10 причин, по которым ИИ с лучшими сайтами прокси незаменимы для точных бизнес-прогнозов
Содержание:
- Прогнозирование и прокси сервера с хорошей скоростью
- Какие виды прогнозирования применяют в бизнесе
- Какие бывают методы прогнозирования
- Преимущества использования ИИ для составления бизнес-прогнозов
- Зачем бизнесу использовать прогнозы на основе ИИ
Сбор интернет-данных в корпоративных масштабах — основа бизнес-аналитики. Мы ранее рассказывали, как современные решения на основе ИИ собирают подробную информацию — как структурированную, так и нет — применяя прокси сервера с хорошей скоростью. Dexodata, как экосистема, ориентированная на развитие сетевой аналитики, предлагает купить прокси со сменой IP, и тем самым обеспечить беспрепятственный доступ к источникам информации.
Сведения перед применением в бизнес-аналитике проходят проверку на ошибки, верификацию и анализ. Затем они объединяются в таблицы и становятся пригодны для изучения. Одна из целей аналитической работы — составление кратко-, средне- и долгосрочных прогнозов на базе материалов, собранных посредством аренды прокси.
Прогнозирование и прокси сервера с хорошей скоростью
Бизнес требует принятия обоснованных решений для развития — и максимально точных прогнозов для сохранения рентабельности. Согласно исследованию аналитиков из MicroStrategy, 59% крупных предприятий в мире применяют в работе большие данные (big data). От того, насколько точно будет рассчитан процент будущих рисков, зависит объем запланированного бюджета и закупленных ресурсов.
Управление компанией подразумевает учет десятков аспектов бизнеса: производства, логистики, маркетинговой стратегии и пр. Даже решение купить прокси IPv4 или IPv6 для работы служит объектом прогнозирования.
Составление бизнес-прогнозов – это способ сформулировать аргументированные предположения о состоянии рынка и его участников через n-ный период времени. Сюда относятся оценки:
- возможного спроса,
- размера оборотного капитала,
- складских запасов,
- сети дистрибьюторов,
- рынка труда и квалификаций сотрудников,
- производственного оборудования,
- выручки, дохода и чистой прибыли.
Прогнозирование в бизнесе означает изучение статистики за выбранный период с учетом внешних факторов. Задействованные для этого инструменты, такие как Power BI, Tableau, Sisense, IBM Cognos Analytics и другие, обязательно проходят ряд тестов для проверки настроек ПО. Поэтому рекомендуем попробовать прокси бесплатно перед развертыванием полноценной сети промежуточных серверов.
Какие виды прогнозирования применяют в бизнесе
Компании используют два основных подхода:
- Прогнозирование спроса
- Прогнозирование роста.
Они взаимосвязаны и дополняют друг друга, так же как правильно подобранный прокси со сменой IP повышает достоверность эмуляции цифрового отпечатка (digital fingerprint) за счет корректной геолокации.
Прогнозирование спроса — это способ оценить потребности целевой аудитории через экстраполяцию прошлых показателей на текущие. При этом рассматриваются производство, складские объемы, инвентарь, логистика, дистрибуция и другие компоненты цепочки поставок. О том, как происходит ее оптимизация посредством искусственного интеллекта, вы можете прочитать в нашем блоге.
Прогноз спроса бывает:
- Активным и пассивным, в зависимости от роли в формировании будущей рыночной ситуации;
- Краткосрочным или долгосрочным, по инерционности объекта изучения;
- Микро- и макроуровня, от оценки локальных предложений до процессов мировой экономики;
- Внутренним или внешним, смотря какие факторы изучают.
Эффективность развития бизнеса зависит от глубины анализа механизмов внутри компании и внешних факторов в каждом вышеупомянутом случае. Для этого требуется собрать массивы информации со сторонних ресурсов. В качестве посредника, обеспечивающего свободный быстрый доступ к ним, аналитики стараются купить прокси IPv4 с геотаргетингом у проверенной сетевой инфраструктуры, такой как Dexodata. Наши пулы адресов соответствуют запросам на развертывание устойчивых к нагрузке подключений во время сбора веб-данных, до 50 одновременных запросов на IP-адрес.
Прогнозы роста нужны для расчета возможных рисков, возможностей и выгод в соответствии с собранной ранее статистикой и рыночной моделью. Компании определяют количество и вероятность перспектив, потенциальное влияние на них глобальных экономических событий, а также непредвиденных обстоятельств.
Какие бывают методы прогнозирования
Бизнес-аналитика стремится превратить неструктурированные массивы данных из десятков источников в базы данных. В них однотипные сведения собраны по темам или тегам. Это удобно как для выведения точных прогнозов, так и для их проверки. Существуют качественные и количественные методы прогнозирования.
