De digitalisering van processen in de service- en onderhoudssector biedt bedrijven en klanten al veel verbeteringen en voordelen. De gegevens die in de loop der jaren zijn verkregen, kunnen echter ook worden gebruikt om bevindingen en trends voor de toekomst af te leiden. Door het gebruik van voorspellende analyses kunnen bedrijven vandaag de dag de toekomst van hun service en onderhoud optimaliseren en zo concurrentievoordelen voor zichzelf creëren.
Predictive analytics onderzoekt en evalueert gegevens uit het verleden om goede uitspraken en trends voor de toekomst af te leiden. Hoogontwikkelde computeralgoritmen worden gebruikt om enorme hoeveelheden gegevens te evalueren om ontwikkelingen zichtbaar te maken die onherkenbaar zouden zijn voor de mens. Het doel is altijd de optimalisatie van een product of een proces, wat kan leiden tot kostenbesparingen, meer voordelen voor de klant of een betere benutting van de middelen voor bedrijven.
Aan het begin van de predictive analytics workflow staat het verzamelen van relevante gegevens. Idealiter zijn deze gegevens afkomstig van het bedrijf zelf en komen ze ook overeen met de toekomstige toepassingscontext. Als dergelijke gegevens niet of onvoldoende beschikbaar zijn, kunnen ze ook worden verrijkt met externe gegevens, gesimuleerd of gekocht.
De verkregen gegevens worden vervolgens voorbewerkt. Dit betekent dat de gegevens worden geselecteerd op basis van hun relevantie. Berekeningstijd en opslagruimte spelen ook een belangrijke rol. Daarna volgt de verwerking: onjuiste of onvolledige gegevens worden opgeschoond en volledige en complete datasets worden omgezet in een geschikt formaat.
Lees meer op onze partnersite: mobileX
Subscribe to our newsletter