Analize prescriptive
Ce este analiza prescriptivă?
Analiza prescriptivă este un tip de analiză a datelor – utilizarea tehnologiei pentru a ajuta companiile să ia decizii mai bune prin analiza datelor brute. În mod specific, analiza prescriptivă ia în considerare informații despre situații sau scenarii posibile, resurse disponibile, performanțe anterioare și performanțe actuale și sugerează un curs de acțiune sau strategie. Poate fi folosit pentru a lua decizii în orice orizont de timp, de la termen imediat la termen lung.
Opusul analizei prescriptive este analiza descriptivă, care examinează deciziile și rezultatele după fapt.
Cum funcționează analiza prescriptivă
Analiza prescriptivă se bazează pe tehnici de inteligență artificială, cum ar fi învățarea automată – capacitatea unui program de calculator, fără aport uman suplimentar, de a înțelege și de a avansa din datele pe care le dobândește, adaptându-se tot timpul. Învățarea automată face posibilă prelucrarea unei cantități enorme de date disponibile astăzi. Pe măsură ce datele noi sau suplimentare devin disponibile, programele de computer se ajustează automat pentru a le utiliza, într-un proces care este mult mai rapid și mai cuprinzător decât ar putea gestiona capacitățile umane.
Numeroase tipuri de întreprinderi care utilizează date și agenții guvernamentale pot beneficia de utilizarea analizei prescriptive, inclusiv a celor din sectoarele serviciilor financiare și de îngrijire a sănătății, unde costul erorii umane este ridicat.
Analiza prescriptivă funcționează cu un alt tip de analiză a datelor, analiza predictivă, care implică utilizarea statisticilor și a modelării pentru a determina performanța viitoare, pe baza datelor actuale și istorice. Cu toate acestea, merge mai departe: folosind estimarea analizei predictive a ceea ce este probabil să se întâmple, recomandă ce curs viitor să urmați.
Avantajele și dezavantajele analizei prescriptive
Analitica prescriptivă poate elimina aglomerația incertitudinii imediate și a condițiilor în schimbare. Poate ajuta la prevenirea fraudei, la limitarea riscurilor, la creșterea eficienței, la îndeplinirea obiectivelor de afaceri și la crearea de clienți mai loiali.
Cu toate acestea, analiza prescriptivă nu este infailibilă. Este eficient numai dacă organizațiile știu ce întrebări să pună și cum să reacționeze la răspunsuri. Dacă ipotezele de intrare sunt nevalide, rezultatele de ieșire nu vor fi exacte.
Cu toate acestea, atunci când sunt utilizate în mod eficient, analiza prescriptivă poate ajuta organizațiile să ia decizii bazate pe fapte foarte analizate, mai degrabă decât să ajungă la concluzii subinformate bazate pe instinct. Analiza prescriptivă poate simula probabilitatea diverselor rezultate și arăta probabilitatea fiecăruia, ajutând organizațiile să înțeleagă mai bine nivelul de risc și incertitudine cu care se confruntă decât s-ar putea baza pe medii. Organizațiile pot obține o mai bună înțelegere a probabilității scenariilor cele mai nefavorabile și pot planifica în consecință.
Chei de luat masa
- Analiza prescriptivă folosește învățarea automată pentru a ajuta companiile să decidă un curs de acțiune pe baza predicțiilor unui program de computer.
- Analiza prescriptivă funcționează cu analiza predictivă, care utilizează date pentru a determina rezultatele pe termen scurt.
- Atunci când sunt utilizate în mod eficient, analiza prescriptivă poate ajuta organizațiile să ia decizii bazate pe fapte și proiecții ponderate în funcție de probabilitate, mai degrabă decât să ajungă la concluzii subinformate bazate pe instinct.
Exemple de analize prescriptive
Numeroase tipuri de întreprinderi care utilizează date și agenții guvernamentale pot beneficia de utilizarea analizei prescriptive, inclusiv a celor din sectoarele serviciilor financiare și de îngrijire a sănătății, unde costul erorii umane este ridicat.
Analiza prescriptivă ar putea fi utilizată pentru a evalua dacă un departament local de pompieri ar trebui să solicite rezidenților să evacueze o anumită zonă atunci când un incendiu arde în apropiere. De asemenea, ar putea fi folosit pentru a prezice dacă un articol despre un anumit subiect va fi popular printre cititori pe baza datelor despre căutări și partajări sociale pentru subiecte conexe. O altă utilizare ar putea fi ajustarea unui program de instruire a lucrătorilor în timp real, în funcție de modul în care acesta răspunde la fiecare lecție.
Analize prescriptive pentru spitale și clinici
În mod similar, analizele prescriptive pot fi utilizate de spitale și clinici pentru a îmbunătăți rezultatele pentru pacienți. Acesta pune datele medicale în context pentru a evalua rentabilitatea diferitelor proceduri și tratamente și pentru a evalua metodele clinice oficiale. Poate fi, de asemenea, utilizat pentru a analiza pacienții din spital cu cel mai mare risc de readmisie, astfel încât furnizorii de asistență medicală să poată face mai mult, prin educația pacientului și prin urmărirea medicului, pentru a preveni revenirile constante la spital sau la camera de urgență.
Analize prescriptive pentru companii aeriene
Să presupunem că sunteți directorul general al unei companii aeriene și doriți să maximizați profiturile companiei dvs. Analiza prescriptivă vă poate ajuta să faceți acest lucru prin ajustarea automată a prețurilor și disponibilității biletelor în funcție de numeroși factori, inclusiv cererea clienților, vremea și prețurile benzinei. Atunci când algoritmul identifică faptul că vânzările de bilete de dinainte de Crăciun din acest an de la Los Angeles la New York sunt în scădere anul trecut, de exemplu, acesta poate reduce în mod automat prețurile, asigurându-se în același timp că nu le scade prea mic în lumina prețurilor mai mari ale petrolului din acest an.
În același timp, atunci când algoritmul evaluează cererea mai mare decât de obicei pentru bilete de la St. Louis la Chicago din cauza condițiilor de drum înghețat, poate crește automat prețurile biletelor. Directorul executiv nu trebuie să se uite toată ziua la un computer uitându-se la ceea ce se întâmplă cu vânzarea biletelor și condițiile pieței și apoi să instruiască lucrătorii să se conecteze la sistem și să schimbe prețurile manual; un program de computer poate face toate acestea și multe altele – și într-un ritm mai rapid, de asemenea.