پیش گوئی کے تجزیات ، بڑا ڈیٹا ، اور انہیں آپ کے لئے کام کرنے کا طریقہ

پیش گوئی کرنے والے تجزیات بگ ڈیٹا اور بزنس انٹیلیجنس (BI) کا عملی نتیجہ ہیں۔ جب آپ کا کاروبار نئے ڈیٹا کی حیرت انگیز مقدار جمع کرتا ہے تو آپ کیا کریں گے؟ آج کی کاروباری ایپلی کیشنز نئے کسٹمر ، مارکیٹ ، سماجی سننے ، اور ریئل ٹائم ایپ ، کلاؤڈ ، یا مصنوع کی کارکردگی کے اعداد و شمار کے پہاڑوں پر چہکتی ہیں۔ پیش گوئی کے تجزیات ان تمام معلومات کا فائدہ اٹھانے ، ٹھوس نئی بصیرت حاصل کرنے اور مقابلے سے آگے رہنے کا ایک طریقہ ہے۔

کاروباری عمل کو بہتر بنانے اور نئے اعدادوشمار کے نمونوں کو ننگا کرنے کے لئے تنظیمیں پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی تجزیہ کاروں کو مختلف طریقوں سے استعمال کرتی ہیں ، جس میں پیش گوئی کرنے والی مارکیٹنگ اور ڈیٹا مائننگ سے لے کر مشین لرننگ (ML) اور مصنوعی ذہانت (AI) الگورتھم کا اطلاق ہوتا ہے۔ یہ بنیادی طور پر کمپیوٹر ہے کہ کاروباری عمل کو بہتر سے بہتر طریقے سے انجام دینے کے بارے میں اور ماضی کے طرز عمل سے یہ سیکھتا ہے کہ آپ کی تنظیم واقعتا functions کیسے کام کرتی ہے۔ لیکن اس سے پہلے کہ ہم کاروبار کے سبھی دلچسپ طریقوں سے گذریں ، ٹکنالوجی کمپنیاں وقت کی بچت ، پیسہ بچانے اور باقی مارکیٹ میں اپنا فائدہ اٹھانے کے لئے پیش گوئی کرنے والے تجزیات استعمال کررہی ہیں ، اس بارے میں بات کرنا ضروری ہے کہ پیش گوئی کرنے والے تجزیات کیا ہیں اور کیا نہیں ہے۔ .

پیش قیاسی تجزیات کیا ہے؟

پیش گوئی کرنے والے تجزیات کالے اور سفید رنگ کا تصور یا جدید ڈیٹا بیس مینیجرز کی ایک مجرد خصوصیت نہیں ہے۔ یہ ایک بینر کے نیچے لپیٹ کر ڈیٹا انیلیسیس ٹیکنالوجیز اور شماریاتی تکنیکوں کا ایک گروپ ہے۔ بنیادی تکنیک رجعت تجزیہ ہے ، جو کسی خاص مفروضے کو ثابت کرنے یا اس کو غلط ثابت کرنے پر مبنی متعدد ، متغیر متغیرات سے متعلق اقدار کی پیش گوئی کرتی ہے۔ فوریسٹر میں B2B مارکیٹنگ کے سینئر تجزیہ کار ایلیسن برف کے مطابق ، پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی منصوبے کے امکانات کے اعداد و شمار میں پیٹرن کو پہچاننے کے بارے میں ہیں۔

"یہ تسلیم کرنا کلید ہے کہ تجزیات امکانات کے بارے میں ہیں ، نہ کہ خلاصے ،" برف کی وضاحت کی ، جو پیش گوئی کرنے والی مارکیٹنگ کی جگہ کا احاطہ کرتے ہیں۔ "روایتی تجزیات کے برعکس ، جب پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا اطلاق کرتے ہیں تو ، کسی کو پہلے سے معلوم نہیں ہوتا ہے کہ کون سا ڈیٹا ضروری ہے۔ پیش گوئی کرنے والے تجزیات اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ کون سا ڈیٹا اس نتیجے کے بارے میں پیش گوئی کرتا ہے جس کی آپ پیش گوئ کرنا چاہتے ہیں۔"

