예측 분석이란?

예측 분석은 빅 데이터를 분석하여 예측을 하고 미래 결과, 추세 또는 이벤트의 가능성을 알아냅니다. 비즈니스에서는 고객이 신제품 또는 프로모션에 어떻게 반응하는지, 공급망이 격심한 기상 패턴이나 수요 급증에 의해 어떤 영향을 받는지와 같은 다양한 시나리오를 모델링하는 데 사용됩니다. 예측 분석에는 모델링, 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 다양한 통계 기술이 포함됩니다.
 
예측 분석의 힘은 빅 데이터, 데이터 마이닝, 통계 모델링, 머신 러닝, 다양한 수학적 프로세스 등 다양한 방법과 기술에서 비롯되며, 매개 변수와 함께 현재 및 과거의 대량 데이터를 정렬하고, 패턴을 정확히 파악하며, 지정된 시간에 발생할 수 있는 상황을 예측합니다. 이는 기업이 위험과 기회, 행동 관계 또는 공급망 관리에 중점을 두는지 여부에 관계없이 데이터 내에서 패턴을 찾고 활용하는 데 특히 유용합니다.
 
신뢰성과 정확성은 판매, 재고, 스케줄링, 점유율, 수익 및 기타 여러 중요한 비즈니스 영역을 예측하는 데 사용되는 과거 도구와 최신 예측 분석을 차별화합니다. 거의 모든 시장의 조직은 예측 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 극대화하여 고객 구매 및 피드백을 장려하고, 신중하게 타겟팅된 행사 및 프로모션을 통해 가장 가치 있는 고객을 유지합니다.
 
산업별 활용 사례
수많은 산업에서 예측 분석을 사용하여 보다 효율적으로 운영하여 비용을 절감하고 수익을 증대할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 소매업체는 온라인과 매장에서 고객 경험을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 항공사, 호텔, 레스토랑은 고객의 여행 및 식사 습관에 따라 가격을 책정할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 이전에는 가능하지 않았던 수준으로 재고 관리 및 물류 조정에 대한 정확도를 제공합니다. 예측 분석은 행동을 추적하여 사기, 사이버 공격 및 기타 범죄를 발견하고 중지할 수 있기 때문에 범죄 퇴치 도구로 널리 사용됩니다. 비정상적인 활동이 감지되면 조직은 악의적인 행위자가 공격을 시작하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.
 
의료 서비스 제공자는 예측 분석을 사용하여 어느 환자가 가장 위독하고, 어떤 위험성이 있으며, 가장 좋은 치료 방법이 무엇인지 알아냅니다. 의료보험을 제공하는 회사는 이러한 유형의 분석 덕분에 사기적인 보험금청구를 보다 쉽게 식별할 수 있고, 환자가 처방된 진료를 준수하는지 확인할 수 있습니다.
 
예측과 규범의 차이점
규범적 분석은 예측 분석보다 약간 높은 수준에서 작동하지만 여전히 예측 분석의 연장선상에 있습니다. 예측 분석은 미래에 발생할 상황을 예측하는 데 사용되는 반면, 규범적 분석은 특정 정보 상태에 도달하거나 조건이 충족될 때 특정 조치를 권장하거나 규정하는 데 사용됩니다. 알고리즘, 수학적 기술 및/또는 비즈니스 규칙을 사용하여 목표(예: 비즈니스 성능 향상)에 부합하고 다양한 요구 사항 또는 제약 조건을 인식하는 여러 가지 작업 중에서 선택합니다.