予測分析アルゴリズムを効果的に使用するための 10 のステップ

予測分析プロジェクトを成功させるには、ソフトウェアを導入してそれを使用してデータを分析するだけではありません。これらの手順を理解することで、分析プロジェクトの強固な基盤を築くことができます。

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予測分析アルゴリズムを使い始める企業が増えています。記述的分析は一般に、すでに起こったことを把握するのに役立ちますが、予測的分析は、潜在的な顧客を特定するなど、将来のイベントを発見することを目指します。

しかし、予測モデルを最大限に活用するには、分析チームは、高度な分析ツールの使用、新規または改善されたビジネスプロセスの構築、その他の組織変更の間でバランスを取る必要があります。つまり、分析結果が意思決定や企業行動に効果的かつ前向きな影響を与えることができなければ、その分析はまったく意味がありません。

効果的な予測分析プログラムには、データ分析ライフサイクル全体にわたるビジネス ユーザーの関与とサポートが必要です。分析アクティビティを成功に導く重要な要素を見つけるには、次の 10 の手順を検討してください。

1. リーダーを見つける。会社の上級リーダーの支援を得ることが重要です。会社の幹部が分析に投資する意思がある場合にのみ、予測分析のプロセスと運用は成功します。たとえば、最高マーケティング責任者は、必要な資金を提供できるだけでなく、マーケティング チームに予測分析アルゴリズムの結果を使用してマーケティングやプロモーション活動を計画するように促すこともできるため、顧客分析プログラムを推進するのに適した候補者である可能性があります。

2. 会社の主な事業目標を理解する。最高の予測モデルはすべて、ビジネス予測の精度と関連性という 2 つの重要な特性を備えています。データ サイエンティストやアナリストが分析作業を行う際に、組織のビジネス目標を明確に把握し、そのビジネス目標を満たすモデルの構築に重点を置くと、分析結果の精度と関連性が高くなる傾向があります。

3. ビジネスプロセスにどのような影響が及ぶ可能性があるかを評価します。予測モデルはビジネスチャンスの特定に役立ちますが、分析アプリケーションの結果がビジネスマネージャーや従業員の行動の指針として使用されなければ、最高の分析であっても意味がありません。 予測分析アルゴリズムの結果に基づいて改善できるビジネス プロセスを特定し、部門長からのサポートを得て、従業員がこれらの調査結果を行動に移すよう動機付けます。

4. パフォーマンス メトリックを定義します。予測モデルはビジネス プロセスの変更に影響を与えるだけでなく、ビジネスへの影響を測定するメトリックも必要です。モデルの実際の価値を定量化するために使用できるメトリックを作成する計画を立てておく必要があります。

5. 有能なチームを持つ。分析チームは、さまざまなスキルを持つ人々で構成する必要があります。一般的には、統計学者、データ サイエンティスト、データ アナリスト、エンジニア、ビジネス アナリスト、データ変更管理の専門家などが含まれます。

6. モデル開発方法論を定義します。分析の成功を妨げる要因の 1 つは、予測モデルの開発にかかる時間がビジネス チャンスの範囲を超えてしまうことです。一部の企業では、アジャイル開発手法を使用してモデル作成プロセスを加速し、展開後にモデルを反復的に改善しています。この増分開発モデルは予測モデルの開発に適しており、無限の配信遅延を心配する必要がなくなります。

7. 適切なデータが利用可能であり、アクセス可能であることを確認します。ビッグデータは良い面と悪い面がある。企業には大量のデータを収集して保存する能力があるかもしれませんが、アナリストは利用可能なデータと関連データにアクセスする方法を知る必要があります。データセットの詳細なカタログを作成することに加えて、特定の予測分析アプリケーションが適切なデータを取得できるように、データ カタログに十分な技術メタデータとビジネス メタデータを維持します。

8. 強固なデータ ガバナンス プログラムを構築します。企業のデータ環境は常に変化しており、内部および外部のデータ ソースから新しいデータ セットが取得されます。データ ガバナンス プラクティスを実装すると、分析システム データの品質と一貫性を許容可能なレベルに維持するのに役立ち、関連するデータ使用ポリシーと併せて、異なる解釈によって矛盾する分析結果が生じるのを防ぐことができます。

9. 状況が変わったら、すぐにやり直してください。分析モデルの構築は難しくありませんが、すべての分析が有用な情報を提供するわけではありません。すぐに失敗するという原則を確立します。予測モデルがビジネスにとって価値のあるものを何も生み出さない場合は、すぐにそれを破棄して最初からやり直します。

10. 適切なツールを選択します。予測分析ツールの市場は非常に活発で、オープンソースと商用の両方のオプションが提供されています。アプリケーションのニーズに合ったコア機能セットを提供するツールを探してください。考慮する必要がある要素には、特定の予測分析アルゴリズムに対する必要なサポート、さまざまな従来のビッグデータ プラットフォームとの相互運用性、構造化データと非構造化データを処理する能力、データ視覚化ツールとの統合、プレゼンテーション用のフロントエンド ツールなどがあります。

これらの 10 のステップを理解しているからといって、成功する予測分析プログラムを簡単に構築できるわけではありません。しかし、これらは分析プログラムの継続的なサポートの基盤を提供し、ビジネス価値に基づいた予測モデルの構築、ビジネス ユーザーの関与、変更の管理、アナリストが高可用性と信頼性でデータにアクセスできるようにするのに役立ちます。これらの手順が正しく実装されれば、ビジネスに大きなメリットをもたらす予測モデルの開発、テスト、展開のための繰り返し可能なプロセスが実現します。