Virksomheder, der ønsker at blive moderne og optimere deres processer, spørger måske: ” Hvad er prescriptive analytics ?” Heldigvis er datavidenskabelige softwareemner som maskinlæring, business intelligence og dataanalyse blevet meget mere tilgængelige i de sidste par år. Brancheledere inden for datavidenskabssoftware som TIBCO leverer værdifulde oplysninger og ressourcer på deres websteder, som virksomhedsejere og datalogistuderende kan bruge.
Det stigende behov for styring og udnyttelse af kvalitetsdata har givet plads til en hidtil uset innovation inden for business intelligence-området. Den bedste måde at bevare en konkurrencemæssig fordel på er at holde sig informeret om den kritiske rolle, som data science software spiller i forretningsprocesser.
Analytik
Preskriktiv analyse er tæt forbundet med prædiktiv og beskrivende analyse. Den primære forskel mellem hver af disse typer af analytik er, at præskriptiv analytik fokuserer på handlingsorienteret indsigt. Beskrivende og præskriptiv analyse indsamler og overvåger data for at give indsigt. Derefter træder prescriptive analytics ind og overvejer de mulige resultater, som predictive analytics har givet, og udnytter disse data til at skabe en handlingsorienteret forretningsstrategi.
Disse algoritmer bestemmes derefter ved hjælp af matematiske og datalogiske statistiske metoder. Hovedformålet med denne type analyse er at give din virksomhed den mest effektive løsning – handling – som er mulig. Prescriptive analytics er resultatet af den vellykkede brug af den prædiktive model. Med andre ord supplerer hver form for analytik hinanden.
Anvendelse
Preskriktiv analytik kan anvendes i næsten alle brancher. Der er dog et særligt behov for den præskriptive tilgang i virksomheder, der oplever konstante udsving. For eksempel er den præskriptive analysemetode en usædvanlig rentabel praksis inden for ejendomsmarkedet. Boligmarkedet påvirkes af en række begivenheder i verden. F.eks. økonomien, aktiemarkedet, miljøforhold og de typiske udsving i udbud og efterspørgsel, som alle organisationer skal tage hensyn til.
Prescriptive analytics gavner disse virksomheder ved at nedbringe udgifterne til menneskelige ressourcer og øge produktiviteten ved at håndtere dataovervågning. Enhver virksomhed genererer store mængder af data . At bruge en analytisk model til at spore og organisere eksterne faktorer og interne driftsdata er en stor opgave i sig selv. At samle disse samlede data og omdanne dem til praktiske løsninger og handlingsplaner er en endnu mere indviklet proces. Automatisering af denne arbejdsgang kan hjælpe virksomhedsejere med at vende deres indsats mod at opnå mere direkte virksomhedsmål, såsom kundetilfredshed og fastholdelse.
Hvad udgør en handlingsorienteret indsigt?
Analytiske indsigter er utroligt fordelagtige for organisationer, fordi de giver et eksternt perspektiv vedrørende driftsmodeller, kundedemografi, indflydelsesrige eksterne faktorer og meget mere. Det kan dog være svært at vide, hvordan man bedst kan bruge disse oplysninger i handlingsforløbet. Handlingsorienterede indsigter gør mere end at give dig beslutningsmuligheder.
De får dig til at se situationen fra et datacentrisk perspektiv og giver dig mulige planer. Ved at give din organisation specifikke handlinger kan du reducere presset på dem i lederstillinger ved at eliminere en muligvis forudindtaget beslutningstagning. Alle mennesker lærer af erfaring, og disse kollektive erfaringer former den måde, hvorpå vi ser data, foretager vurderinger og drager konklusioner. Det er vigtigt at huske på, at vores kollektive erfaringer ikke er universelle.
Vores perspektiv skifter alt efter den viden, vi har bevaret fra vores personlige handlinger. Prescriptive analytics kan hjælpe din organisation med at se det større billede og hver af de små bevægelige dele, der udgør det større billede. Prescriptive analytics kan også bruges til risikovurderingsmodeller, forskningsforsøg og prissætningsmodeller. Den primære anvendelse af denne type analytik er til foregribelse af konsekvenser og afbødning af mulige risikofaktorer. Selv om analytics kan implementeres på flere forskellige måder, afhængigt af din forretningsmodel og dens aktuelle behov.
