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预测分析的战略效益

有别于传统的BI/' target='_blank'>商业智能(BI)实践,它的本质是更多地向后看,而预测分析方法是聚焦在帮助企业在历史数据的基础上收集可执行的智能。

如果使用恰当,预测分析可以让公司更加迅速地识别和应对新的机遇。

在一个主题演讲上,决策管理解决方案公司的首席执行官(CEO)James Taylor说,预测分析在企业需要用大量的数据快速做出决策的情况下特别有用。

预测分析实践能帮助在三个关键领域帮助企业:风险最小化,识别欺诈和追求新的收益机会,Taylor说。

例如,预测分析可以帮助企业调节他们在许多领域如贷款和信贷来源或在比如保险索赔这样的领域的欺诈行为中识别风险的能力,他说。

重要的是,通过将预测分析嵌入到运行数据中,企业可以将自己置身于一个更好的位置来识别新的收益机会,Taylor说。例如,通过观察一个顾客的历史购买模式,企业可以在可能会引起消费者共鸣的促销产品和优惠券上做出合理的预测。

蓝十字和蓝盾牌系统(BCBS)是一个已经从预测分析中获得可观实惠的组织。作为一个为将近三分一的美国人提供医疗保险的组织,BCBS多年里已经积累了大量的和索赔相关的数据。

几年前,BCBS协会,持有蓝品牌的实体,创造了一个单一的数据库叫作蓝色健康智能(BHI)来合并所有属于BCBS的39家公司的每一家持有的信息。该数据库是最大的存储器之一,包含了任何地方的除了个人身份以外的医疗保健数据,并包含了超过1亿人的和索赔有关的信息。

BHI作为一个独立的单位运营,并提供一系列的商业智能(BI)服务,它能为会员享受更好的医疗保健服务,同时也为BCBS加强了成本管理方式。

这种努力的动力来自BCBS的需要,就像其他的健康保险公司,来控制成本的上升,BHI 的总裁兼首席执行官(CEO)Swati Abbot,在介绍中说。

太高比例的医疗保健成本花在了患有慢性疾病患者的照顾上,Abbot说。事实上,花费最高的5%的医疗保健用户占到55%以上的医疗费用,她说。

通过对巨大的索赔数据运用预测分析技术,BCBS不止在识别导致一些慢性疾病的风险因素上变得更好,而且在识别那些得这样的疾病的高危个人上也做的更好,她说。

“针对每一位参与健康计划的成员,我们都有一个健康分值”用来代表个体得需要终身治疗的慢性疾病的可能性,Abbot说。

BHI甚至已经开发出特别病疫的模块,如一个针对糖尿病患者的模块,它能根据以往的数据预测个人患糖尿病的风险,她说。

目标是能够利用这些数据让医生为高危患者提供更好的、更有针对性的护理,减少他们昂贵的、长期治疗的需要,她说。预测模型使BCBS朝向一个更加基于激励的医疗保健模型,医生在其中能获得效率上的激励,Abbot说。

在线约会网站Match.com是很依赖于预测分析运行它的服务的另一个公司。公司收集并保存了大量的信息,一些收集来自于订阅者,而一些则来自于在Match.com上对他们互动的监测。

公司的挑战是要找到一种方法,通过基于每个参与者的参数选择交付最好的配对可能,为每个参与者带来的收益,Match.com的消费者洞察力主管Jim Talbott说。

这是一个复杂的任务,因为参与者可能针对一个潜在的伙伴表明一套特定的要求,但然后会与这些特别预设之外的人交往,他说。

为迎接挑战,Match.com已经开发了一种预测模型,不仅基于他们所宣称的喜好,还基于他们在网站上的行为和他们与他人的交往为人们选择约会的对象。

对预测建模有兴趣的企业在他们开始之前需要对自己的目标有一个清晰的想法,Taylor说。他们需要知道什么样的决定可以由预测分析来驱动,并从此开始,”他说。

为开发一个好的预测模型,企业需要集中精力为每一个决策定义一套清晰的业务规则,然后专注于他们的分析在驱动最好的决策上,他说。


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