سیلز فورس ڈاٹ کام جیسے کسٹمر ریلیشنشمنٹ مینجمنٹ (سی آر ایم) پلیٹ فارم میں لیڈ پروفائل کی تلاش کرنے والے سیلز کے نمائندے کے بارے میں سوچئے۔ آئیے کہتے ہیں کہ مفروضہ ہے ، سیسہ آپ کی مصنوعات کو خریدے گا۔ دیگر مفروضات یہ ہیں کہ متغیرات مصنوعات کی لاگت ، کاروبار میں برتری کا کردار ، اور کمپنی کا موجودہ منافع کا تناسب ہیں۔ اب ان متغیرات کو رجعت مساوات اور ووئلا میں ڈھالیں! آپ کے پاس ایک پیش گوئی کرنے والا نمونہ ہے جس سے کسی مصنوعات کو پچھاڑنے اور بیچنے کے لئے ایک موثر حکمت عملی کو استوار کرنا ہے۔

رجعت تجزیہ (اس ہارورڈ بزنس ریویو پرائمر میں جن پیچیدگیاں اور ذیلی چیزوں کے بارے میں آپ کر سکتے ہیں) کو چھوڑ کر ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات بھی اعداد و شمار کے زیادہ کان کنی اور ایم ایل کا استعمال کرتے ہیں۔ ڈیٹا کانوں کی کھدائی بالکل ویسا ہی ہے جیسے لگتا ہے: آپ پیٹرن کو دریافت کرنے اور نئی معلومات کو ننگا کرنے کے ل large بڑے ڈیٹا سیٹ کی جانچ پڑتال کرتے ہیں۔ ایم ایل تراکیب زیادہ تر باقاعدگی کے ساتھ ، سونے کے اعداد و شمار کو تلاش کرنے کے ل. سیفنگ پین اور پکیکس بن جاتی ہیں۔ ایم ایل بدعات جیسے اعصابی نیٹ ورک اور گہری سیکھنے والے الگورتھم روایتی ڈیٹا سائنسدان یا محقق کے مقابلے میں ان ساختہ اعداد و شمار کے سیٹوں پر عملدرآمد کرسکتے ہیں ، اور الگورتھم سیکھنے اور بہتر ہونے کی وجہ سے زیادہ سے زیادہ درستگی کے ساتھ۔ یہ اسی طرح ہے جس طرح IBM واٹسن کام کرتا ہے ، اور اوپن سورس ٹول کٹس جیسے گوگل کا ٹینسرفلو اور مائیکروسافٹ کا CNTK اسی لائنوں پر ایم ایل فعالیت پیش کرتا ہے۔

پیشن گوئی کے تجزیاتی عروج کو بڑھانا بڑی تبدیلی صرف ایم ایل اور اے آئی کی پیشرفت نہیں ہے ، بلکہ اب یہ ان تکنیکوں کو استعمال کرنے والے اعداد و شمار کے سائنس دان ہی نہیں ہیں۔ اپاچی سافٹ ویئر فاؤنڈیشن جیسی اوپن سورس تنظیموں کے ساتھ ساتھ ، BI اور ڈیٹا بصری کے اوزار ، پہلے سے کہیں زیادہ ڈیٹا تجزیہ کے اوزار کو زیادہ قابل ، موثر اور استعمال میں آسان بنا رہے ہیں۔ ایم ایل اور ڈیٹا انیلیسیس ٹولز اب سیلف سروس ہیں اور روزمرہ کاروباری صارفین کے ہاتھ میں۔ ہمارے سیلپر پرسنس کا تجزیہ کرتے ہوئے لیڈ ڈیٹا یا بورڈ کے کمرے میں مارکیٹ کے رجحانات کو سمجھنے کی کوشش کرنے والے ایگزیکٹو سے لے کر عام صارفین کے درد کے نکات پر تحقیق کرنے والے کسٹمر سروس کے نمائندے اور سوشل میڈیا۔ مارکیٹنگ منیجر کی تشخیص کرنے والے پیروکار آبادیات اور سماجی رجحانات مہم کے ساتھ صحیح ہدف والے سامعین تک پہنچنے کے ل۔ استعمال کے یہ معاملات ان تمام طریقوں کی تلاش میں آئس برگ کا صرف ایک خلاصہ ہیں جو پیش گوئی کرنے والے تجزیات سے کاروبار میں تبدیلی آرہی ہے ، اور ان میں سے بہت سے معاملات ہم نیچے ڈھونڈیں گے۔