Основой качественного подхода являются экспертные мнения и оценки. Они полезны в ситуации, когда нет данных о прошлом периоде деятельности компании. Это происходит при выводе на рынок новых услуг или товаров. Так, опция попробовать прокси бесплатно еще десять лет назад была неизвестной технологией, а сейчас это привычная практика — обеспечивать через серверы-посредники приватность частных и корпоративных информационных каналов.
Качественный подход применяет следующие методы, зависящие от числа экспертов, способа их опроса и специфики обработки полученных знаний:
- Метод Дельфи
- Консенсус
- Исторические аналогии и пр.
Высказанные гипотезы подтверждаются или опровергаются результатами исследований текущей ситуации на рынке.
Количественное прогнозирование опирается на статистику, собранную за определенный период времени. Точные онлайн-данные собираются посредством аренды прокси. Серверные, резидентные и мобильные адреса имеют точную геолокацию по городу и провайдеру. Внешние адреса — динамические, но принадлежат тому же пулу, что оригинальный IP. Путем их ротации снижается количество сбоев и ограничений доступа к целевым серверам. Среди техник количественного прогнозирования, применяемых алгоритмами на основе машинного обучения (machine learning), выделяют:
- Эконометрические модели
- Экспоненциальное сглаживание (метод Брауна)
- Ассоциативное обучение
- Регрессионный анализ
- Анализ «затраты – выпуск».
Количественный подход подразумевает работу с большими объемами неструктурированной и слабоструктурированной информации. Искусственный интеллект упрощает основные этапы сбора данных и повышает точность прогнозов. Инструменты на основе ИИ извлекают данные из интернета, обнаруживают циклические тренды или нерегулярные элементы, а затем классифицируют их с учетом временных периодов. Позднее все это служит для выдвижения гипотез-прогнозов.
Важной частью количественного прогнозирования в бизнесе являются систематические события. После формирования исходных баз данных аналитики переходят к изучению причинно-следственных моделей. Они ищут взаимосвязи между показателями без видимой, на первый взгляд, корреляции. Такой метод наиболее успешен при использовании технологий машинного обучения из-за своей сложности и важности.
Методы количественного и качественного прогнозирования могут применяться в рамках одного проекта
Количественные и качественные методы используют в зависимости от выполняемых задач, как серверные и резидентные прокси со сменой IP, купить которые предлагает наша платформа сетевой аналитики. Они различаются по уровню скорости и доверия со стороны сайтов, но взаимно дополняют друг друга и одинаково полезны для определенных кейсов.
Преимущества использования ИИ для составления бизнес-прогнозов
Традиционный менеджмент баз данных неэффективен в случае работы с биг дата. А поскольку современные прогностические процедуры по умолчанию используют большие данные, то таким исследованиям доступны преимущества программ на основе ИИ. Наиболее значимыми из них являются:
- Повышенная скорость работы, несмотря на разнообразие типов и источников бизнес-информации;
- Свободная масштабируемость, позволяющая увеличить или снизить объемы работы «на ходу», во время сбора либо обработки первичных материалов, а также купить прокси IPv4 в нужном объеме;
- Высокая точность, с одной стороны снижающая количество ошибок, а значит, время, которое тратится на повторное тестирование, а с другой стороны, повышающая вероятность исполнения прогнозов;
- Отсутствие предвзятости, которое сводит на нет когнитивное влияние исследователей на конечный результат;
- Снижение стоимости работы, достичь которого помогает уменьшение человеко-часов;
- Управление рисками с улучшенной вероятностью обнаружения возможных сбоев или недостатков посредством стратегий машинного обучения;
- Персонализация, моделирующая прогнозы для различных случаев и целевых аудиторий;
- Прогнозирование в режиме реального времени, что означает быстрое обнаружение проблем и снижение издержек;
- Улучшенное обнаружение трендов/тенденций, а также сглаживание последствий непредвиденных обстоятельств, таких как пандемия COVID-19;
- Множество техник сбора данных и прогнозирования, в числе первых — скрейпинг мобильных приложений.
Зачем бизнесу использовать прогнозы на основе ИИ
Алгоритмы прогнозирования с применением искусственного интеллекта выявляют закономерности и взаимосвязи между переменными быстрее, чем традиционные технологии. Нейронные сети предоставляют ход и результаты исследования графически: в виде графиков, диаграмм и т.д. Это упрощает принятие управленческих решений, основанных на онлайн-данных.
Аренда прокси с геотаргетингом в 2023-м происходит под управлением ИИ. Тот на основе начального и текущего обучения выбирает оптимальную геолокацию адресов из доступных пулов и оперативно реагирует на возникшие сбои.
Dexodata, как корпоративная экосистема сбора веб-данных, предоставляет динамические прокси с неограниченной сменой IP-адресов. Они переключаются посредством методов API: при каждом подключении, по таймеру или по запросу. Наши пулы IP на 100% совместимы с любыми аналитическими решениями на базе ИИ. В этом можно убедиться, если попробовать прокси бесплатно.
