EnglishPhân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả. Chính vì các ưu điểm mà Predictive analytics đem lại, nó được triển khai rộng rãi bởi hầu hết mọi tổ chức, công ty thuộc nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau.
Trong chủ đề: “Tổng quan về Predictive analytics”, ở phần 1 bài viết lần này BigDataUni sẽ giới thiệu đến các bạn khái niệm về phân tích dự báo, phân biệt giữa Predictive analytics với một số thuật ngữ như Data analytics (phân tích dữ liệu), Descriptive analytics (phân tích mô tả), Prescriptive analytics (phân tích đề xuất) và sau cùng là những lợi ích, ứng dụng của nó. Còn phần 2, chúng tôi sẽ tập trung trình bày về quy trình các bước, và những thuật toán có trong Predictive analytics.
Mặc dù Predictive analytics đã ra đời từ lâu nhưng trong những năm gần đây mới được quan tâm nhiều hơn và được coi là một quy trình không thể thiếu trong các hoạt động khai thác dữ liệu ở mỗi tổ chức. Nguyên nhân là do sự phát triển của khoa học, công nghệ ví dụ như lĩnh vực Big Data, xu hướng ứng dụng Machine learning, v.v, các công ty có động lực thúc đẩy, và tiếp cận gần hơn với Predictive analytics thông qua những công cụ, phần mềm tiên tiến.
Nếu các bạn nào có theo dõi từng bài viết của BigDataUni, thì chắc đã nắm rõ “lợi ích của dữ liệu hay phân tích dữ liệu là gì?”, tầm quan trọng của định hướng dữ liệu, tại sao dữ liệu là nguồn sống của mỗi công ty trong thời đại 4.0 và sự cần thiết khi phải tận dụng chúng hiệu quả.
Ngày nay, nhiều tổ chức phải đối mặt với các thách thức khi giải quyết khối lượng dữ liệu khổng lồ, phức tạp, đa dạng về loại, và nguồn thu thập nhưng chứa đựng rất nhiều thông tin hữu ích để nghiên cứu hành vi khách hàng, xu hướng bán hàng, đánh giá thị trường và nhiều yếu tố khác nhằm hỗ trợ cho việc đề xuất các chiến lược hoạt động, chiến lược kinh doanh, cạnh tranh trong ngắn hạn, dài hạn trở nên hợp lý, hiệu quả và tạo thêm doanh thu. Predictive analytics chính là chìa khóa sẽ giúp các công ty tìm hiểu những thông tin ấy, đạt được giá trị mong muốn từ dữ liệu và mục tiêu của mình.
Khái niệm về Predictive analytics
Theo SAS – công ty đi đầu về lĩnh vực phân tích dữ liệu trụ sở tại Hoa Kỳ, và các chi nhánh trên toàn cầu, cung cấp dịch vụ tư vấn về dữ liệu, phần mềm phân tích dữ liệu cao cấp: “Phân tích dự báo là việc sử dụng dữ liệu kết hợp với các thuật toán thống kê, kỹ thuật trong “Machine learning” để xác định những khả năng, kết quả có thể xảy ra của đối tượng nghiên cứu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Mục tiêu của phân tích dự báo là vượt lên trên các hiểu biết về những gì đã xảy ra ở quá khứ để đánh giá tốt nhất những gì sẽ xảy ra trong tương lai.”.
Nhờ các phần mềm, công cụ phân tích dữ liệu hiện tại cung cấp những giao diện, tính năng tương tác, sử dụng dễ dàng hơn dành cho người dùng không cần phải có đầy đủ kiến thức, kỹ năng chuyên sâu về Data science. Do đó không chỉ những chuyên gia thống kê, chuyên gia phân tích mới tham gia vào quy trình triển khai Predictive analytics mà còn có những nhà quản lý cấp cao, các giám đốc kinh doanh, chuyên gia kinh tế, thậm chí là những nhân viên ở các bộ phận chức năng khác… cũng có thể tự mình phân tích dữ liệu để đưa ra các dự báo hỗ trợ xây dựng chiến lược hiệu quả cho công ty.
