7个已经为展望剖析做好预备的项目

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展望剖析的进步手艺正在获得普遍应用，几乎所有企业都能借此获得壮大的展望能力。以下是一些展望剖析能够发生影响的要害范畴。

现在，展望剖析已经不再仅仅局限于石油和自然气勘探范畴。展望剖析的力量正被注入到所有行业的各类以收入为中心的各类规划傍边。

2018年，EIU的智能经济研究中，三分之一的企业透露，展望剖析已经是他们组织中使用最频仍的人工智能手艺了。在凯捷最新的《世界质量申报》中，近三分之二的首席信息官透露，他们将在2019年专注于展望剖析，然则展望剖析的分歧之处是什么?在您的组织中，您又能够从哪些处所获得价格？

展望剖析与贸易智能的首要区别在于你看问题的视角:无论你是在瞻望将来，照样在回首数据。对于BI来说，其重点是申报和可视化--切割汗青数据以认识发生了什么。然则，Forrester的高级剖析师KjellCarlsson透露，对于展望剖析，“你不再谈论描述性剖析，你首要存眷的是竖立展望模型。”

而个中的很多算法也用于机械进修，Carlsson认为展望剖析和机械进修手艺是相辅相成的。但展望剖析并纷歧定要非常复杂。Salesforce Einstein Discovery和微软Power BI中的insights特征都使用了回来剖析，然则因为它们也能够处理大量数据集，所以它们能够用于找到一些买卖用户无法独自发现的洞察。

“若是我有一个解决方案，能够指导发卖人员存眷那些最有或者转化为现金的账户，并向他们注释为什么这个账户是一个很好的选择，就像他们方才下载了一份白皮书一般，那从贸易角度来看，这就非常有价格，”Carlsson指出。

但他警告说，展望性剖析很或者已经在你的组织中被使用了，不外它是由买卖线不是IT部门所驱动的。“这里有大量的影子IT存在，”Carlsson透露。需要指出的是，不光糟糕的数据治理会导致数据泄露的问题，当成功的原型需要更普遍的布置和更历久的维护时，也或者会显现问题。

此时，首席信息官和首席企业架构师就会被要求进行接管。为了连结领先地位，这里有七个要害项目已经为使用展望剖析做好了预备。

1.展望性设备维护

认识工业或制造业设备何时或者会显现故障，能够匡助节约成本，提高客户写意度。电梯制造商、空调系统、国度铁路和油井运营商已经在大量使用物联网传感器和数字化双胞胎手艺来供应展望性、前瞻性的维护了。

在这里，展望剖析不光能够匡助您避免停机和修理账单。认识需要哪些备件、设备和受过..的人员意味着还能够匡助你更有效地规划工作，削减前去现场的次数，而且不会因为需要守候合适的部件而造成耽搁。此外，在零件发生故障之进步行修复将会更快，因为故障或者会造成损坏。可以避免这种情形也能够耽误机械的寿命。

此外，您收集的信息还能够用于下一版本的产物设计，或许匡助您斥地更好的把持流程。

2.展望性IT

展望性维护对IT来说也是一个福音。数据中心治理对象，如Nlyte或Virtual Power Systems，能够提醒您实时更调UPS电池或对冷却装配进行维护。

Carlsson透露:“若是你从戴尔购置存储设备，其ProSupport Plus办事会使用展望剖析来展望硬盘何时会显现故障，他们会在硬盘显现故障之前(而不是之后)自动向你发送替代硬盘。”雷同地，Veritas也为其存储设备供应了可展望的洞察力，能够匡助提拔系统的靠得住性评分。当这些问题显现时，IT团队或者会收到安装补丁的通知--或许Veritas或者会在某个部件显现故障之前派一名手艺人员来更调该部件。HPE的3PAR InfoSight治理和DataDirect的Tintri剖析则使用展望剖析来提高存储机能和处理平常的存储治理。

Carlsson指出，在这方面，使用第三方办事或者比本身构建更好，因为你或者没有充沛的数据来展望问题。“外部供给商具有从分歧客户那边收集数据的优势。若是你的特定硬件发生了更新，导致与你设置沟通的其他公司显现了问题，而你却还没有应用谁人补丁，你天然永远也无法从你的内部数据那边知道或者会有非常行为的显现。”

