bieżące reagowanie w razie pojawienia się anomalii. Dają też klientom gwarancję transportu produktów z zachowaniem ich jakości. Rozwiązania takie, dostarczając wiarygodne dane, zwiększają także transparentność relacji z klientami, co wpływa na wzmocnienie zaufania do firmy transportowej.

Analiza danych Big Data a ubezpieczenie

Zastosowanie predykcji w przedsiębiorstwach stanowi także wsparcie dla ubezpieczenia firm. Analiza danych pomocna jest w określaniu ryzyka i szacowaniu wysokości składek. Dane udostępniane przez czujniki monitorujące przewożony i magazynowany towar pozwalają ubezpieczycielom na szybszą wycenę, i wpływają także na cenę ubezpieczenia.

Jak wskazuje Daria Roszczyk-Krowicka, Sales and Marketing Director w Blulog, firmie dostarczającej nowoczesne rozwiązania monitoringu łańcucha dostaw oraz magazynów: – Predykcja jest wsparciem dla ubezpieczenia. Pozwala obniżyć ryzyko związane nie tylko z sytuacją awaryjną, ale także czas spędzony na całej procedurze zwrotu z ubezpieczeń. Dodatkowo obniża koszty, które musi wypłacać ubezpieczyciel.

Wyzwaniem dla współczesnych firm jest już nie tylko gromadzenie danych, lecz także ich umiejętne wykorzystanie, czyli przekształcenie w przydatne, korzystne dla organizacji informacje. Zainteresowanie prognozowaniem opartym na analityce Big Data nie słabnie. Coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję. W najbliższym czasie z najnowszymi technologiami opartymi o duże zbiory danych będzie można zapoznać się w ofercie wystawców podczas targów IoT Tech Expo Europe (20-21 września) w Amsterdamie.