Chúng ta cùng đi đến một số khái niệm khác như:
Theo Wikipedia (English): “Phân tích dự báo quy trình sử dụng bao gồm nhiều kỹ thuật thống kê, thuật toán từ Data minig, Machine learning, v.v. để phân tích các sự kiện hiện tại và lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai hoặc chưa biết. Phân tích dự báo còn là một lĩnh vực thống kê liên quan đến việc trích xuất thông tin từ dữ liệu và sử dụng nó để dự đoán các mô hình xu hướng và hành vi, cốt lõi dựa vào việc nắm bắt mối quan hệ giữa các biến giải thích và các biến dự đoán (ở mô hình hồi quy) từ các lần xuất hiện trong quá khứ và khai thác chúng để dự báo kết quả chưa biết.”
Theo MathWorks – công ty chuyên cung cấp các phần mềm tin học tính toán ví dụ nổi tiếng như MATLAB: “Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu cùng với kỹ thuật phân tích, thống kê và học máy để tạo ra một mô hình dự báo để dự báo các sự kiện trong tương lai. Thông thường, dữ liệu lịch sử được sử dụng để xây dựng một mô hình toán học để nắm bắt các xu hướng quan trọng. Mô hình dự báo đó sau đó được sử dụng trên dữ liệu hiện tại để dự báo điều gì sẽ xảy ra tiếp theo hoặc để đề xuất các hành động cần thực hiện để đạt được kết quả tối ưu.”
Qua các khái niệm được trình bày ở trên chắc các bạn phần nào cũng đã hiểu được khái quát về Predictive analytics. Để hình dung rõ hơn chúng ta có thể lấy ví dụ như một công ty nào đó muốn biết lợi nhuận của họ sẽ như thế nào vào những năm tiếp theo, họ đang có những dữ liệu, thông tin như các xu hướng bán hàng, doanh số hiện tại, dữ liệu khách hàng bao gồm lịch sử giao dịch, giá trị khách hàng mang lại cho công ty,…tiếp theo họ sẽ sử dụng các kỹ thuật, phương pháp như thống kê (Statistics), Data mining để mô tả các biến dữ liệu, tìm hiểu những mối liên hệ giữa những yếu tố có thể tác động đến lợi nhuận, dự báo lợi nhuận có thể thay đổi ra sao trong tương lai. Về cách thức vận hành quy trình cùng với các thuật toán có trong phân tích dự báo chúng tôi sẽ trình bày ở phần 2.
Để hiểu rõ hơn về phân tích dự báo chúng ta cùng sang phần tiếp theo, phân biệt Predictive analytics với Data analytics, Descriptive và Prescriptive analytics
Nguồn hình: tech.economictimes.indiatimes.com
Phân biệt Predictive analytics với Data analytics, Descriptive và Prescriptive analytics
Những thông tin chúng tôi trình bày dưới đây được tham khảo từ các tài liệu hướng dẫn của các website thuộc nhiều tổ chức khác nhau đặc biệt là EDUCBA – tổ chức giáo dục hàng đầu cung cấp các khóa học đào tạo kiến thức, kỹ năng trực tuyến trong lĩnh vực Data science, và một số lĩnh vực khác.
Đầu tiên chúng ta phải tìm hiểu qua định nghĩa của Analytics: là một quy trình khoa học khám phá thông tin có giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề tốt hơn, dựa vào ứng dụng thống kê, toán học, khoa học máy tính (lập trình), và các phương pháp nghiên cứu khác. Analytics được hiểu là một quá trình biến đổi dữ liệu thành hành động thông qua kết quả phân tích và những hiểu biết sâu sắc có được từ dữ liệu. Analytics có 3 dạng chính: Descriptive analytics (phân tích mô tả), Predictive analytics, và Prescriptive analytics (phân tích đề xuất).
Predictive analytics vs Data analytics
1. Data analytics là một dạng chung, hình thức tổng quát của Analytics liên quan đến việc nghiên cứu, xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra kết luận về những thông tin mà các bộ dữ liệu đó có, và được sử dụng trong kinh doanh để hỗ trợ ra quyết định trên dữ liệu. Còn Predictive analytics là một dạng đặc biệt của Analytics (bên cạnh Descriptive và Prescriptive analytics), phân tích kỹ lưỡng dữ liệu lịch sử, phát hiện các mối quan hệ trong dữ liệu, sử dụng kết quả phân tích, thông tin có được để đưa ra dự báo trong tương lai.
