ENNAKOINTI TUO KILPAILUETUA

Ennustaminen on edistynyttä analytiikkaa

Edistyneen analytiikan avulla tuotetaan tyypillisesti ennusteita. Ennustettavasta ilmiöstä sekä datasta riippuu, kuinka tarkkaan tulevia tapahtumia voidaan ennustaa. Jos datassa on systemaattisia virheitä tai siinä on paljon puutteita, ennusteen tarkkuus heikentyy. Datan laatua voidaan kuitenkin parantaa tilastotieteen menetelmin.

Kun liiketoimintaan vaikuttavia tekijöitä pystytään ennustamaan, voidaan saada kilpailuetua sekä tuntuvia säästöjä. Ennustemallien avulla voidaan ennakoida esimerkiksi asiakaskäyttäytymistä. Kun oikeita asiakkaita osataan palvella oikeaan aikaan oikeassa kanavassa, kasvaa asiakastyytyväisyys. Parhaimmat tulokset saadaan, kun tilastolliset mallit integroidaan kiinteäksi osaksi päivittäisiä prosesseja.

Ennustemallien avulla voidaan ennakoida myös laitteiden toimintaa tai vikaantumista. Aikasarja-analyysissä tilastollinen data muodostuu peräkkäisinä ajankohtina mitatuista havainnoista. Sen avulla tuotettuja ennusteita voidaan hyödyntää esimerkiksi teollisuustuotannossa, jossa aikasarja-analyysin avulla voidaan optimoida tuotantolaitteiden toimintaa.

Tuotamme ennusteita organisaatioiden eri tarpeisiin. Valitsemme tarpeita vastaavan välineen ja menetelmän sekä visualisoimme analyysin tulokset.  Hyödynnämme ennusteissa perinteisiä tilastotieteellisiä menetelmiä kuten regressiomallit, mutta hallitsemme myös neuroverkot ja päätöspuut sekä koneoppimisen menetelmät. Esimerkki ennustamisen alueen asiakashankkeistamme on Liikennevirastolle toteuttamamme ruuhkaennustemalli, jossa hyödynnettiin avointa dataa ja aikasarja-analyysiä.

Järjestimme myös webinaarin, jossa Aureoliksen BI-analyytikko Minna Hänninen ja Liikenneviraston analytiikka-asiantuntija Pekka Kinnunen keskustelivat siitä, miten hanke vietiin läpi ja miten siitä saatuja tuloksia voidaan jatkossa hyödyntää ja kehittää. Katso tallenne webinaarista alla olevalta videolta:

Haluatko keskustella lisää aiheesta? Ota yhteyttä!

Mika Rissanen