Wat is predictive analytics?

Nu er steeds meer nadruk komt op de waarde van big data binnen een organisatie zetten steeds meer van die organisaties technieken zoals preditive analytics in waardevolle inzichten te verzamelen die hun een voordeel geven t.o.v. de concurrentie. Preditive analytics is een vorm van data analyse die kijkt naar actuele en historische gegevens om daar mee voorspellingen te maken van wat er in de toekomst kan gaan gebeuren.

De mogelijkheden van predictive analytics

Predictive analytics leunt op een aantal technieken waaronder, data mining, machine learning, predictive modelling en artificial intelligence (AI) om daarmee:

item icon
Voorspellingen te maken
item icon
Risico's te identificeren
item icon
Nieuwe kansen te ontdekken
item icon
Gefundeerde beslissingen te nemen

Hoewel niemand de toekomst met 100% zekerheid kan voorspellen, kan predictive analytics organisaties zoals die van u wel helpen in het neerleggen van een solide visie en planning op basis van wat er zeer waarschijnlijk wel zal gaan gebeuren. Het betreft dan data waarmee u anticipeert op risico's, processen optimaliseert, marketing campagnes verbetert en omzet verhoogt. Met andere woorden: u denkt vooruit en bent meer proactief!

Hoe werkt het predictive analytics proces?

Wanneer u aan de slag gaat met predictive analytics begin dan met het identificeren van het probleem dat u wilt oplossen. Stel uzelf de volgende vragen:

  • Wat zijn de doelen van mijn organisatie?
  • Wat zijn de resultaten die ik wil bereiken?
  • Welke datasets ga ik gebruiken?
  • Wat zijn de producten die ik ga opleveren?

De tweede stap is het verzamelen van data. Hier komt data mining om de hoek kijken: dit is het proces van alle data uit alle beschikbare bronnen trekken en gereed maken voor data analyse. Deze analyse houdt in dat de data onderzocht, schoon gemaakt en getransformeerd wordt om er vervolgens conclusies uit te kunnen trekken.

Hierna kunnen statistische modellen gebruikt worden om analyses te maken en de gemaakte conclusies te testen. Predictive modelling kan ingezet worden om modellen te bouwen die naar de toekomst kijken.

Waarom is predictive analytics zo belangrijk?

Predictive analytics wordt steeds belangrijker voor veel organisaties bij het maken van succesvolle plannen voor de toekomst. Ze gebruiken deze vorm van analyse om van data kansen te maken en problemen op te lossen. Enkele voorbeelden van het gebruiken van predictive analytics in een organisatie zijn:

  • Fraude voorkomen: er komen steeds meer bedrijven op de markt die zich specialiseren in het opsporen van fraude. Je kunt als organisatie echter met behulp van voorspellende modellen ook fraude voorkomen.
  • Operationele verbeteringen: door het inzetten van voorspellende modellen krijgt een organisatie verbeterde inzichten in de systemen en processen in een organisatie. Wanneer deze inzichten gecombineerd worden met relevante data, dan wordt het eenvoudiger voor een organisatie om te bepalen waar mogelijkheden liggen om kosten te besparen en operationele verbeteringen door te voeren.
  • Optimalisatie van marketing campagnes: met behulp van predictive analytics is een organisatie in staat om voorspellingen te doen over wat hun klanten gaan kopen. Ook kunnen ze meten wat de invloed is van social media op hun merk en producten. Hierdoor is het mogelijk om betere marketing campagnes te ontwikkelen.
  • Risico's reduceren: scan meerdere datasets en kijk naar trends uit het verleden om bloot te leggen waar er mogelijke risico's liggen in de organisatie.

Nexis Data as a Service

Baseer uw voorspellingen op onze enorme datasets met nieuws, bedrijfs- en juridische informatie. Met informatie in 75 talen en die tot 40 jaar terug gaat.

Onze oplossing Nexis DaaS verzamelt de gegevens die u nodig heeft voor predictive analytics, zodat u de financiële, juridische, strategische en reputatierisico's van uw organisatie kunt identificeren. Deze gegevens omvatten o.a.:
een uitgebreide collectie gelicentieerde en internationale nieuwsgegevens met wel 40 jaar aan archiefmateriaal
een divers aanbod nieuws, blogs en social-mediareacties van het internet
bedrijfs- en branche-informatie -sanctielijsten, volglijsten en lijsten van politiek prominente personen (PEP's)
juridische gegevens zoals rechtbankverslagen en octrooigegevens

Nexis DaaS is beschikbaar in verschillende API's, zodat u altijd een oplossing vindt die aansluit bij de contentbehoeften, technologieën en risicobeperkingspraktijken van uw organisatie. Met deze API's kunt u gegevens zoeken op de servers van LexisNexis met behulp van onze gepatenteerde, in-house bedrijfsapplicaties of een door LexisNexis goedgekeurde oplossing van een externe leverancier. U kunt ook grote hoeveelheden gedownloade content hosten op uw eigen servers, bijvoorbeeld voor datamining, machine learning en kunstmatige intelligentie.

Neem contact met ons op
Telefoonnummer: +31 (0) 20 485 3456
Meer weten over LexisNexis?
  • Wilt u persoonlijk advies? Vul dan het contactformulier in!
  • Schrijf u in voor onze nieuwsbrief
  • Volg ons op Facebook, LinkedIn of Twitter
  • Ga naar Kennisbank voor interessante artikelen, whitepapers en blogs