预测分析解决方案如何改变未来

寻找合适的方法,以便生成更精准的预测信息,做出更好的业务决策。

借助预测分析解决方案发掘优势

目前的各种分析和商务智能产品组合主要用于深入探究过去发生的事件。信息十分宝贵。但这种做法仅仅是让组织更详尽地了解已经发生的事情。时至今日,如果企业只是回顾过往,那么就有可能落后于人。通过部署预测分析解决方案,企业即可着眼于未来,大展宏图。

我们不妨想一下信用评分。制作报告的公司会查看买方的付款记录和当前财务状况,并向贷方提供一份用数值表示的演示文稿,指出通过衡量承担更多债务所带来的风险,他们有多大的可能性会按时偿还债务。这是一种非常基础的预测分析解决方案。其方法是获取完全不同的数据集并进行分析,然后生成一份用数值表示的确定性程度报告,预测某些事在未来可能或不可能发生。 

由此可见,预测分析的作用不仅仅在于预报。这类解决方案会将许多结构化的数据集(例如交易数据)和非结构化的数据集(社交媒体帖子、图像)组合到一起,并实时对其进行详细观察。与传统的商务智能方法不同,这种方法将会用不同的形式来存储信息、在新的位置分析信息,并且可以搜索所有地方的信息。应用程序有可能离数据更近,以便通过物联网和云进行实时边缘处理。众所周知,预测分析能同时促进业务部门的协作和决策制定。

获取信息只不过是整个过程中的一环。发现您的组织过去不曾找出的相关性,由此才使得数据转变为有价值且可执行洞察的催化剂。由此产生的改变能为整个组织带来更好的客户体验、产品和服务。

分析领域合作伙伴

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现实世界的解决方案

分析解决方案可以帮助您的公司打败竞争对手,顺利销售新产品和服务。它们可以与客户进行密切相关的、体贴周到的沟通,从而取悦客户。在现实世界中,分析离不开数据。当您有更多数据可以处理时,就能生成更精准的预测信息。通过收集新数据流,您可以构建全面的业务视图,以更强劲的势头开启分析之旅。

英国的北东伦敦国家卫生服务基金会信托基金* (NELFT*) 就是这样一个例子。该机构的系统负责为 150 多万年龄超过 65 岁的各类人群提供医疗保健服务,这些人每年平均会有 4 天因意外情况临时入院。这其中有很多个案都是可以避免的,该机构需要找到能够降低这类入院率的方法。

通过与英特尔和 Santana Natural Language Analytics* 合作,NELFT* 实施了一项新的试点计划,在无任何新数据录入要求的情况下,将海量非结构化自然语言创建为有帮助且已编码的医疗数据。这样,临床医师就能预测哪些患者出现重大疾病的风险最高,哪些情况可以尽早干预,从一开始就避免患者入院治疗。 

这项计划的目的不仅仅是要基于现有解决方案打造新系统。它还需要对业务问题的深入理解,对所有可用信息的仔细检查以准确判断出正确的因素,新的数据分析分支,以及发自内心的意愿,去构建一个对许多新任务而言安全、灵敏且可扩展的技术环境。预测分析解决方案往往不会墨守成规,而是会不断适应新环境。

面向零售业的预测分析解决方案

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使用预测分析识别购买行为

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人:解决方案的起点

对于任何预测分析解决方案而言,领导力都是必不可少的起点。要想部署成功,首先要完成的关键一步就是对现有基础设施和员工技能水平进行坦率的评估。毫无疑问,预测分析必然需要各种人才,比如具备建模、统计和数据科学等特殊技能的分析师。

说到新的人员技能,数据科学家就拥有从头引导并构建分析解决方案的专业技能。在任何新的预测分析解决方案的早期阶段,他们所具备的不同算法知识和数据架构技术无疑至关重要。通过将现有数据存储与来自物联网 (IoT) 等位置的实时来源进行组合,适当的数据科学手段和数据放置技术可以激发新的洞察。

了解可用于您组织的各种预测分析平台也同样重要。您企业现有的许多重要供应商都借助升级的软件套件来支持预测解决方案,而且他们很可能可以通过直接或使用连接工具的方式将非结构化数据整合到开源解决方案中。确认您目前掌握的技能并填补技能缺口,有助于为您的工作提供强劲动力。

显然,管理员、应用程序开发员以及其他的常见 IT 技能组合仍不可或缺。同时还需要许多涉及到虚拟化、网络拓扑和存储的高级技能组合。此外,还应考虑使用公共云和混合云资源,而任何现代企业在这些领域所构建的技能对于大型预测分析解决方案而言也非常有用。