اس نے کہا ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات کسی کرسٹل گیند یا بِف ٹینن کے کھیلوں کے پچھلے راستے سے مستقبل تک کی طرح نہیں ہیں۔ الگورتھم اور ماڈل آپ کے کاروبار کو اس شک کے سائے سے باہر نہیں بتاسکتے ہیں کہ اس کی اگلی مصنوع ایک ارب ڈالر کی فاتح ہوگی یا یہ کہ مارکیٹ ٹینک لینے ہی والا ہے۔ اعداد و شمار ابھی بھی تعلیم یافتہ اندازہ لگانے کا ایک ذریعہ ہیں۔ ہم پہلے کی نسبت بہت بہتر تعلیم یافتہ ہیں۔

پیشن گوئی ، نسخہ انگیز ، اور وضاحتی تجزیات کو توڑنا

پرنسپل تجزیہ کار مائک گالٹیری نے بتایا کہ 'پیش گوئی کے تجزیات آپ کی درخواستوں کو کسی' غیر منصفانہ فائدہ کے ساتھ متاثر کرسکتے ہیں 'کے عنوان سے ایک اور فارسٹرسٹر رپورٹ میں ، "پیش گوئی کے تجزیات" میں "تجزیہ" کا لفظ غلط استعمال کرنے والا ہے۔ پیش گوئی کرنے والے تجزیات روایتی تجزیات کی شاخ نہیں ہیں جیسے رپورٹنگ یا اعدادوشمار تجزیہ۔ یہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کی تلاش کے بارے میں ہے جو فرمیں مستقبل کے کاروباری نتائج اور / یا صارفین کے رویے کی پیش گوئی کے لئے استعمال کر سکتی ہیں۔ "

مختصر طور پر ، برف نے وضاحت کی کہ اصطلاح "پیش گوئی" فطری طور پر یقین سے کہیں زیادہ امکانات کی نشاندہی کرتی ہے ، جس سے تجزیات کو توڑنے والی زمین کی تزئین کو توڑا جاتا ہے اور یہ تجزیہ کار تجزیات میں کس طرح عامل ہوتا ہے۔

برف نے کہا ، "وضاحتی تجزیات ، جبکہ خاص طور پر 'اعلی درجے کی نہیں' ، ان چیزوں پر آسانی سے گرفت کرتے ہیں جو ہوا ہے۔ "وضاحتی یا تاریخی تجزیات ایک ایسی بنیاد ہے جس پر الگورتھم تیار کیا جاسکتا ہے۔ یہ سادہ پیمائش ہوتی ہے لیکن تجزیاتی ٹول کے بغیر انتظام کرنے کے لئے اکثر اتنا بڑا ہوتا ہے۔

"عام طور پر بولیں تو ، آج ہی تنظیموں میں پیش گوئی کے تجزیہ کاروں کے لئے ڈیش بورڈز اور رپورٹنگ کا سب سے زیادہ عام استعمال ہوتا ہے۔ ان ٹولز میں اکثر کاروباری فیصلوں ، عمل کو بہتر بنانے ، کسٹمر کے تجربے یا کسی اور اقدام سے مربوط نہیں ہوتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں ، ماڈل بصیرت پیدا کرتے ہیں لیکن واضح نہیں۔ ان کے ساتھ کیا کرنا ہے اس کے بارے میں ہدایات۔ نسبتی تجزیات وہ جگہ ہیں جہاں بصیرت سے کام ملتا ہے۔ وہ اس سوال کا جواب دیتے ہیں ، 'اب میں کسی نتیجے کے امکان کو جانتا ہوں کہ اس کے اثر و رسوخ کے ل what میرے لئے جو مثبت ہے ، وہ کیا ہوسکتا ہے'۔ کسٹمر کے منٹوں یا فروخت کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ "

