Miten ennustava analytiikka toimii?

Tekoälyn avulla luotu ennustemalli valaisee, mitä yrityksen kannattaa tehdä ja miten. Näin yritys saavuttaa tehokkaasti strategiset tavoitteensa. Koneoppiminen tarjoaa arvokasta kilpailuetua, jota ei kannata jättää hyödyntämättä liiketoiminnan kehittämisessä.

Ennustavassa analytiikassa tekoäly auttaa löytämään valtavasta tietomassasta lainalaisuuksia ja syy-seuraussuhteita, jotka jäisivät ihmiseltä muuten havaitsematta. Tällaiset ennustemallit helpottavat päätöksentekoa: mitä yrityksessä kannattaa ryhtyä kehittämään? 
 
Kehitystyö voi lähteä liikkeelle pienistä askelista, ei välttämättä yhdestä massiivisesta projektista. Ennustemalleja voi ottaa käyttöön aihepiiri kerrallaan. 
 
Pengonin konsultti ja ennustemallien asiantuntija Tatu Rintamäki kertoo, että suurelta osin ennustavassa analytiikassa käytetään ohjattua oppimista. Se on yksi koneoppimisen muodoista.  
 
”Ensin koneelle annetaan data ja vastaus tietylle ennustemallille. Näin malli oppii, että tietyllä datalla pitää päästä tietynlaiseen vastaukseen. Kun sille sitten syötetään tuntematonta dataa, pystytään luomaan ennusteita.” 
 
Ennustemalli toimii kahteen suuntaan tehden syväluotaavan juurisyyanalyysin: Ensiksi data ja haluttu lopputulos muodostavat mallin, eli mallin avulla päästään datasta lopputulokseen. Toiseksi malli paljastaa, mitkä ovat eri tekijöiden painoarvot ja miten ne vaikuttavat lopputulokseen. 

Vältä ennustavan analytiikan ilmeiset sudenkuopat 

Ennustavan analytiikan mahdollisuudet ovat houkuttelevia, ja sitä kannattaa lähteä kokeilemaan rohkeasti. Liian isoa palaa ei kuitenkaan kannata haukata, vaan ensimmäisenä on määriteltävä ja rajattava sopiva ongelma, joka on ylipäätään mahdollista ratkaista koneoppimisen avulla, Pengonin asiakkuusjohtaja Henry Tuikka painottaa. 
 
”Sen sijaan että yritys ennustaisi kerralla yhtä isoa asiaa, prosessi kannattaa pilkkoa sellaisiksi vaiheiksi, jotka yrityksen on helppo toteuttaa. Yritys voi määritellä vaikkapa kolme erilaista mallia, joista valitaan varteenotettavin toimenpide ensimmäisenä.”   
 
Tulevaisuuteen ennustavissa malleissa aikajänne on tavallisesti yhdestä sekunnista 12 kuukauteen. Ennustavassa analytiikassa onkin olennaista muistaa, että tiedon merkitys ja tarkkuus haalenevat, mitä pidemmälle tulevaisuuteen yritetään ennustaa. 

Ennuste ei siis ole koskaan täysin tarkka. Siksi myös ennustemallin epävarmuutta pitää pystyä mittaamaan ja arvioimaan. 
 
”Ennusteen tarkkuutta ja mallin toimivuutta voidaan arvioida aiemman datan avulla. Kun mallille syötetään jokin historiassa oleva data, voidaan katsoa, antaako se oikeasuuntaisen lopputuloksen, joka oikeasti jo tiedetään”, Tuikka havainnollistaa. 
 
”Ennusteet ovat myös aina yksilöllisiä. Kun ennustemalli toimii, voidaan tuottaa ennustettavan arvon lisäksi tarkat rajat ennusteen todennäköisyydelle”, Rintamäki täydentää. 
 
Lue lisää myynnin analytiikan nostamisesta uudelle tasolle.

Ennustava analytiikka tukee yrityksen menestystä 

Kun yritys haluaa saavuttaa kilpailuetua, sen ei kannata tyytyä perusanalytiikkaan. Ennustavan analytiikan ansiosta yrityksellä on keino saada perusteltua tietoa siitä, mitä yrityksen kannattaa tehdä ja miten, jotta se pääsee haluttuun lopputulokseen.  
 
”Ennustamalla yritys pääsee strategiseen tavoitteeseensa usein helpommin ja nopeammin. Ennustava analytiikka auttaa yritystä näkemään, mitä asiaa muuttamalla saadaan aikaan maksimaalinen vaikutus toivottuun lopputulokseen”, Tuikka valaisee. 
 
Esimerkiksi sopii tuotannon optimointi, kun teollisuusyritys haluaa parantaa tulosta ja minimoida kustannuksia. Tällöin datasta pitää löytyä tuotannon prosessin inputit ja outputit eli se tieto, mitä tuotteen valmistamiseksi tarvitaan ja mikä lopputuloksena syntyvä tuote on.  
 
”Kun tuotannon resurssit, kuten raaka-aineet, sähkönkulutus ja henkilöstöosaaminen, tunnetaan, voidaan ennustaa, mikä on ideaali tuotekombinaatio kyseiselle yritykselle. Myynnin ennustamiseen pohjautuva näkymä tuotantomääriin puolestaan auttaa tulevan resurssitarpeen arvioinnissa.” 

On siis hyvä muistaa, että parhaimmillaan liiketoiminnan eri osa-alueet nivoutuvat ennustavassa analytiikassa toisiinsa. Esimerkiksi myynnin ja oston ennustemallien tuloksia voidaan käyttää tehokkaasti avuksi tuotannon optimoinnissa.

Ota edistyksellinen analytiikka haltuun. Lue lisää ennustemallien hyödyntämisestä.