Prediktiv analyse kan virke som et nytt teknologisk konsept, men det er ett område der vi har deltatt i praksisen i tiår, om ikke århundrer. Værprognoser er en form for prediktiv analyse som alle kan forstå – men som med analyse innen andre områder er prognosene bare så gode som dataene som informerer dem.

Her er en gjennomgang av hvordan værdata samles inn, hvordan ett selskap tar skritt for å prøve å modernisere den tilnærmingen med ny teknologi, og hvordan organisasjonen din kan bruke samme tilnærming med dine data.

Værdata

På noen måter er innsamlingen av data for vær ikke så annerledes i dag enn det var for hundrevis av år siden. Det er ikke uvanlig å se været registrert i brev eller dagbøker fra 1700- og 1800-tallet. Benjamin Franklin eksperimenterte kjent med været og pleide å sammenligne værobservasjoner i brev han mottok fra andre kolonier.

NASA rapporterer at i dag, når det gjelder temperaturmålinger, «er overraskende mange målinger gjort av frivillige værobservatører i USA.» Kanskje mindre overraskende er det at værdata som helhet kan være enorm, og den samles inn på forskjellige måter. Ifølge NASA inkluderer det verktøy som værstasjoner, værballonger, radarer, skip og bøyer, og satellitter.

Likevel kan prognosene være uforutsigbare, avhengig av når dataene behandles.

Bruk av kunstig intelligens (AI) i værprognoser

Noen bedrifter er mer avhengige av værprognoser enn andre. For eksempel, flyselskaper og profesjonell idrett opplever at planene deres kan bli snudd på hodet på grunn av store værhendelser. På en mindre skala kan restauranter ta beslutninger om menyen basert på nøyaktig temperatur informasjon.

Tomorrow.io hevder at deres prognoser er bedre enn andre med 38% på grunn av kunstig intelligens, som selskapet kaller «Gale.» Selskapets kunder som National Football League, Delta og Live Nation, kan bruke informasjonen til å avgjøre om det er fare for lyn. U.S. Open bruker teknologien til å avgjøre om de skal beholde taket på stadion åpent eller ikke for en tenniskamp.

Selskapet investerer i flere satellitter som raskere kan samle data fra hele planeten. Med kunstig intelligens kan de gjøre disse dataene om til handlingsrettet kunnskap, som for eksempel «stopp togene ved mil markør tjuesyv, torsdag klokken ett,» som selskapets markedssjef fortalte The New Yorker. Det kan også være så enkelt som å fortelle deg når det er et bra tidspunkt å gå på tur med hunden din, noe som deres app gjør.

Hva dette betyr for deg

Mens været påvirker alle, er ikke detaljert atmosfærisk informasjon det som dikterer suksess for alle bedrifter. Den samme tilnærmingen til data kan imidlertid være det som skiller organisasjonen din fra konkurrentene.

På samme måte som kunstig intelligens kan brukes til å omdanne hundrevis av millioner værdatapunkter til informasjon man kan handle ut ifra av ulike interessenter, kan organisasjonen din bruke teknologien til å behandle de dataene som betyr noe for deg.

Det er viktig å finne riktig analyse løsning – en som vil hjelpe deg med å få svar på spørsmålene selskapet ditt trenger. Vær kan være en faktor for suksessen til et selskap som er avhengig av for eksempel forsyningskjeden, men en løsning som er fleksibel, kan også gi deg produktinformasjon, stedsdata og kostnader. Med den informasjonen kan en organisasjon se etter muligheter for forbedring, som igjen kan påvirke bunnlinjen.

Noen bedrifter kan føle seg overveldet av data. For å unngå dette, er det viktig å finne informasjonen som er mest gunstig for din bedrift og involver alle interessenter i beslutningsprosessen.

Husk, du trenger ikke å vente på en regnværsdag for å implementere disse strategiene. Men hvis du gjør det, kan værdata hjelpe deg med å finne en nøyaktig prognose.