Podniky, které chtějí být moderní a optimalizovat své procesy, se možná ptají: “ Co je to preskriptivní analytika ?“. Naštěstí se témata softwaru pro datovou vědu, jako je strojové učení, business intelligence a datová analytika, stala v posledních několika letech mnohem dostupnějšími. Lídři v oboru softwaru pro datovou vědu, jako je například společnost TIBCO, poskytují na svých webových stránkách cenné informace a zdroje, které mohou využívat majitelé firem a studenti informatiky.
Zvyšující se potřeba kvalitní správy a využívání dat dala prostor nebývalým inovacím v oblasti business intelligence. Nejlepším způsobem, jak si udržet konkurenční výhodu, je zůstat informován o zásadní roli, kterou software pro datovou vědu hraje v podnikových procesech.
Analytika
Preskriptivní analytika je úzce spjata s prediktivní a deskriptivní analytikou. Hlavní rozdíl mezi jednotlivými typy analytiky spočívá v tom, že preskriptivní analytika se zaměřuje na využitelné poznatky. Deskriptivní a preskriptivní analytika shromažďuje a monitoruje data, aby poskytla vhled. Poté nastupuje preskriptivní analytika, která zvažuje možné výsledky poskytnuté prediktivní analytikou a využívá tato data k vytvoření akční obchodní strategie.
Tyto algoritmy jsou pak určeny pomocí matematických a informatických statistických metod. Hlavním cílem tohoto typu analytiky je poskytnout vaší společnosti co nejefektivnější řešení-akce. Preskriptivní analytika je výsledkem úspěšného využití prediktivního modelu. Jinými slovy, jednotlivé formy analytiky se vzájemně doplňují.
Použití
Preskriptivní analytiku lze použít téměř v každém odvětví. Zvláště potřebný je však preskriptivní přístup v podnicích, které zažívají neustálé výkyvy. Například v rámci realitního trhu je preskriptivní analytická metoda mimořádně výnosná. Trh s nemovitostmi je ovlivňován řadou světových událostí. Například ekonomika, akciový trh, podmínky životního prostředí a typické výkyvy nabídky a poptávky, které musí brát v úvahu všechny organizace.
Preskriptivní analytika je pro tyto podniky přínosná tím, že snižuje náklady na lidské zdroje a zvyšuje produktivitu zpracováním monitorování dat. Každý podnik generuje velké množství dat . Použití analytického modelu ke sledování a uspořádání vnějších faktorů a interních provozních dat je samo o sobě vysokým úkolem. Dát dohromady tato souhrnná data a proměnit je v praktická řešení a akční plány je ještě složitější proces. Automatizace tohoto pracovního postupu může majitelům firem pomoci obrátit jejich úsilí k dosažení přímějších firemních cílů, jako je spokojenost a udržení zákazníků.
Co představuje využitelný poznatek?“
Analytické poznatky jsou pro organizace nesmírně přínosné, protože poskytují pohled zvenčí, pokud jde o provozní modely, demografické údaje o zákaznících, vlivné vnější faktory a další. Může však být těžké zjistit, jak tyto informace nejlépe využít v průběhu akce. Akční poznatky dělají víc, než že vám poskytují možnosti rozhodování.
Způsobují, že se na situaci díváte z perspektivy dat a poskytujete možné plány. Tím, že své organizaci poskytnete konkrétní opatření, můžete snížit tlak na osoby ve vedoucích pozicích tím, že eliminujete možné neobjektivní rozhodování. Všichni lidé se učí na základě zkušeností a tyto kolektivní zkušenosti utvářejí způsob, jakým nahlížíme na data, provádíme hodnocení a docházíme k závěrům. Je nutné mít na paměti, že naše kolektivní zkušenosti nejsou univerzální.
Náš pohled se mění v závislosti na znalostech, které jsme si uchovali z našich osobních akcí. Preskriptivní analytika může vaší organizaci pomoci vidět celkový obraz a každou z miniaturních pohyblivých částí, které tento celkový obraz tvoří. Preskriptivní analytiku lze také použít pro modely hodnocení rizik, výzkumné studie a cenové modely. Primárním využitím tohoto typu analytiky je předvídání důsledků a zmírňování možných rizikových faktorů. Ačkoli analytiku lze implementovat několika různými způsoby v závislosti na vašem obchodním modelu a jeho aktuálních potřebách
YouTube video: Co je preskriptivní analýza?
.