پیش گوئی کے تجزیات ہر جگہ موجود ہیں

چونکہ BI زمین کی تزئین کی نشوونما ہوتی ہے ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات کاروباری استعمال کے زیادہ سے زیادہ معاملات میں اپنی راہ ڈھونڈ رہے ہیں۔ ایمیزون لچکدار میپریڈوسیس (ای ایم آر) ، گوگل جیسے ذرائع سے درآمد کرنے والے ڈیٹا بزنس کی وسیع پیمانے پر مقدار کو درآمد کرنے کے لors ہمارے ایڈیٹرز کے انتخابات ٹیپو ڈیسک ٹاپ اور مائیکروسافٹ پاور بی آئی کھیل بدیہی ڈیزائن اور پریوستیت ، اور ڈیٹا کنیکٹروں اور ویزائلائزیشن کے بڑے ذخیرے جیسے ٹولز۔ کلوڈیرہ ، ہارٹن ورکس ، اور میپآر جیسے کھلاڑیوں سے بگ کیوئری ، اور ہڈوپ تقسیم۔ ضروری نہیں ہے کہ یہ سیلف سروس ٹولز ابھی تک جدید ترین پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی خصوصیات کے حامل ہوں ، لیکن وہ تجزیہ کرنے اور سمجھنے میں بگ ڈیٹا کو بہت چھوٹا اور آسان بنا دیتے ہیں۔

برف نے کہا کہ آج کاروبار میں پیش گوئی کے تجزیہ کاروں کے لئے استعمال کے معاملات کا ایک وسیع سلسلہ موجود ہے ، نقطہ فروخت کی دھوکہ دہی کا پتہ لگانے سے ، تبادلوں کو ڈرائیو کرنے کے لئے صارف کے سیاق و سباق پر مبنی ڈیجیٹل مواد کو خود بخود ایڈجسٹ کرنا ، یا خطرے کے پیش نظر فعال کسٹمر سروس شروع کرنا۔ محصول کے ذرائع بی 2 بی مارکیٹنگ میں ، برف نے کہا کہ کاروباری ادارے اور ایس ایم بی اسی وجوہات کی بناء پر پیش گوئی کرتے ہیں کہ وہ کوئی حکمت عملی ، تدبیر ، یا ٹکنالوجی استعمال کرتے ہیں۔

گہری کھدائی کرتے ہوئے ، برف نے B2B مارکیٹنگ کے استعمال کے تین معاملوں کی نشاندہی کی جن کے بارے میں انہوں نے کہا کہ ابتدائی پیش گوئی کی کامیابی پر حاوی ہوتی ہے اور پیش گوئی کرنے والے مارکیٹنگ کے تجزیات کے زیادہ پیچیدہ استعمال کی بنیاد رکھتی ہے۔

1. پیش گوئی کرنے والے اسکورنگ: جانکاری کے امکانات ، لیڈز اور ان کے اکاؤنٹ پر کارروائی کرنے کے امکانات کی بنیاد پر ترجیح دینا۔

برف نے کہا ، "پیش گوئی کرنے والی مارکیٹنگ میں بی ٹو بی مارکیٹرز کے لئے سب سے عام اندراج نقطہ ، پیش گوئی اسکورنگ روایتی ترجیح میں ایک سائنسی ، ریاضی کے طول و عرض کا اضافہ کرتی ہے جو قیاس ، تجربہ ، اور تکرار پر انحصار کرتی ہے جو معیار اور وزن کو حاصل کرتی ہے۔" "اس استعمال سے معاملات فروخت اور مارکیٹرز کی مدد کرتا ہے کہ وہ پیداواری اکاؤنٹس کو تیزی سے شناخت کرسکیں ، تبادلوں کے امکانات سے کم اکاؤنٹس پر کم وقت صرف کریں ، اور نشانہ بنایا ہوا بیچنے یا فروخت کرنے کی مہمات کا آغاز کریں۔"

