Kestirimci veri ile sorunları daha ortaya çıkmadan önleyin

Mevcut ve geçmiş veriler kullanılarak trendleri ve sonuçları tahmin etmeye yardımcı olan kestirimci veri, geleneksel veri analitiğinden farklı olarak, geride kalan olayları anlamak için değil geleceği anlamak için kullanılıyor. İşletmelere olası tehditleri ve problemleri önceden tespit etme fırsatı veren kestirimci veri, bu sayede çeşitli eylem planlarıyla önlem almayı mümkün kılıyor. Kurumlar kestirimci veri analiziyle sorunlara karşı daha hazırlıklı olarak rekabette avantaj sağlıyor.

Sorunları gerçekleşmeden önce önlemenin yanında verimlilik artışı da sağlayan kestirimci veri, iş süreçlerini ve operasyonlarını daha etkin hale getiriyor. Müşteri davranışları ve eğilimleri hakkında değerli bilgiler sağlayan kestirimci veri, müşteri memnuniyetini artırarak sadakati destekliyor. 

Peki, kestirimci veri analizi kullanılarak bir kriz gerçekleşmeden engellenebilir mi? Uzmanlara göre bu mümkün ama öncelikle uyarı işaretlerini bulmak gerekiyor.

Uyarı işaretlerini aramak

Pek çok şirket, bir krizin erken belirtilerini izlemek ve tespit etmek için gerekli sistemlere sahip değil. Güçlü risk yönetimi uygulamaları kullanılıyor olsa bile işletmeler çoğu zaman değişen ekonomik göstergelerin işlerini nasıl etkileyeceğini anlamak için gereken bağlamı yakalayamıyor. Kurumların bu tür içgörüler olmadan, yaklaşan bir olumsuz durumu gözden kaçırmaları gayet mümkün görünüyor. Pek çok sektördeki işletme, karar vermeyi kolaylaştıran geleneksel risk yönetimi stratejilerine güveniyor. Ancak günümüzün hızla değişen iş ortamında daha fazlasına gereksinim duyuluyor. 

Organizasyon liderlerinin, küçük bir sorunu yaklaşan bir krize dönüşmeden önce yapabilecekleri hamleler mevcut. Öncelikle yöneticiler, kapsamlı bir veri yaklaşımı uygulamasıyla proaktif modelleme yapabilir ve bu sayede tahmin ve stratejik hazırlık imkanına kavuşabilir. Örneğin bankalar için likidite, sermaye yeterliliği, işlem bilgileri ve hatta müşteri şikayetleri gibi dahili veriler, risk profilleri hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Ancak harici veri noktaları da bir o kadar önem taşıyor.

Toplam ücret ve maaşlar, enflasyon oranları ve isteğe bağlı harcamalar gibi ekonomik göstergeler, genel iktisadi döngüde ekonominin sağlığına ışık tutarak potansiyel riskleri ortaya çıkarabiliyor. Aynı zamanda anketler ve sosyal medya analitiğiyle ölçülen pazar eğilimleri ve tüketici duyarlılığı, müşterilere ilişkin önemli içgörülere ışık tutabiliyor. Tüketicilerin ürün ve hizmetler hakkında neler hissettiği gibi içgörüler, riskler hakkında işletmelere değerli fikirler verebiliyor. 

Gelecekteki krizleri hafifletmek

Etkili risk yönetiminin anahtarı, proaktif bir yaklaşım benimsemekten geçiyor. Makine öğrenimi algoritmaları ve kestirimci veri, bankaların büyük hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde analiz etmesine, insan analistlerin hemen fark edemeyebileceği gerçek zamanlı korelasyonları belirlemesine yardımcı oluyor. Bir krizin uyarı işaretlerini kestirimci veri analizini kullanarak tespit etmek ve potansiyel hasarı azaltmak, işletmelerin faaliyetlerini sürdürebilmesi noktasında hayati önem taşıyor. 

Günümüzün sürekli değişen iş ortamında, potansiyel riskleri proaktif olarak belirlemek ve azaltmak için, veri analizi ile tahmine dayalı analitiği birleştirmek kritik önem taşıyor. Bankalar ve diğer sektörlerdeki işletmeler, özellikle ekonomik belirsizliğin arttığı dönemlerde, olası riskleri erkenden belirlemek için veri analitiğinin gücünden yararlanarak kriz haline gelmeden riskleri azaltıp, gelecekteki olası kargaşaya karşı varlıklarını koruyabiliyor.