เนื้อหานี้ได้รับการนำเสนอในงาน Minitab Global Insights Conference ประจำปี 2023 และได้รับคำวิจารณ์ในเชิงบวก และเราคิดว่าเนื้อหานี้จะมีประโยชน์ต่อผู้อ่านบล็อกของเราอย่างคุณ! ผู้บรรยาย ได้แก่ Dr. Stefano Polastri CEO,CTO, และในฐานะผู้วางระบบข้อมูล ซอฟต์แวร์ นักวิเคราะห์ และผู้สอน Minitab และอีกท่าน Ivano Izzo บุคคลที่มีความสามารถหลากหลาย Ivano เป็นนักวิเคราะห์สถิติอาวุโส ผู้สอน Minitab ผู้เชี่ยวชาญด้าน Six Sigma และ DFSS องค์กรของพวกเขาคือ GMSL ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 1994 และย่อมาจาก “Grow, Manage, Simplify, Learn” พวกเขาเป็นพันธมิตรของ Minitab ตั้งแต่ปี 1997 และช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ Minitab Predictive Analytics เพื่อป้องกันการฉ้อโกง ซึ่งเราจะอธิบายเพิ่มเติมในบล็อกนี้
การวิเคราะห์เชิงทำนายตามที่กำหนดโดย GMSL
เพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่า GMSL ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายอย่างไร เรามาอธิบายในแง่ของการวิเคราะห์กันก่อน “การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นหมวดหมู่หนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลในอดีตโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้เทคนิคทางสถิติต่างๆ (รวมถึง Data Mining, Machine Learning และ Predictive Modeling) เพื่อทำความเข้าใจเหตุการณ์ในอนาคต”
การเผชิญกับโลกดิจิตอล
ในปัจจุบัน บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับข้อมูลมากมายที่มาจากทุกมุม ไม่ว่าจะมาจากเครื่องจักร เซ็นเซอร์ ผู้ใช้ หรือจาก ERP หรือฐานข้อมูล เราใช้ชีวิตอยู่ท่ามกลางวัฒนธรรมที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก
- เราสามารถหาสารสนเทศ(Information)ได้จากข้อมูล(Data)เท่านั้น
- เราจะมีความรู้(Knowledge)เกี่ยวกับกระบวนการต่างๆ ของเราได้ก็ด้วยสารสนเทศ(Information)เท่านั้น
- เราสามารถตัดสินใจ(Make-decisions)ได้ด้วยความรู้(Knowledge)ที่มี
- เราสามารถไต่อันดับสู่การปรับปรุง(Improvement)ด้วยกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล(Data-driven)
การตัดสินใจว่าจะทำอะไรกับข้อมูลและจะวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดและมีประโยชน์ที่สุดนั้นอาจเป็นเรื่องที่ยุ่งยาก แน่นอนว่ามีเครื่องมือมากมายในตลาดที่ช่วยถอดรหัสและวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analytics) เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพ โดยผสมผสาน Machine Learning กับการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมเพื่อค้นหารูปแบบ(Model) ในข้อมูลและคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อช่วยให้ธุรกิจลดความเสี่ยงและใช้ประโยชน์จากโอกาสต่างๆ ในกรณีการใช้งานนี้ เราจะอธิบายวิธีการใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อตรวจจับธุรกรรมบัตรเครดิตที่ฉ้อโกง
7 ขั้นตอน ของโปรเจกต์การวิเคราะห์เชิงทำนาย(Predictive Analytics)
การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นชุดกระบวนการและการวิเคราะห์ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุและป้องกันกิจกรรมทางการเงินที่ไม่ได้รับอนุญาตได้ ซึ่งอาจรวมถึงธุรกรรมบัตรเครดิตฉ้อโกง การขโมยข้อมูลส่วนบุคคล การแฮ็กทางไซเบอร์ การหลอกลวงด้านประกันภัย และอื่นๆ อีกมากมาย เพื่อแปลงข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างให้กลายเป็นข้อมูลที่จับต้องได้และดำเนินการได้ GMSL ปฏิบัติตาม 7 ขั้นตอนสำคัญ และเราจะแสดงให้เห็นว่าแต่ละขั้นตอนนำไปใช้กับภารกิจการตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างไร
บ่อยครั้งที่โครงการวิเคราะห์เชิงทำนายใช้เวลามากกว่าครึ่งหนึ่งไปกับการรวบรวม จัดเตรียม และวิเคราะห์ข้อมูล!
ดาวน์โหลดไฟล์ นี้เพื่อดูวิธีการ 7 ขั้นตอนที่สามารถนำไปใช้กับกรณีใดๆ ก็ได้เพื่อตอบคำถามง่ายๆ ว่า พฤติกรรมในอนาคตจะเป็นอย่างไร เคล็ดลับของวิธีการนี้คือการทดลอง
บทความต้นฉบับ : 7 Steps to Prevent Fraud with Predictive Analytics
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