Daftar Isi:
Analitik prediktif, sedang dikatakan, akan mendefinisikan kembali bagaimana perawatan kesehatan diberikan. Ini akan memprediksi kejadian penyakit kritis dan kemungkinan penerimaan kembali di masa depan. Sektor lain seperti makanan dan minuman, publikasi dan hiburan telah menuai manfaat dari menggunakan analitik prediktif - tidak ada alasan perawatan kesehatan tidak dapat melakukan hal yang sama.
Namun, definisi dan ruang lingkup analitik prediktif harus terlebih dahulu dipahami murni dalam konteks perawatan kesehatan. Model satu ukuran untuk semua tidak akan berfungsi. Penting juga bahwa infrastruktur untuk memberikan analisis disediakan dan mampu memberikan informasi yang diperlukan kepada para profesional perawatan kesehatan dalam format yang tepat. Untuk memberikan perawatan kesehatan yang tepat dan proaktif, profesional perawatan kesehatan perlu diberikan konteks dan metadata yang tepat. Jadi, meskipun analitik prediktif baik untuk perawatan kesehatan, analisis terlebih dahulu harus disesuaikan dan data yang tepat dalam format yang tepat harus dikirimkan. (Untuk mempelajari tentang peran big data dalam perawatan kesehatan, lihat Akan Big Data Merevolusi Perawatan Kesehatan?)
| Webcast: Detail Masalah: Melakukannya dengan Benar dengan Analisis Bertenaga Tinggi - Daftarkan Di Sini |
Apa itu Predictive Analytics?
Analitik prediktif adalah cabang analitik lanjutan yang memberikan prediksi peristiwa tertentu berdasarkan data historis, pola data, dan input lainnya. Langkah-langkah proaktif dapat diambil untuk mengatasi persyaratan yang muncul dari prediksi. Untuk membuat prediksi, analitik prediktif menggunakan teknik yang digunakan di cabang lain seperti data mining, kecerdasan buatan, pemodelan, pembelajaran mesin dan statistik, dan mengintegrasikan teknologi informasi, manajemen dan pemodelan proses bisnis. Prediksi dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko dan peluang di masa depan. Analitik prediktif dapat membantu organisasi bisnis untuk mencapai banyak hal. Beberapa contoh termasuk:
