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Die vorausschauende Analyse, richtig entwickelt und angewendet, macht Ihre Daten zu Schlüsselerkenntnissen und ermöglicht es Ihnen, Handeln Sie, indem Sie fundierte Entscheidungen über viele Bereiche Ihres Unternehmens treffen - basierend auf umfangreichen Daten. Größere Genauigkeit bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse ist ein Vorteil für sich selbst - zum Teil, weil sie auf so viele Bereiche angewendet werden kann.
Manchmal ist das ultimative Ziel eines Vorhersagemodells die Automatisierung bestimmter Geschäftsentscheidungen. Ein Beispiel ist ein automatisiertes Handelssystem, das Echtzeit-Trades in Ihrem Namen platziert, Ihr Portfolio verwaltet (Geld und Vermögenswerte) und jegliche finanzielle Hebelwirkung hat, die Sie möglicherweise haben.
Das Ziel ist, die beste Entscheidung so schnell wie möglich zu treffen - automatisch - unter Berücksichtigung der vielen komplexen Faktoren, die das Money Management als Reaktion auf die bestehende Marktdynamik beeinflussen.
Unternehmen können mithilfe von Vorhersageanalysen ein Modell erstellen, das nicht nur bestimmte Aspekte einer bestimmten Entscheidung, sondern auch deren Nachwirkungen und mögliche Szenarien analysiert und dann die optimale Entscheidung für die Umstände vorschlägt.
Die Ergebnisse von Modellen können einem Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, die viele Aspekte des Geschäfts betreffen, vom Supply-Chain-Management bis zur Identifizierung von Chancen und Budgetierung.
Unternehmen verwenden prädiktive Analysemodelle, um effektive Strategien zu identifizieren, die effektiv und optimiert sind, um zukünftige Ereignisse automatisch zu handhaben, wobei ihre Handlungen von Strategien geleitet werden, die auf Wissen basieren, das aus gründlichen und umfassenden Analysen gewonnen wurde.
Ein funktionierendes Vorhersagemodell kann zu informierten Entscheidungen führen, die von Datenanalysen geleitet werden. Wenn das Modell seine Arbeit gut macht, werden seine Ergebnisse durch Tests verstärkt - und durch die Rückmeldungen validiert, die als Reaktion auf seine Bereitstellung generiert wurden. Bei neuen Ereignissen kann das Unternehmen dann auf Modelle zurückgreifen, die für den Umgang mit ihnen entwickelt wurden - insbesondere, wenn die Ereignisse beispiellos sind und sich in Echtzeit entfalten.