2. شناختی ماڈل: موجودہ گراہکوں کی طرح خصوصیات کے ساتھ امکانات کی نشاندہی کرنا اور ان کا حصول کرنا۔

"اس استعمال کی صورت میں ، اکاؤنٹس جو مطلوبہ سلوک کی نمائش کرتے ہیں (خریداری کرتے ہیں ، معاہدہ کی تجدید کرتے ہیں ، یا اضافی مصنوعات اور خدمات خریدتے ہیں) شناختی ماڈل کی بنیاد کے طور پر کام کرتے ہیں۔" "اس استعمال سے سیلز اور مارکیٹرز سیلز سائیکل میں پہلے سے قیمتی امکانات تلاش کرنے میں مدد کرتے ہیں ، نئے مارکیٹرز کو ننگا کرتے ہیں ، توسیع کے لئے موجودہ کھاتوں کو ترجیح دیتے ہیں ، اور پاور اکاؤنٹ پر مبنی مارکیٹنگ (اے بی ایم) اقدامات کو سطحی کھاتوں تک پہنچاتے ہیں جن سے توقع کی جا سکتی ہے۔ "فروخت اور مارکیٹنگ کے پیغامات میں زیادہ راضی۔"

3. خودکار طبقہ بندی: طبقہ ذاتی پیغام رسانی کی طرف جاتا ہے۔

سنو نے کہا ، "بی ٹو بی مارکیٹرز روایتی طور پر صرف عام خصوصیات کے ذریعہ طبقہ تیار کرنے میں کامیاب رہے ہیں ، جیسے صنعت ، اور اس طرح کی دستی کاوش کے ساتھ ایسا کیا کہ نجکاری صرف انتہائی ترجیحی مہموں پر لاگو ہو۔" "اب ، پیشن گوئی الگورتھم کو کھلانا کرنے کے لئے استعمال ہونے والی صفات کو اب پیچیدہ اور خودکار طبقے کی حمایت کے ل account اکاؤنٹ کے ریکارڈوں میں شامل کیا جاسکتا ہے۔ اس استعمال کی صورت میں سیلز اور مارکیٹرز متعلقہ پیغامات کے ساتھ آؤٹ باؤنڈ مواصلت کرتے ہیں ، سیلز اور امکانات کے مابین خاطرخواہ بات چیت کرتے ہیں ، اور مواد کی حکمت عملی سے آگاہ کرتے ہیں۔ زیادہ سمجھداری سے۔ "

بی آئی ٹولز اور اوپن سورس فریم ورک جیسے ہڈوپ مجموعی طور پر اعداد و شمار کو جمہوری شکل دے رہے ہیں لیکن ، B2B مارکیٹنگ کو چھوڑ کر ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات کو بھی زیادہ سے زیادہ صنعتوں میں کلاؤڈ بیسڈ سافٹ ویئر پلیٹ فارم میں بیک کیا جا رہا ہے۔ آن لائن ڈیٹنگ کمپنی ای ہارمونی کی ایلویٹڈ کیریئر کی ویب سائٹ اور "نوکری کے ل pred پیش گوئی والے تجزیات" میں مٹھی بھر دیگر دکانداروں کی جگہ لیں۔ یہ پلیٹ فارم اب بھی اپنے ابتدائی دنوں میں بہت زیادہ ہیں ، لیکن اعداد و شمار کا استعمال کرنے کے خیال سے یہ پیش گوئی کی جاسکتی ہے کہ ملازمت کے متلاشی کون سے مخصوص ملازمتوں کے ل fit بہترین فٹ ہیں اور کمپنیاں یہ صلاحیت رکھتی ہیں کہ انسانی وسائل (ایچ آر) کے منتظمین کس طرح صلاحیتوں کو بھرتی کرتے ہیں۔