2. Data analytics sử dụng các công cụ, kỹ thuật để giúp các nhà kinh doanh ra quyết định hợp lý hơn trong thời gian thực, còn Predictive analytics thì nghiêng về dự báo để hỗ trợ ra quyết định trong tương lai.
3. Các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu sử dụng Data Analytics xác minh hoặc bác bỏ các mô hình, lý thuyết và giả thuyết khoa học. Trong khi Predictive analytics sử dụng nhiều công cụ và phần mềm chuyên dụng, giúp các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu dự báo các kết quả có thể xảy ra với niềm tin thành công cao hơn.
4. Data analytics khai thác dữ liệu thô để tìm ra những thông tin hữu ích, đưa ra kết luận sau cùng, giúp công ty đạt được mục tiêu đề ra ban đầu. Data analytics sử dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích “truyền thống” như lý thuyết thống kê, công thức toán học đã ra đời từ lâu để tìm ra các thông tin ẩn chứa bên trong dữ liệu ví dụ sở thích của khách hàng, xu hướng thị trường và thông tin hữu ích khác có thể giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn cho doanh nghiệp. Trong khi đó, Predictive analytics sử dụng các mô hình tính toán và thuật toán tiên tiến để xây dựng một nền tảng dự báo một cách thông minh, ví dụ, một nhà kinh doanh có thể muốn dự đoán các biến động về giá hàng hóa, phát hiện rủi ro đầu tư trong tương lai gần (hoặc trong thời gian ngắn)
5. Đối với những người thực hiện Data analytics, họ phải nắm rõ và chuyên sâu kiến thức về toán, thống kê đôi khi không cần phải quá am hiểu ở lĩnh vực công nghệ kỹ thuật và các công cụ sử dụng. Trong khi những người thực hiện Predictive analytics thì hầu hết yêu cầu phải có cả kiến thức về thống kê và công nghệ kỹ thuật, kỹ năng sử dụng các công cụ, phần mềm khác nhau hỗ trợ phân tích.
6. Nhiều tổ chức thu thập, lưu trữ, dữ liệu liên quan đến khách hàng, đối tác kinh doanh, đối thủ cạnh tranh, v.v. Data Analytics sau đó được sử dụng để phân tích, nghiên cứu các mối liên hệ, xu hướng trong dữ liệu. Còn Predictive analytics tạo điều kiện cho việc ra quyết định trong tương lai.
7. Quy trình Data analytics có bao gồm xử lý dữ liệu thô, để có được dữ liệu chất lượng tốt để đưa vào phân tích, còn với Predictive analytics thì dữ liệu “sạch” luôn được cung cấp.
8. Kết quả của Data analytics có thể được sử dụng để dự báo hoặc không tùy vào yêu cầu, trường hợp kinh doanh. Predictive analytics cho phép tuyên bố các giả định, giả thuyết và kiểm tra chúng bằng các mô hình thống kê sau thiết lập mô hình dự báo.
9. Quy trình Data analytics có thể bao gồm các bước sau: thu thập, kiểm tra dữ liệu, làm sạch, chuyển đổi dữ liệu, phân tích để đi đến kết luận. Còn quy trình Predictive analytics bao gồm xác định mục tiêu, thu thập dữ liệu, thực hiện phân tích, thống kê, xây dựng mô hình dự báo, triển khai mô hình và giám sát mô hình (chi tiết chúng tôi sẽ trình bày ở phần 2 bài viết sau).
Predictive analytics vs Descriptive analytics
Predictive analytics sẽ cung cấp các thông tin về những gì chưa xảy ra hay nói cách khác giúp một tổ chức biết điều gì có thể diễn ra tiếp theo, dự báo tương lai dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử. Predictive analytics đưa ra các kết quả dự báo mà tổ chức muốn biết, và tính toán các xác suất xảy ra tương ứng.
Ngược lại, Descriptive analytics (phân tích mô tả) sẽ giúp một tổ chức biết được những gì đã xảy ra trong quá khứ (nguyên nhân và hệ quả), hay đưa ra các phân tích về những sự kiện trong quá khứ bằng cách sử dụng dữ liệu đã được lưu trữ trước đó kết hợp với phương pháp phân tích thích hợp.
