Potensialet ved bruk av prediktive analyser til forretningsreiser Når en ny teknologi blir populær, kan den store oppmerksomheten enkelte ganger overkjøre hensikten med og potensialet til teknologien.  Bransjeambassadører verden over blander sammen begrepene stordata, business intelligence, dataanalyse, kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og prediktive analyser. Hensikten er ikke å skape forvirring, men det er lett å miste oversikten over hva prediktive analyser virkelig innebærer. Prediktive analyser sammenlignet med AI, ML, stordata og dataanalyser  Utviklingen av databehandlingsteknologiene de siste årene har ført til store fremskritt innen dataanalyser og prediktive analyser.All oppmerksomheten rundt dette kan imidlertid gjøre det lett å blande sammen de forskjellige elementene. Mens stordata, maskinlæring og AI er tilknyttet, er dette også forskjellige prosesser med ulike formål og metoder. Stordata betyr behandling og analysering av store og svært varierte datasett. AI-programvare analyserer data med formålet av å gjenkjenne tidligere skjult innsikt, for eksempel hvordan rentesatser kan påvirke prisen til en bestemt aksje. ML-programvare kan lære fra data. Du kan for eksempel vise en million digitale bilder av hunder og rever til et ML-verktøy, og verktøyet vil lære seg selv å skille mellom dem. Begrepet prediktive analyser refererer til analysering av data for å forutse fremtidige hendelser. Dette innebærer vanligvis analysering av data om tidligere hendelser samt bruk av algoritmer til å gjenkjenne mønstre og utarbeide prognoser. Til en viss grad kan prediktive analyser sies å være en spesialapplikasjon som kombinerer både stordata, AI og ML. La oss si at du driver en lastebilpark. Du har data om motorhavarier og -reparasjoner for en lengre tidsperiode. Stordata samler informasjonen om reparasjonene, AI oppdager et mønster for motorhavariene,  og MT lærer verktøyet å oppdage potensielle motorhavarier. Prediktive analyser kan bruke alle disse inndataene til å gjøre en kvalifisert antagelse om når en motor vil havarere – og sende ut et varsel om det. Dette er kjent som prediktivt vedlikehold. Gjøre det relevant for forretningsreiser  Oppmerksomheten rundt nye trender som prediktive analyser er uunngåelig, og det er derfor viktig å fokusere på teknologiens praktiske og relevante bruksområder. Du kan selvfølgelig konfigurere programvare til å analysere den sosiale grafen til en reisende og bestille plass til vedkommende ved siden av en som har samme stjernetegn. Men hva er poenget med det? Et annet og langt nyttigere bruksområde kan være bruk av ML for å lære om bedriftens bestillingsrutiner og deretter forutsi prosedyrer som bidrar til å spare penger eller gi de reisende en bedre opplevelse. La oss si at du skal på forretningsreise til Paris. Hvis du ber om hotellanbefalinger på en plattform for reiseadministrasjon eller en forbrukernettside, får du flere hundre forslag. En mulighet er selvfølgelig å gå gjennom forslagene ved å se på et kart, sammenligne beliggenheter, nærhet til flyplassen og kontoret.  Det er imidlertid svært tidkrevende. Hvis du derimot bruker prediktive analyser, kjenner bestillingssystemet deg, og det kan dermed anbefale de samme hotellene som kollegene dine vanligvis bor på i Paris. På denne måten kan du ta beslutninger basert på valgene til personer du stoler på.  Du kan få forslag til hoteller basert på avstanden til møtelokalet. Verktøyet kan også forutsi når på dagen taxirutene til kontoret i Paris vil være mist trafikkerte, når det er billigst å ta taxi, og gi deg forslag til når du bør forlate hotellet for å rekke møtet. Bruk av prediktive analyser til reiseadministrasjon for små og mellomstore bedrifter   Bruk av prediktive analyser som en rettesnor innen forretningsreiser er nært forestående. Egencia har for eksempel jobbet med å utarbeide innovative metoder for å kunne støtte både store og små organisasjoner, og mulighetene er mange og spennende. I store organisasjoner kan dataanalyser som understøtter prediktive analyser, sannsynlig integreres i bedriftens egen, interne reisehistorikk. For små til mellomstore bedrifter vil prediktive analyser sannsynligvis ta utgangspunkt i de ansatte siden datasettet som læringen hentes fra, er mindre. En stor mulighet for disse virksomhetene er å vurdere de ansatte på verdensbasis og utnytte fordelene av datalæring fra hele verden. Se for deg en liten teknologibedrift. De planlegger å sende ansatte til en stor teknologimesse i Las Vegas. Hvis de samarbeider med et forretningsreisebyrå som bruker prediktive analyser, kan de få varsler om hvordan de kan spare penger på å forhåndsbestille billetter til arrangementet. Tidligere reisemønstre på plattformen for reiseadministrasjon kan brukes til å planlegge en kostnadseffektiv og brukervennlig opplevelse for de reisende. Utfordringer relatert til utviklingen av nyttige prediktive analyser innen reisebransjen  Fremtiden ser lys ut for prediktive analyser, men tradisjonelle forretningsreisebyråer har flere utfordringer de må overvinne før de kan basere fremtiden på prediktive analyser. Den første utfordringen er selve dataene. Dataene som trengs for en effektiv, prediktiv modellering er nå spredt blant flere nettleverandører og andre tjenesteleverandører. Med en plattform som Egencias kan alle disse dataene samles på ett sted. Videre har du aspektene ved maskinlæring og modellering. Eksempelvis kan et globalt aspekt, hva kunder i ett land anser for å være en god reiseopplevelse eller et godt tilbud, avvike mye fra et annet. I enkelte områder kan et luksushotell til en høy pris faktisk være en investering i markedsføring og salg fremfor en reiseutgift. Samtidig kan luksus i andre tilfeller kan være forbudt i henhold til reisepolicyen. Alle verktøyene for prediktiv analyse må kunne gjenkjenne slike nyanser og kontinuerlig lære hva de betyr. Den største utfordringen er imidlertid å innføre bruken av prediktive analyser i reisebransjen. Egencia fokuserer på at alt må være tilknyttet, for å oppnå best mulige resultater. Det vil si at analyseverktøyene må integreres med reiseplattformer og policydata. Fremtiden for prediktive analyser   Forretningsreisebyråer som Egencia jobber med å finne metoder for å kunne bruke prediktive analyser som et nyttig verktøy i forretningsreisebransjen. Dette relativt nye feltet byr på et mangfold av spennende muligheter og potensielle innovasjoner. Utfordringen ligger i å perfeksjonere bruken av prediktive analyser, slik at det kan bidra til besparelser, bedre policyetterlevelse og gi de reisende en bedre totalopplevelse.