Yritykset, jotka haluavat modernisoida ja optimoida prosessejaan, saattavat kysyä: ” mitä on prescriptive analytics ?”. Onneksi datatieteen ohjelmistoaiheet, kuten koneoppiminen, liiketoimintatiedustelu ja data-analytiikka, ovat tulleet paljon helpommin lähestyttäviksi viime vuosina. TIBCOn kaltaiset data science -ohjelmistoalan alan johtavat toimijat tarjoavat verkkosivustoillaan arvokasta tietoa ja resursseja yritysten omistajien ja tietojenkäsittelytieteen opiskelijoiden hyödynnettäväksi.
Laadukkaan datan hallinnan ja hyödyntämisen kasvava tarve on antanut tilaa ennennäkemättömälle innovaatiotoiminnalle liiketoimintatiedustelun alalla. Paras tapa säilyttää kilpailuetu on pysyä ajan tasalla siitä kriittisestä roolista, joka data science -ohjelmistoilla on liiketoimintaprosesseissa.
Analytiikka
Preskriptiivinen analytiikka liittyy läheisesti ennakoivaan ja kuvailevaan analytiikkaan. Ensisijainen ero näiden analytiikkatyyppien välillä on se, että preskriptiivinen analytiikka keskittyy toimintakelpoisiin oivalluksiin. Kuvaileva ja preskriptiivinen analytiikka kerää ja tarkkailee tietoja oivalluksen tuottamiseksi. Sitten prescriptive analytics astuu kuvailevaan analytiikkaan tarkastelemaan mahdollisia tuloksia, joita predictive analytics tarjosi, ja hyödyntää näitä tietoja luodakseen toimintakelpoisen liiketoimintastrategian.
Nämä algoritmit määritetään sitten matemaattisten ja tietoteknisten tilastollisten menetelmien avulla. Tämäntyyppisen analytiikan päätavoitteena on tarjota yrityksellesi mahdollisimman tehokas ratkaisu-toimi. Prescriptive analytics on tulos ennakoivan mallin onnistuneesta käytöstä. Toisin sanoen kumpikin analytiikan muoto täydentää toisiaan.
Käyttö
Prescriptive analytics voidaan soveltaa lähes kaikilla toimialoilla. Prescriptive-lähestymistavalle on kuitenkin erityistä tarvetta yrityksissä, joissa esiintyy jatkuvaa vaihtelua. Esimerkiksi preskriptiivinen analyysimenetelmä on poikkeuksellisen kannattava käytäntö kiinteistömarkkinoilla. Asuntomarkkinoihin vaikuttavat monet maailmanlaajuiset tapahtumat. Esimerkiksi talous, osakemarkkinat, ympäristöolosuhteet ja tyypilliset kysynnän ja tarjonnan vaihtelut, jotka kaikkien organisaatioiden on otettava huomioon.
Prescriptive analytics hyödyttää näitä yrityksiä vähentämällä henkilöstökuluja ja lisäämällä tuottavuutta käsittelemällä tietojen seurantaa. Jokainen yritys tuottaa suuria tietomääriä . Analyyttisen mallin käyttäminen ulkoisten tekijöiden ja sisäisten toimintatietojen seuraamiseen ja järjestämiseen on jo itsessään suuri tehtävä. Tuon kollektiivisen tiedon kokoaminen yhteen ja sen muuttaminen käytännön ratkaisuiksi ja toimintasuunnitelmiksi on vielä monimutkaisempi prosessi. Tämän työnkulun automatisointi voi auttaa yritysten omistajia suuntaamaan ponnistelunsa suorempien yritystavoitteiden, kuten asiakastyytyväisyyden ja asiakaspysyvyyden, saavuttamiseen.
Mitä on toimintakelpoinen oivallus?
Analyyttiset oivallukset ovat uskomattoman hyödyllisiä organisaatioille, koska ne tarjoavat ulkopuolisen näkökulman toimintamalleihin, asiakasdemografiaan, vaikuttaviin ulkoisiin tekijöihin ja muuhun. Voi kuitenkin olla vaikeaa tietää, mikä on paras tapa käyttää näitä tietoja toiminnassa. Toimintakelpoiset oivallukset tekevät muutakin kuin antavat sinulle päätösvaihtoehtoja.
Ne saavat sinut tarkastelemaan tilannetta tietokeskeisestä näkökulmasta ja tarjoamaan mahdollisia suunnitelmia. Kun annat organisaatiollesi konkreettisia toimia, voit vähentää johtavassa asemassa oleviin kohdistuvia paineita poistamalla mahdollisesti puolueellisen päätöksenteon. Kaikki ihmiset oppivat kokemuksesta, ja nämä kollektiiviset kokemukset muokkaavat tapaa, jolla tarkastelemme tietoja, teemme arvioita ja teemme johtopäätöksiä. On tärkeää pitää mielessä, että kollektiiviset kokemuksemme eivät ole universaaleja.
Näkökulmamme muuttuu sen mukaan, mitä tietoa olemme säilyttäneet henkilökohtaisista toimistamme. Prescriptive analytics voi auttaa organisaatiotasi näkemään kokonaiskuvan ja jokaisen pienen liikkuvan osan, jotka muodostavat kokonaiskuvan. Prescriptive analyticsia voidaan käyttää myös riskinarviointimalleissa, tutkimuskokeissa ja hinnoittelumalleissa. Tämän tyyppisen analytiikan ensisijainen käyttö on vaikutusten ennakointi ja mahdollisten riskitekijöiden lieventäminen. Tosin analytiikkaa voidaan toteuttaa useilla eri tavoilla riippuen liiketoimintamallista ja sen nykyisistä tarpeista.