Descriptive analytics cũng cực kỳ quan trọng đối với một công ty bên cạnh công cụ Predictive analytics. Nó giống như một bảng báo cáo chi tiết về tình hình hoạt động trước đây của công ty, những gì công ty làm tốt hay chưa tốt, những yếu tố nào đã ảnh hưởng đến mục tiêu kinh doanh hay lợi nhuận của công ty và ảnh hưởng như thế nào, v.v. Descriptive analytics hỗ trợ rất nhiều, góp phần vào tỷ lệ thành công của các chiến lược, quyết định dựa trên Predictive analytics.
Ví dụ một công ty dự kiến sẽ ra mắt một chương trình khuyến mãi đặc biệt dành cho khách hàng trong dịp lễ sắp tới ở năm nay, tương tự như hồi năm ngoái. Công ty này sử dụng Descriptive analytics để xem xem năm ngoái, cũng vào thời điểm dịp lễ đó, khi thực hiện chương trình khuyến mãi, thì doanh số biến động như thế nào, nếu doanh số tăng cao thì nguyên nhân nào khiến nó tăng và ngược lại. Tiếp theo công ty có thể sử dụng Predictive analytics phân tích dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo về giá cả thị trường, nhu cầu khách hàng sắp tới, v.v. Kết hợp cả thông tin có được từ phân tích mô tả, và phân tích dự báo, công ty sẽ có được một chương trình khuyến mãi tối ưu hơn.
Các điểm khác biệt giữa Descriptive analytics và Predictive analytics:
- Descriptive analytics sẽ cung cấp cho công ty một tầm nhìn tổng quan về quá khứ, cho công ty biết: chuyện gì đã xảy ra? Trong khi đó, Predictive analytics giúp công ty có cái nhìn về tương lai, cho công ty biết: điều gì có thể xảy ra trong tương lai? Phân tích mô tả được sử dụng khi công ty cần phân tích và giải thích các khía cạnh khác nhau trong tổ chức của mình, còn phân tích dự báo được sử dụng khi công ty cần biết bất cứ điều gì về tương lai, lấp đầy những thông tin mà công ty chưa biết.
- Theo TechTarget, và EDUCBA, Descriptive analytics sử dụng các kỹ thuật phân tích có trong Data aggregation (tổng hợp dữ liệu) và Data mining (khai phá dữ liệu). Theo IBM, Data aggregation là quá trình tổng hợp dữ liệu thô và thể hiện chúng một dạng tóm tắt để thực hiện phân tích thống kê. Còn khái niệm về Data mining các bạn có thể tìm hiểu qua các bài viết trong mục Blog của chúng tôi. Trở lại với Predictive analytics, ngoài Data mining, và thống kê, phân tích dự báo còn sử dụng các kỹ thuật dự báo ví dụ như Time Series, và những phương pháp dự báo có trong Machine learning.
- Trong lĩnh vực kinh doanh, phân tích mô tả sẽ giúp một tổ chức biết vị trí hiện tại của họ trên thị trường thông qua các số liệu, tình hình thực tế. Trong khi đó các phân tích dự báo sẽ giúp một tổ chức biết họ sẽ đứng trên thị trường như thế nào trong tương lai thông qua dự báo các số liệu, sự kiện sẽ xảy ra.
- Các báo cáo, thông tin có được thông qua phân tích mô tả là chính xác nhưng các báo cáo, thông tin có được thông qua phân tích dự báo không chính xác 100%, nó có thể xảy ra hoặc không thể xảy ra trong tương lai.
- Ví dụ về Descriptive analytics: các báo cáo về kết quả hoạt động, về doanh thu của công ty. Còn ví dụ Predictive analytics: báo cáo phân tích về khả năng rời dịch vụ của khách hàng, phân tích rủi ro tín dụng thông qua Credit score của khách hàng,…
- Descriptive analytics được xem là cách tiếp cận thụ động, nghĩa là công ty chỉ phân tích để tìm hiểu những gì đã xảy ra chứ không thể kiểm soát chúng. Còn Predictive analytics là cách tiếp cận chủ động, ví dụ nếu công ty có thể dự báo được rủi ro khách hàng rời dịch vụ thì sẽ đề xuất được giải pháp phù hợp giữ chân khách hàng, chứ một khi khách hàng đã rời dịch vụ thì mới bắt đầu phân tích nguyên nhân công ty dĩ nhiên chịu tổn thất cao hơn.