展望性IT也纷歧定只能用于硬件。Windows Server 2019在Windows治理中心中内置了展望剖析，可用于匡助您执行较量、收集和存储(包罗集群)的容量规划。System Insights能够使用内陆数据，好比机能计数器和系统事件，您能够以此编写本身的机能展望维护功能，然后使用Azure Monitor或System Center Operations Manager跨办事器组查察展望究竟。

3.暖通空调系统的需求展望

将天色预告与您的楼宇主动化系统敷陈您的有关员工若何使用您的举措的信息，与您从暖通空调系统获得的数据相连系，可匡助您降低供暖、通风和空调的成本。

当人们在工作的时候，要让一栋建筑达到你想要的温度是需要时间的(尤其是若是你需要在非工作时间内加热或冷却他们来节约能源的话)，而每个建筑的温度都是分歧的，具体取决于天色。此外，并不是所有的建筑都全年有人栖身。不需要天天都在统一时间为每栋大楼启动空调系统，你能够经由展望准确的时间来提高暖通空调系统的效率，从而节约成本并使员工在工作中加倍舒适。当微软的房地产团队将这一方式应用于三座建筑时，他们发现每年节约了15，000美元;一旦该系统在43栋大楼内投入使用，这一数字将跨越50万美元，员工出汗或股栗的时间也将削减60个小时。

4.客户办事和支撑

展望剖析在Salesforce等发卖对象中很常见，但您也能够使用它来处理现有的客户，无论是现场办事照样呼叫中心。Adobe Analytics使用展望剖析来展望将来客户的行为，剖析你何时会碰到特别的发货恳求。

生产草坪割草机和除雪机等户外设备的公司MTD，经由将展望剖析和实时信息手艺添加到呼叫中心系统实现了更好的代理，该系统将德律抛却率降低了65%，平均处理德律的时间削减了40%--因为司理们提前知道了他们什么时候需要更多的代理。

5.零售

历久以来，电子商务网站的优势在于可以跟踪客户行为以匡助展望发卖数据。Jet.com甚至还模拟了供给商在其产物上市前拥有适当库存的或者性。如今，零售市肆起头乞助于物联网传感器和展望剖析手艺来展望顾客将在何时何地购置什么商品，以实现更好的库存治理。Polo和Urban Outfitters正在使用货架计数相机和Trax的展望剖析系统(运行在谷歌云上)来进行实时的库存跟踪和治理。

Martens博士将物联网、展望剖析、机械进修和Dynamics 365连系起来，以更多地认识浏览其商号的顾客生齿统计特征和购置模式。然后，发卖人员能够使用这些信息提出建议，甚至能够据此使用市肆的自界说图表来从新分列产物的显露位置。

6.质量包管

展望剖析是QA的幻想选择，因为无论是测试物理产物照样DevOps，QA都是在经由风险治理来避免缺陷、问题和错误。您能够凭据趋势确定模式并展望潜在的风险，并使用展望剖析来削减周期时间和成本，其方式是针对最有或者发生缺陷的处所来进行测试，Sogeti UK的副首席执行官兼首席运营官Darren Coupland透露。

“首席信息官应该使用展望剖析，以及人工智能和认知解决方案，来真正认识他们整体运营的质量，并基于获得的洞察力来做出明智的决议。更进一步的，首席信息官们应该考虑连系其他数据源，如PPM项目组合治理对象，SCM源代码治理对象和其他的把持对象，以展望项目的成功交付，并供应有关调换整体买卖的风险信息，”Coupland说。

7.除了贸易智能

若是你想让买卖团队在使用更熟悉的可视化和剖析对象的同时，还能自由地使用展望剖析，而且仍然能够进行集中监视，那么微软Power BI即将发布的新的无代码人工智能对象或者就是您正在寻找的。

Power BI已经可以进行简洁的展望剖析，好比展望时间序列数据的将来模式，并能够使用滑块来调节置信水平宁预期季候性趋势的强度。今朝，您只需要在Azure Machine Learning Studio等对象中构建更复杂的模型，并使用R剧本从SQL Azure中提取数据并将其发送到机械进修模型傍边，然后将分数提取到Power BI里面。经由新的无代码保持，买卖剖析人员就可以在Azure Machine Learning Studio中选择和..一个模型，并将其应用于Power BI数据，而无需脱离Power BI界面。您的数据科学团队还能够使用Azure机械进修对象来建立和..模型，以便在买卖用户能够接见它们时主动显露在Power BI傍边。

（起原：企业网D1net）

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