Biznesy poszukujące nowoczesności i optymalizacji swoich procesów mogą zadawać sobie pytanie: ” co to jest analityka preskryptywna ?”. Na szczęście tematy oprogramowania data science, takie jak uczenie maszynowe, inteligencja biznesowa i analityka danych, stały się znacznie bardziej dostępne w ciągu ostatnich kilku lat. Liderzy branży w dziedzinie oprogramowania data science, tacy jak TIBCO, dostarczają cennych informacji i zasobów na swoich stronach internetowych dla właścicieli firm i studentów informatyki do wykorzystania.
Rosnąca potrzeba zarządzania i wykorzystania danych wysokiej jakości dała drogę do bezprecedensowej innowacji w dziedzinie analityki biznesowej. Najlepszym sposobem na zachowanie przewagi konkurencyjnej jest informowanie o krytycznej roli, jaką oprogramowanie data science odgrywa w procesach biznesowych.
Analityka
Analityka opisowa jest ściśle związana z analityką predykcyjną i opisową. Podstawowa różnica między każdym z tych rodzajów analityki polega na tym, że analityka opisowa koncentruje się na wglądzie możliwym do zastosowania w praktyce. Analityka opisowa i preskryptywna zbiera i monitoruje dane, aby zapewnić wgląd w sytuację. Następnie, preskryptywna analityka podejmuje kroki w celu rozważenia możliwych wyników analityki predykcyjnej i wykorzystania tych danych do stworzenia strategii biznesowej możliwej do zastosowania.
Algorytmy te są następnie określane za pomocą matematycznych i informatycznych metod statystycznych. Głównym celem tego typu analityki jest zapewnienie firmie jak najbardziej efektywnego rozwiązania-zwrotu-działania. Analityka normatywna jest wynikiem udanego zastosowania modelu predykcyjnego. Innymi słowy, każda forma analityki uzupełnia się nawzajem.
Usage
Analityka normatywna może być stosowana w niemal każdej branży. Szczególne zapotrzebowanie na podejście preskryptywne istnieje jednak w przedsiębiorstwach, które doświadczają ciągłych fluktuacji. Na przykład, metoda analityki normatywnej jest wyjątkowo opłacalną praktyką na rynku nieruchomości. Na rynek mieszkaniowy ma wpływ wiele światowych wydarzeń. Na przykład gospodarka, giełda, warunki środowiskowe oraz typowe wahania popytu i podaży, które wszystkie organizacje muszą brać pod uwagę.
Analityka normatywna przynosi korzyści tym firmom, obniżając wydatki na zasoby ludzkie i zwiększając produktywność poprzez obsługę monitorowania danych. Każda firma generuje duże ilości danych . Użycie modelu analitycznego do śledzenia i organizowania czynników zewnętrznych oraz danych dotyczących operacji wewnętrznych jest samo w sobie zadaniem trudnym. Łączenie tych zbiorczych danych i przekształcanie ich w praktyczne rozwiązania i plany działania to jeszcze bardziej skomplikowany proces. Zautomatyzowanie tego procesu może pomóc właścicielom firm skierować swoje wysiłki na osiągnięcie bardziej bezpośrednich celów firmy, takich jak satysfakcja i utrzymanie klientów.
Co stanowi wgląd możliwy do wykorzystania w praktyce?
Wglądy analityczne są niezwykle korzystne dla organizacji, ponieważ zapewniają zewnętrzną perspektywę dotyczącą modeli operacyjnych, danych demograficznych klientów, wpływowych czynników zewnętrznych i innych. Może być jednak trudno określić najlepszy sposób wykorzystania tych informacji w działaniu. Actionable insights to coś więcej niż dostarczanie opcji decyzyjnych.
Sprawiają, że patrzysz na sytuację z perspektywy skoncentrowanej na danych i dostarczają możliwych planów. Dostarczając organizacji konkretnych działań, można zmniejszyć presję wywieraną na osoby zajmujące stanowiska kierownicze poprzez wyeliminowanie możliwości podejmowania stronniczych decyzji. Wszyscy ludzie uczą się na podstawie doświadczeń, a te zbiorowe doświadczenia kształtują sposób, w jaki postrzegamy dane, dokonujemy ocen i wyciągamy wnioski. Należy pamiętać, że nasze zbiorowe doświadczenia nie są uniwersalne.
Nasza perspektywa zmienia się w zależności od wiedzy, którą zachowaliśmy z naszych osobistych działań. Analityka preskryptywna może pomóc Twojej organizacji dostrzec szerszy obraz i każdą z miniaturowych ruchomych części, które składają się na ten większy obraz. Analityka preskryptywna może być również wykorzystywana w modelach oceny ryzyka, próbach badawczych i modelach cenowych. Podstawowym zastosowaniem tego typu analityki jest przewidywanie implikacji i łagodzenie możliwych czynników ryzyka. Chociaż, analityka może być wdrażana na kilka różnych sposobów w zależności od modelu biznesowego i jego aktualnych potrzeb.