Predictive analytics vs Prescriptive analytics
Ở phần này chúng tôi sẽ không phân tích các điểm khác biệt bằng cách so sánh song song giữa 2 thuật ngữ, chỉ sẽ trình bày tổng quan về Prescriptive analytics mà thôi, để tránh làm dài bài viết, với nguyên nhân do các đặc điểm, định nghĩa về Predictive analytics chúng tôi đã trình bày rõ ở các phần trên.
Nếu Descriptive analytics sử dụng Data aggregation và Data mining để cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá khứ và trả lời cho câu hỏi “chuyện gì đã xảy ra?”, “Predictive analytics sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo để có cái nhìn về tương lai và trả lời cho câu hỏi: “điều gì có thể xảy ra?”. Thì Prescriptive analytics sẽ sử dụng các thuật toán tối ưu hóa và ứng dụng mô phỏng để đưa ra các tư vấn, các khuyến nghị giúp công ty đề xuất các quyết định, hành động khả thi (có thể dựa trên kết quả phân tích có được từ Descriptive và Prescriptive analytics), trả lời cho câu hỏi: “vậy chúng ta nên làm gì?”
Nguồn hình: EDUCBA
Công cụ phân tích đề xuất sẽ giúp người dùng xác định trước một số hành động (actions), quyết định (decisions) khác nhau và hướng họ tới một giải pháp cụ thể. Prescriptive analytics cố gắng định lượng (quantify) những ảnh hưởng của các quyết định trong tương lai để tư vấn về các kết quả có thể xảy ra trước khi các quyết định thực sự được đưa ra. Nói cách khác, phân tích đề xuất không chỉ dừng lại ở việc dự báo những gì sẽ xảy ra, mà còn dự báo chúng sẽ xảy ra như thế nào, tác động của chúng sẽ ra sao, và đưa ra các khuyến nghị cho hành động tốt nhất.
Prescriptive analytics vượt xa các phân tích mô tả và dự báo bằng cách đề xuất một hoặc nhiều hành động cụ thể. Về cơ bản, nó đưa ra dự đoán nhiều hơn trong tương lai và cho phép các công ty đánh giá một số kết quả họ có thể đạt được trước khi đưa ra các quyết định hành động, hay chiến lược cụ thể.
Theo TechTarget, Prescriptive analytics sử dụng kết hợp các kỹ thuật phân tích và các công cụ bao gồm: các quy tắc kinh doanh, thuật toán, công thức toán học, Machine learning (học máy) và các mô hình tính toán tối ưu hóa, mô phỏng, các phương pháp phân tích quyết định (decision-analysis methods) v.v.
Phân tích đề xuất tương đối phức tạp và hầu hết các công ty chưa sử dụng chúng trong quá trình kinh doanh hàng ngày của họ. Khi được triển khai một cách chính xác, chúng có thể có tác động lớn đến cách các công ty đưa ra quyết định và lợi nhuận của họ. Các công ty lớn hơn ngày nay đã và đang sử dụng thành công Prescriptive analytics để tối ưu hóa sản xuất, lập kế hoạch tồn kho trong chuỗi cung ứng để đảm bảo mục tiêu phân phối đúng sản phẩm vào đúng thời điểm và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.
Như vậy, đến đây chắc các bạn cũng đã hiểu rõ về Predictive analytics, và phân biệt được với Data analytics, Descriptive, Prescriptive analytics để tránh bị nhầm lẫn sau này. Tiếp theo chúng ta đến với phần quan trọng khác là lợi ích và ứng dụng của phân tích dự báo.
Lợi ích của Predictive analytics
Tại sao phân tích dự báo lại quan trọng? Predictive analytics thường được một công ty hay tổ chức sử dụng mục đích giúp giải quyết các vấn đề khó khăn, hạn chế rủi ro hay tìm ra được điểm mạnh, điểm yếu của mình để cải thiện hoạt động, và khám phá những cơ hội kinh doanh mới trong tương lai
- Phát hiện, ngăn chặn các hành vi tội phạm, lừa đảo: bằng cách kết hợp nhiều phương pháp phân tích bao gồm phân tích dự báo, công ty có thể cải thiện khả năng phát hiện ngăn chặn hành vi tội phạm. Khi an ninh mạng trở thành mối quan tâm đặc biệt ngày nay, các công cụ phân tích hành vi tối ưu sẽ có khả năng kiểm tra tất cả các hành động trên mạng máy tính trong thời gian thực qua đó phát hiện những vấn đề bất thường có thể xuất phát từ hành vi của bọn tội phạm, gian lận.
