Cum este folosită analiza predictivă în școli și universități

Analiza predictivă se poate aplica în mai multe situații, nu doar în cazul oamenilor, ci și pentru administrarea unei clădiri.

Prevenirea face parte din viața noastră de zi cu zi. Micile activități zilnice, de la spălatul mâinilor la schimbarea uleiului la mașină, sunt menite să prevină producerea de incidente nedorite, conform securityinfowatch.com.

Analiza predicativă funcționează prin faptul că este proactivă și nu reactivă. În loc să răspundă la un eveniment care s-a întâmplat deja, analizele predictive examinează datele pentru a prezice mai devreme evenimentul, prin cumularea tuturor datelor istorice actuale și ale unei organizații. Cumulul lor permite managerilor clădirilor să examineze și să monitorizeze tendințele sau tiparele, astfel încât să poată face predicții în cunoștință de cauză cu privire la evenimente care se pot întâmpla în viitor.

Pentru școli, aceste date pot include înregistrări de prezență, date, ore și locații ale notificărilor de alarmă, registre cu vizitatori. A avea informațiile într-un singur loc ajută la dezvăluirea tiparelor sau a tendințelor care spun o poveste și oferă o perspectivă asupra incidentelor. Drept urmare, personalul, administratorii și managerii de clădiri au acces la informații esențiale pentru a lua măsurile adecvate pentru a-și proteja clădirile și, mai important, studenții.

Analiza predictivă se aplică mai mult decât oamenilor; poate fi folosită pentru a avea grijă de o clădire și de toate părțile sale funcționale. Școlile sunt pline de articole care pot fi monitorizate, cum ar fi conductele, camerele pentru server, frigidere și congelatoare, sisteme de încălzire și răcire și multe altele. Dacă oricare dintre acestea funcționează defectuos, administratorii sunt lăsați să se ocupe de reparații costisitoare, stocuri pierdute, timp irosit și inconveniente. Din fericire, operatorii pot preveni apariția acestora cu ajutorul unor analize predictive.

Procesarea informațiilor care continuă să fie colectate permite universităților să îmbunătățească rezultatele studenților, inițiativele de siguranță și mentenanța clădirii în campus. Unele instituții experimentează deja folosind instrumente de analiză în timp real a informațiilor colectate. La Institutul Politehnic Worcester, o echipă de cercetători și studenți în știința computerelor lucrează la un instrument care analizează evenimentele în trend. Acesta este numit SETA (de la scalable event trend analytics) și poate găsi și analiza modele în cadrul unui mare volum de informații pentru a lua decizii de moment, scrie edtechmagazine.com.

Aceste instrumente au implicații incredibile pentru învățământul superior, de la managementul rețelei campusului la protocoale de securitate cu acțiune rapidă până la siguranța studenților și succesul academic.

Datele în timp real sunt informații colectate și difuzate imediat. În loc să colecteze o bancă de informații și apoi să o prelucreze pentru analiză, datele sunt scoase la iveală, curățate și analizate aproape instant.

În majoritatea cazurilor, analiza informațiilor în timp real este efectuată prin intermediul unui computer. Prin analizarea cât mai aproape de sursă , utilizatorii pot reduce timpul de latență, primind informațiile și luând decizii mai rapid.

Universitățile folosesc mai multe modele de analiză a datelor. Cel mai comun model este: analiza predictivă pentru luarea de decizii. analiza predictivă folosește informații istorice, colectate pe perioade lungi de timp, pentru a obține viitoarele opțiuni. Universitățile pot folosi analiza predictivă în mai multe domenii, de la îmbunătățirea recrutărilor și reținerii personalului la îndeplinirea nevoilor studenților. Combinate cu analiza în timp real, analiza predictivă poate calcula ce se va întâmpla în viitorul apropiat, dar mai repede.

În prezent, Universitățile încă se află la început în ceea ce privește ce este posibil cu prelucrarea datelor în timp real. Pe măsură ce instrumentele de colectare a datelor avansează și instrumentele de învățare automată devin mai răspândite, universitățile se pot aștepta ca analizele de date în timp real să devină un aparat permanent în campus.