Преимущества предиктивного анализа данных:

• Повышение эффективности. 1 Аналитика помогает оптимизировать бизнес-процессы и распределение ресурсов. 1
• Улучшение управления рисками. 1 Прогнозирование потенциальных проблем снижает вероятность сбоев и убытков. 1
• Персонализация клиентского опыта. 1 Предиктивные модели позволяют создавать индивидуальные предложения для клиентов. 1
• Ускорение принятия решений. 1 Автоматизация анализа данных помогает быстрее реагировать на изменения. 1
• Прогнозирование тенденций. 1 Компании могут заранее адаптироваться к изменениям на рынке. 1

Некоторые недостатки предиктивного анализа данных:

• Качество данных. 15 Ошибки или недостаток данных могут снизить точность моделей. 1
• Сложность технологий. 1 Модели требуют высокой квалификации специалистов и значительных вычислительных ресурсов. 1
• Этические вопросы. 1 Использование данных клиентов для прогнозирования может вызывать обеспокоенность в области конфиденциальности. 1
• Непредсказуемость. 1 Факторы, не учтённые в модели (например, пандемия или экономический кризис), могут сделать прогнозы неверными. 1