- Tối ưu hóa các chiến dịch Marketing: phân tích dự báo được sử dụng để xác định các nhóm khách hàng tiềm năng, dự báo xu hướng tiêu dùng, hành vi, khả năng mua hàng, nhu cầu, mong muốn của khách hàng, hay sản phẩm khách hàng ưa thích nhất trong tương lai qua đó giúp công ty phát triển các chiến dịch tiếp thị hiệu quả phù hợp với nhu cầu khách hàng, có thể tăng trải nghiệm khách hàng, giữ chân họ lâu hơn.
Mời các bạn tham khảo thêm các bài viết của chúng tôi về Customer data để hiểu rõ hơn về lợi ích của phân tích dữ liệu khách hàng:Tổng quan về Customer Data P.1 Dữ liệu khách hàng là gì?Tổng quan về Customer Data P.2 Lợi ích của phân tích dữ liệu khách hàng
- Cải thiện hiệu quả hoạt động, sản xuất: nhiều công ty sử dụng các mô hình dự báo để dự báo hàng tồn kho và quản lý tài sản, nguồn lực phục vụ cho quá trình kinh doanh. Ví dụ các hãng hàng không sử dụng phân tích dự báo để thiếp lập giá vé. Các khách sạn cố gắng dự báo số lượng khách cho mỗi đêm để tối đa hóa phân phối, sắp xếp phòng trống cho khách hàng và tăng doanh thu. Các công ty logistics và vận tải thường sử dụng các phân tích dự báo để cải thiện việc thiết lập thời gian biểu và lịch trình, cũng như đảm bảo cho các phương tiện hoạt động ở hiệu suất cao nhất.
- Phát triển các cơ hội kinh doanh: phân tích dự báo đặc biệt có giá trị với các công ty khi xác định cơ hội kinh doanh mới. Các công ty có thể sử dụng phân tích dự báo để đánh giá tiềm năng thị trường cho các sản phẩm mới, dự báo nhu cầu hàng tồn kho để làm sao lượng cung ứng sản phẩm ra thị trường đạt mức tối ưu.
- Giảm thiểu rủi ro: ví dụ trong ngành tài chính, credit score, điểm tín dụng được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán các khoản tín dụng của khách hàng, chính là một ví dụ điển hình của phân tích dự báo. Điểm tín dụng được tạo bởi mô hình dự báo kết hợp tất cả dữ liệu liên quan có thể sử dụng để phân tích, đánh giá mức độ uy tín của khách hàng. Qua các điểm tín dụng được tính toán, công ty, tổ chức tài chính sẽ biết được trong tương lai khách hàng nào có nguy cơ không thể thanh toán khoản nợ, đưa ra giải pháp phù hợp để giảm thiểu rủi ro.
- Giảm chi phí: rủi ro thấp hơn sẽ dẫn đến chi phí thấp hơn. Nếu công ty càng có thể dự đoán tương lai tốt hơn sẽ có nhiều bước đi tốt hơn để đảm bảo rằng các tác động tiêu cực hay rủi ro tài chính sẽ được hạn chế tối đa. Ví dụ: nhiều công ty sử dụng phân tích dự báo để xác định nhu cầu bảo trì các máy móc thiết bị trước khi xảy ra sự cố, kiểm soát thực trạng của chúng trong khi chúng vẫn đang hoạt động. Đây là cách thức chủ động giải quyết và ngăn ngừa sự cố, tăng hiệu suất và giảm chi phí liên quan đến hư hỏng máy móc thiết bị, chậm tiến độ vận hành các quy trình sản xuất, kinh doanh khác.
- Gia tăng lợi thế cạnh tranh: thông qua Predictive analytics một công ty có thể không chỉ dự báo được hành vi khách hàng, nhu cầu khách hàng mà còn dự báo được các yếu tố khác từ thị trường kinh doanh có thể tác động lên lợi nhuận của họ. Những thông tin công ty có được từ Predictive analytics sẽ giúp đề xuất những chiến lược cạnh tranh hiệu quả trước các đối thủ.