ہیلپ ڈیسک فراہم کرنے والے جیسے زینڈیسک نے ڈیسک سوفٹ ویئر کی مدد کے لئے پیش گوئی کرنے والے تجزیاتی صلاحیتوں کو بھی شامل کرنا شروع کردیا ہے۔ کمپنی نے اپنے پلیٹ فارم کو پیش گوئی کرنے والی طاقتوں کے ساتھ آموز کیا تاکہ وہ کسٹمر سروس کی نمائندگی کرنے والے مقامات کو اطمینان کی پیش گوئی کے نام سے اعداد و شمار سے چلنے والے ابتدائی انتباہی نظام کے ساتھ مدد کرسکیں۔ فیچر اطمینان بخش سروے کے نتائج پر عملدرآمد کرنے کے لئے ایک ایم ایل الگورتھم کا استعمال کرتا ہے ، جس میں کسی صارف کے متوقع اطمینان کی درجہ بندی کا حساب کتاب کرنے کے لئے ٹکٹ ، کسٹمر سروس رسپانس لیٹینسی ، اور مخصوص ٹکٹ الفاظ کو ریگریشن الگورتھم میں حل کرنے کے لئے وقت سمیت متغیر پھینک دینا شامل ہے۔

ہم یہ بھی دیکھ رہے ہیں کہ پیش گوئی کرنے والے تجزیات صنعتی پیمانے پر اور انٹرنیٹ آف چیز (آئی او ٹی) کے ساتھ نیچے لائن پر بہت زیادہ اثر ڈالتے ہیں۔ گوگل اپنے کلاؤڈ پلیٹ فارم (جی سی پی) کے عوامی کلاؤڈ انفراسٹرکچر کو طاقت بخش بنانے والے سرور فارموں پر پیش گوئی کی نگہداشت چلانے کے لئے اپنے ڈیٹا سینٹرز میں ایم ایل الگوردمز کا استعمال کرتا ہے۔ الگورتھم ڈیٹا سینٹر کولنگ پمپ کو قبل از وقت ایڈجسٹ کرنے اور بجلی کی کھپت کو نمایاں طور پر کم کرنے کیلئے موسم ، بوجھ اور دیگر متغیرات پر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔

فیکٹریوں میں بھی اس طرح کی پیش گوئی کی نگہداشت معمول بن رہی ہے۔ انٹرپرائز ٹیک کمپنیاں جیسے ایس اے پی پیش گوئی کی گئی دیکھ بھال اور سروس پلیٹ فارم پیش گوئی کرتی ہیں کہ منسلک آئی او ٹی مینوفیکچرنگ ڈیوائسز کے سینسر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے یہ پیش گوئی کی جاسکتی ہے کہ جب کسی مشین کو مکینیکل پریشانی یا ناکامی کا خطرہ ہے۔ مائکروسافٹ جیسی ٹیک کمپنیاں ایرواسپیس ایپ کے پیش گوئی کی جانے والی بحالی کی بھی تلاش کر رہی ہیں ، جس میں کورٹانا کو ہوائی جہاز کے انجنوں اور اجزاء سے سینسر کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے پر کام کرنا پڑا ہے۔

ممکنہ کاروباری ایپس کی فہرست جاری رہتی ہے ، چونکہ پیش گوئی کے تجزیات خوردہ صنعت کو فراڈ ٹیکس پر تبدیل کر رہے ہیں تاکہ دھوکہ دہی کے تجزیہ اور مالی لین دین کے خطرے سے متعلق پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ کا استعمال کیا جاسکے۔ ہم نے صرف سطح پر خارش کی ہے ، دونوں طریقوں سے مختلف صنعتیں اس طرح کے اعداد و شمار کے تجزیے کو مربوط کرسکتی ہیں اور ان گہرائیوں سے جس میں پیش گوئی کرنے والے تجزیات کے اوزار اور تکنیک کی وضاحت کی جاسکتی ہے کہ ہم AI کے ارتقاء کے ساتھ مل کر کاروبار کیسے کریں گے۔ جب ہم واقعی مصنوعی دماغ کی نقشہ سازی کے قریب آجاتے ہیں تو ، امکانات نہ ختم ہونے والے ہیں۔