预测分析的实际应用

使用预测分析做出更好的决策

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预测分析 101

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基础设施演变

采用并扩展分析解决方案可能会使基础设施横向扩展,倘若数据被移至离数据源更近的位置,或者必须在内存中或通过实施方式来处理数据的话,则更是如此。数据安全和访问管理最为重要。

由于分析相当依赖数据,并且可能涉及到将数据从边缘传感区移至云和数据中心,因此,就会存在一些容易受到攻击的点,以及许多可以实施规则的位置。例如,为了保护个体端点,就可能需要对来自多个 IoT 源的数据进行匿名处理。作为对 NELFT* 示例的补充,未来可能出现一种情况,即,该组织可能会提供多种家用医疗传感器来监护健康处于危险状况下的患者。那么,就很有必要确保端到端数据的安全性,从而保护患者信息。

处理速度至关重要,因为数据的价值会随着时间的推移而快速降低。企业将几乎同时从多个来源收集和分析数据,并尽可能发挥数据价值。这样的数据无疑会变得愈发复杂,而且需要通过多种方式进行解析。即使是之前已经存在的冗余或无用数据(所谓的“暗数据”- 企业拥有但没有使用的数据),也可能变得有价值。 

同样,基础设施灵活性也有待提高。已经做好分析准备的 IT 部门可会考虑 SAP* HANA* 内存解决方案,设计一个用于执行流式分析的架构,或制定大数据密集型 Hadoop* 部署计划。很多部署都需要在云中移动大量资源,并且需要使用能够提供优势和网络处理功能的新软件技能。

英特尔的分析产品

英特尔® 至强® 可扩展处理器

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实施步骤

当适用的基础设施和技能都准备到位,并且选好要解决的业务问题之后,就可以开始实施了。

各组织通常都需要在着眼于长远发展和解决短期问题之间进行选择。此时不妨去咨询具备必要专业知识技能的可信合作伙伴,并在其帮助之下设计出可行的解决方案,这样将助于您获得一个良好的开端,而且有可能很快就取得成果。

在何处以及如何存储企业将要利用的新数据是一个需要重点考虑的问题。本地解决方案和云解决方案各有各的优点,如果将这两者混合起来使用,往往可以实现速度、安全性、稳定性以及可扩展性方面的目标。

同样,新软件平台也值得考虑。开源解决方案依然在分析群集中扮演着重要角色。如果有专门的社区基于共享平台进行创新,就有可能促进贵组织取得显著进步。Apache* Spark* 和 Hadoop* 是两种重要的开源分析解决方案,它们今后将根据更准确的需求定义提供更多选项。

很快,贵组织将获得更多其超出想象的可行信息,而对非结构化数据的处理也将完全不同于对存储在关系型数据中的传统数据的处理。云平台即服务 (PaaS) 解决方案有助于尽早培养技能并加快取得进展。

最后,信息将汇集到我们常说的数据“湖”(因为在这一处位置集中了太多信息)中。然而,这种“湖”实际上又由一系列“水潭”构成,需要由组织中的科学家和架构师们把这些“水潭”连起来,使之发挥作用。这其中包括辨别哪些信息单元之间的关联性足够强可以放在一起观察,哪些数据集看起来没有什么关系但经过分析之后能够揭示有价值的见解。组织可能有必要通过软件定义的存储计划将数据集合到一个单独的逻辑“位置”,并针对多种不同的分析引擎将数据格式化。有些存储解决方案甚至会配备足够的功能,来构建可直接在该存储节点上运行的分析引擎。

数据和分析的基础知识

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为您的分析解决方案获取支持

部署任何分析群集都离不开来自上级管理层的支持。如果能得到来自高层管理人员热忱、及时的支持,无疑将是无价之宝,因为分析过程中将会出现各种不确定因素和难题。然而,分析工作的重要性日益凸显,企业无法再忽视。或许您所在的市场中,竞争对手们尚未开始利用分析技术,但他们很快就会行动起来。

要缓解用户对可能存在的分析群集缺点的担忧,您不妨强调合作伙伴的专业知识技术,重点介绍分析解决方案是一种重视速度、稳定性以及可扩展性的方法。英特尔可以成为您的绝佳合作伙伴。英特尔® 架构是几乎所有类型的计算、网络和存储基础设施的基石,您要部署灵敏可靠的解决方案,就会用到英特尔架构。借助英特尔生态系统提供的资源,您可以针对您所有的预测分析需求来构建安全可靠的基础。

过去的商务智能系统依然很有价值。但若能与功能强大的数据驱动型分析解决方案相结合,它们将孕育出更高级别的见解和创新。通过将重心从过去放到未来,采用预测分析技术的企业将以令人眩目的新方式打造属于他们的光明未来。记住这一点,企业就能在 21 世纪占据市场前沿地带。

行业解决方案、应用及示例

生物技术、预测分析与员工健康

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