- Predictive analytics là cơ sở để các công ty có thể tiếp cận với nhiều nền tảng công nghệ mới, hỗ trợ cho các dự án khai thác dữ liệu. Khi công nghệ Machine learning, AI, IoT được ứng dụng phổ biến hơn, thì các công cụ Predictive analytics sẽ được phát triển tối ưu hơn. Ngày nay ở các công ty quy mô lớn, phân tích dự báo được sử dụng kết hợp với Machine learning để xử lý dữ liệu tự động, nhanh hơn, hiệu quả hơn.
Để tóm tắt lợi ích mà Predictive analytics, chúng ta cùng xem qua 7 lý do mà các công ty phải ứng dụng phân tích dự báo, theo tài liệu: “7 Reasons You need predictive analytics today” của IBM và Prediction Impact (năm 2015)
- Compete – bảo vệ khả năng, vị thế cạnh tranh của mình
- Grow – tăng doanh số và giữ chân khách hàng một cách cạnh tranh
- Enforce – duy trì tính toàn vẹn trong kinh doanh bằng cách ngăn chặn, quản lý các hành vi gian lận, tội phạm.
- Improve – nâng cao năng lực kinh doanh cốt lõi
- Statisfy – đáp ứng mong đợi, nhu cầu của khách hàng ngày nay
- Learn – học hỏi, tiếp cận các công cụ phân tích tiên tiến ngày nay
- Act – tối ưu hiệu quả của quá trình phân tích dữ liệu bằng các chiến lược hành động thực sự
Ứng dụng của Predictive analytics trong một số ngành và lĩnh vực
- Lĩnh vực tài chính, ngân hàng
Trong ngành tài chính, với khối lượng dữ liệu và số tiền giao dịch là khổng lồ, và luôn bị đe dọa. Các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực này từ lâu đã triển khai các công cụ phân tích dự báo để phát hiện và giảm thiểu hành vi gian lận, tội phạm, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội cung cấp các dịch vụ cao hơn (cross-sell, up-sell) và giữ chân khách hàng, đem lại lợi nhuận. Ngân hàng Commonwealth của Úc sử dụng các phân tích để dự đoán khả năng xuất hiện hành vi bất thường cho bất kỳ giao dịch cụ thể nào trước khi được thực hiện – trong vòng 40 mili giây kể từ khi bắt đầu giao dịch. Ngoài ra, các tổ chức còn sử dụng Predictive analytics để dự báo xu hướng thị trường tài chính, dự đoán các tác động của các chính sách, luật và quy định mới của quốc gia.
- Lĩnh vực E-commerce và bán lẻ
Các nhà bán lẻ ở ngày nay đang sử dụng các phân tích dự báo để lập kế hoạch bán hàng và tối ưu hóa giá cả, để phân tích hiệu quả của các sự kiện khuyến mãi và xác định ưu đãi nào phù hợp nhất với người tiêu dùng. Cụ thể mục đích triển khai Predictive analytics ở các công ty thương mại điện tử, và bán lẻ bao gồm: cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm tỷ lệ khách hàng rời dịch vụ, xây dựng hệ thống giá cả linh hoạt, marketing theo hướng cá nhân hóa, cải thiện khả năng quản lý hàng tồn kho, cải thiện việc phân bổ vị trí các cửa hàng, thiết lập các kênh bán hàng sao cho phù hơp.
- Công nghiệp năng lượng
Các tổ chức, công ty hoạt động lĩnh vực năng lượng sử dụng Predictive analytics để dự báo lỗi, máy móc thiết bị và nhu cầu tài nguyên trong tương lai, giảm thiểu các rủi ro về độ an toàn, cải thiện hiệu suất hoạt động tổng thể. Cụ thể nó được sử dụng để dự đoán nhu cầu và nguồn cung về năng lượng, bằng cách các mô hình phức tạp nghiên cứu công suất của các nhà máy, tác động của sự thay đổi thời tiết và các yếu tố khác như thời vụ hàng năm,.. giúp các tổ chức trong ngành năng lượng có thể tiết kiệm các nguồn tài nguyên quý giá.
