예측 분석이란?
예측 분석은 컴퓨터가 기록 데이터를 바탕으로 향후 이벤트를 예측할 수 있는 통계 모델링 유형입니다.
예측 분석 정의
인터넷 사용 장치 및 시스템에서 생성하는 방대한 데이터는 향후 시나리오의 가능한 결과를 예측하기 위해 이러한 데이터를 해석하는 분석 모델을 구축하는 방법인 예측 분석이 탄생하는 결과를 가져왔습니다. 데이터 과학자들은 데이터를 분석하여 독립적인 정보 스트림 간의 상관관계를 파악한 후, 유용한 인사이트를 생성할 수 있는 모델을 구축하고 백 테스트를 수행합니다.
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예측 분석을 사용하는 이유
기업에서는 예측 분석을 사용하여 가능한 고객 동작을 이해하고 내부 프로세스를 간소화하며 IT 인프라 및 시스템 유지 보수를 모니터링 및 자동화할 수 있습니다. 몇 가지 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 위험 관리: 위험 관리를 위한 통계 모델을 사용하는 것은 새로운 작업이 아니지만, 예측 분석을 통해 새로운 차원의 정밀도를 얻을 수 있습니다. 이제 기술 부서는 비즈니스에 영향을 주기 전에 문제를 찾아내고 사전에 해결할 수 있습니다.
- 수요 예측: 예측 분석은 기업들이 리소스를 원활하게 할당하고, 가능한 요구와 일치하도록 대역폭 또는 인벤토리 수준을 조정하여 전체적인 운영 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.
- 교차 판매 및 상향 판매: 특히 전자 상거래에 유용한 이러한 유형의 예측 분석은 소매업체에서 이전의 유사한 거래 데이터를 기준으로 현재 거래 동안 추가적인 구매 옵션을 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 가격 전략 최적화: 예측 분석을 사용하면 기업들은 지정된 시장의 마이크로 동역학을 이해하고, 가능한 소비자 행동을 기준으로 판매를 높이거나 수익을 최적화하도록 가격 방식을 조정할 수 있습니다.
- 시스템 유지 보수 자동화: IoT(사물 인터넷)는 네트워크의 엣지에서 데이터를 캡처하고, 예측 분석을 사용하여 예방적인 유지 보수를 수행하고 다운타임을 최소화할 수 있도록 합니다.
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HPE 예측 분석 제품 및 서비스
HPE에는 엔트리 레벨에서 하이 엔드까지 완전한 세계적 수준의 플래시 스토리지 포트폴리오를 구축하고 있습니다. HPE InfoSight 는 클라우드 기반 예측 분석을 사용하여 문제가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 예측하고 예방하며, 데이터가 애플리케이션에 안정적으로 전달되도록 합니다.