Предиктивную аналитику, часто называют предсказательной аналитикой.
В основе предиктивной аналитики лежит предиктивный анализ тех или иных процессов, предметов, условий и.т.д.
В настоящее время предиктивная аналитика активно используется, как один из элементов цифровизации процессов в бизнесе.
Кратко применение методов предиктивной аналитики можно описать, как сбор разного рода необработанных данных, структурирование этих данных в некую систему с последующей обработкой (в том числе с помощью специализированных платформ и программ) и получения данных для объективного прогноза.
Методы предиктивной аналитики применяются во всех сферах нашей жизни.
Это скоринговые модели в банковских структурах (оценка рисков по клиенту), в медицине (оценка рисков по генетическим изменениям, развитию диагноза) и.т.д.
Приведу более подробный пример в сфере сокращения расходов на ремонт оборудования, транспорта.
На потенциальные объекты ремонта устанавливаются различные системы контроля и учета данных о их состоянии, данные интегрируются в единую систему. Затем с помощью программных продуктов данные обрабатываются. Результат – информация о необходимости проведения ремонта. В чем плюсы: сокращения затрат на предупредительно-плановый ремонт (осуществляемый по срокам эксплуатации), снижение сроков простоя (за счет получения своевременной информации о необходимости ремонта)