- Tổ chức hoạt động trong lĩnh vực công
Theo SAS, các tổ chức Chính phủ, cơ quan Nhà nước đã đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ của công nghệ máy tính. Cục điều tra dân số Hoa Kỳ, và ở các nước khác đã phân tích dữ liệu để nắm bắt xu hướng dân số trong nhiều thập kỷ. Các tổ chức Chính phủ ngày nay sử dụng phân tích dự báo như nhiều ngành công nghiệp khác – để cải thiện các dịch vụ công và hiệu suất làm việc; phát hiện và ngăn chặn tội phạm; và hiểu rõ hơn hành vi của người tiêu dùng. Họ cũng sử dụng các phân tích dự báo để tăng cường an ninh mạng.
- Lĩnh vực y tế, sức khỏe
Theo Wikipedia, các chuyên gia sử dụng phân tích dự báo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe chủ yếu để xác định bệnh nhân nào có nguy cơ mắc một số bệnh nghiêm trọng. Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng các phân tích dự báo để phân tích dữ liệu bệnh nhân, có thể giúp các bác sĩ dự báo khả năng mắc bệnh và giúp chẩn đoán sớm. Các biện pháp dự đoán như thế có thể làm giảm việc bệnh nhân tái nhập viện, giảm chi phí chăm sóc sức khỏe, xác định bệnh nhân nào có tình trạng xấu, nguy cơ tử vong cao nên được ưu tiên, giảm thời gian chờ đợi ở bệnh viện,…
Nguồn hình: Google
Đặc biệt là hệ thống “Clinical decision support” được xây dựng dựa trên Predictive analytics, có khả năng cung cấp cho các bác sĩ, nhân viên y tế, bệnh nhân các kiến thức cần thiết và thông tin cụ thể về người bệnh, nhằm hỗ trợ chăm sóc sức khỏe cho người bệnh khi cần thiết. Nó bao gồm một loạt các công cụ và tính năng như cảnh báo tự động và nhắc nhở người bệnh, bác sĩ, nhân viên y tế, cung cấp hướng dẫn lâm sàng, hỗ trợ chẩn đoán,…
- Lĩnh vực sản xuất
Nguồn hình: Stambol
Đối với các nhà sản xuất, việc xác định các yếu tố, nguyên nhân dẫn đến giảm chất lượng và thất bại trong sản xuất rất quan trọng. Các nhà sản xuất sử dụng phân tích dự báo để lên kế hoạch bảo trì máy móc thiết bị, có thể lường trước sự cố của thiết bị, dự báo nhu cầu năng lượng và giảm chi phí vận hành, sửa chữa. Lenovo chỉ là một nhà sản xuất đã sử dụng các phân tích dự báo để hiểu rõ hơn về nhu cầu bảo hành xe – một sáng kiến giúp giảm 10 đến 15% chi phí bảo hành. Ví dụ, các máy cảm biến đo độ rung trong các bộ phận ô tô có thể báo hiệu sự cần thiết phải bảo trì trước khi xe bị hỏng trên đang di chuyển.
Trong một công ty kinh doanh, việc sử dụng Predictive analytics có thể đem lại lợi ích cho các nhà máy sản xuất ví dụ như dự báo nhu cầu sản phẩm, lượng sản phẩm có thể sản xuất để dự báo nguồn nguyên vật liệu, công suất khả thi của máy móc, thiết bị, lên kế hoạch phân bổ nguồn lược, cải thiện quy trình sản xuất, tối ưu việc sử dụng máy móc, thiết bị, dự báo máy móc thiết bị nào có thể bị hỏng hóc, lên kế hoạch bảo trì, v.v
Đến đây là kết thúc phần 1 bài viết về Predictive analytics, ở phần 2 tới chúng tôi sẽ trình bày cụ thể đến các bạn Predictive analytics được thực hiện như thế nào hay quy trình cụ thể của nó, và các phương pháp phân tích, thuật toán trong Predictive analytics.
Nguồn tham khảo: Predictive analytics in Practice Havard Business ReviewWhite paper: “Seven reasons for predictive analytics IBM”
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/predictive-analytics.html#dmhistory
https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics
https://educba.com (Mục Blog: Predictive analytics)
https://halobi.com/blog/descriptive-predictive-and-prescriptive-analytics-explained/
https://www.mathworks.com/discovery/predictive-analytics.html#predictive-analytics-with-matlab
https://blogs.opentext.com/predictive-analytics-software-benefits/
https://edupristine.com/blog/importance-of-predictive-analyticshttps:// villanovau.com/resources/bi/power-of-predictive-analytics/
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.