Хрустальный шар современного бизнеса

С учетом большого объема данных, которыми располагают компании, стало крайне важно анализировать собранную информацию, чтобы получить реальную ценность для бизнеса. Однако определение наилучших способов анализа собранных данных может быть довольно сложным. С применением предписывающего анализа ваш бизнес может определить критические моменты и приступить к принятию стратегических решений на основе данных. Это поможет вам избежать недостатков стандартных методов анализа данных. Узнайте, что такое предписывающая аналитика, как она работает и как она помогает бизнес-аналитике.

Что такое предписывающая аналитика?

Предписывающая аналитика — это тип аналитики данных. Она использует инструменты и передовые процессы для анализа контента и данных с целью предоставления быстрых рекомендаций по оптимизации бизнес-практик. Предписывающий анализ предлагает ответ на вопрос: «что следует сделать?»

Предписывающая аналитика использует информацию о прошлых показателях, текущих показателях, сценариях или возможных ситуациях, а также доступных ресурсах и дает предложения по стратегии или курсу действий. Она используется для принятия решений о долгосрочных или немедленных действиях.

Как работает предписывающая аналитика?

Предписывающий анализ дает рекомендуемые действия. Методы предписывающего анализа зависят от конкретного варианта использования и типа данных. Ниже приведен обзор высокоуровневого рабочего процесса предписывающей аналитики.

Определите вопрос

Во-первых, вы должны четко понимать свои проблемы или вопросы, для которых вы ищете решение. Это упомянет требования к данным и позволит предписывающей модели генерировать действенные результаты.

Интегрируйте ваши данные

Во-вторых, соберите необходимые данные и создайте свой набор данных. Для точной модели исправьте данные, которые представляют каждый фактор, который вы можете рассмотреть. При подготовке данных для проектов машинного обучения рассмотрите перечисленные ниже пункты:

• Убедитесь, что ваш набор данных правильно отформатирован и маркирован.
• Избегайте перекосов в результатах обучения и утечки данных.
• Удалите все отсутствующие, непоследовательные или неполные данные.
• Обеспечьте точность, проверив набор данных после импорта.

Вам будет полезно найти правильные инструменты, поскольку вы можете работать с большими данными в режиме реального времени. Облачные хранилища данных оказываются экономически эффективными и предлагают вам необходимую мощность, скорость и хранилище.

Разработайте свою модель

Теперь вы можете легко создавать, оценивать, развертывать и обучать свою предписывающую модель. С помощью специалиста по данным вы можете закодировать ее с самого начала или использовать любой инструмент автоматического МО для создания пользовательской модели МО. Эта основанная на алгоритмах модель требует сочетания структурированных данных, бизнес-правил и различных аналитических методов, таких как графики моделирования, эвристическая оптимизация и теория игр. Важно итерировать и настраивать модель, чтобы гарантировать точные результаты. Регулярное тестирование с новыми данными имеет решающее значение для оценки соответствия рекомендаций ожиданиям.

Разверните свою модель

Ваша предписывающая модель готова к использованию, как только вы убедитесь в ее производительности. Это может быть одноразовый проект или часть некоторого текущего процесса. Асинхронная пакетная рекомендация подходит для одноразового проекта. Однако, если ваша модель требует более крупного процесса, синхронное развертывание является наилучшим вариантом. По мере добавления новых данных ваша модель должна автоматически корректироваться. Это повышает точность рекомендаций.

Принять меры

Просмотрите рекомендации и посмотрите, достаточно ли они осмысленны, а затем переходите к действиям. Некоторые ситуации требуют человеческого вмешательства и суждения, и предписывающий анализ следует рассматривать как поддержку принятия решений, а не как автоматизацию принятия решений.

Преимущества и недостатки предписывающей аналитики

Предписывающая аналитика имеет свои преимущества и ограничения. Ознакомьтесь с пунктами ниже, чтобы признать то же самое.

Преимущества:

• Предписывающая аналитика формируется в соответствии с меняющимися условиями и внезапными неопределенностями.
• Это повышает эффективность, предотвращает мошенничество, снижает риски, создает лояльных клиентов и соответствует целям бизнеса.
• Благодаря эффективному применению он помогает предприятиям принимать обоснованные решения с помощью тщательно проанализированных фактов, а не принимать инстинктивные, необоснованные решения.
• Предписывающая аналитика моделирует несколько результатов и показывает вероятность каждого из них, что помогает организациям четко понимать уровни риска, с которыми они могут столкнуться.
• Компании, использующие статистику предписывающего анализа, могут лучше понимать наихудшие сценарии и планировать свою деятельность соответствующим образом.

Недостатки:

• Предписывающая аналитика не является абсолютно надежной. Следовательно, только если организации знают, какие вопросы задавать и как правильно реагировать на ответы, они могут быть эффективными.
• Он эффективен только при наличии действительных входных данных. В случае недействительных входных данных результаты будут неточными.
• Не совсем надежен для долгосрочных решений.
• Только несколько поставщиков больших данных предлагают результаты. Однако другие могут не иметь возможности предоставить конкретные результаты.

Примеры предписывающей аналитики

Вот некоторые из распространенных примеров предписывающей аналитики:

• Финансовые услуги: автоматически анализируйте кредитный риск для снижения общего риска.
• Здравоохранение: При госпитализации и повторной госпитализации пациентов прогнозирование позволяет повысить качество ухода за ними.
• Энергетические компании: предоставление стабильного обслуживания с прогнозированием пикового цикла спроса.
• Розничные потребители: автоматизируйте ценообразование и маркетинговые сообщения для повышения склонности клиентов к повторным покупкам.
• Науки о жизни: Определите наиболее эффективное и действенное распределение территорий.
• Государственный сектор: оптимизируйте инвестиции в транспортную инфраструктуру в зависимости от плотности населения.
• Туристическое гостеприимство: продвижение цен и пакетов, сегментация клиентской базы.
• Производство: благодаря точному прогнозированию спроса вы сможете расширить свои возможности по выполнению заказов.

Несколько государственных учреждений и предприятий, работающих с большими объемами данных, извлекают выгоду из приложений предписывающей аналитики. Сюда входят несколько компаний из сферы здравоохранения и финансов, где высока вероятность человеческих ошибок.

Предиктивная и предписывающая аналитика

Как описательная, так и предиктивная аналитика включают использование моделирования и статистики для определения предстоящей производительности в соответствии с историческими и текущими данными. Однако предписывающий анализ делает шаг вперед, используя комбинацию алгоритмов, машинного обучения и бизнес-правил для моделирования нескольких подходов к конкретной бизнес-проблеме. В таблице ниже сравниваются предписывающая и предиктивная аналитика.

Заключение

Предписывающая аналитика не должна вызывать беспокойства. При правильной основе она может оказаться мощным инструментом, помогающим формулировать стратегии, достигать организационных целей и оптимизировать процессы. Если предписывающая аналитика является чем-то новым или неизвестным для вашей организации, сейчас самое время признать ее влияние на ваш процесс принятия решений. Вы можете начать с поиска ответа на один вопрос или любого процесса, который вы хотите оптимизировать. Соберите данные, которые окружают этот конкретный процесс или вопрос, и пройдите по каждому типу аналитики для получения полезных результатов.

Повысьте уровень своих знаний с помощью онлайн-курса аналитика данных Simplilearn и получите сертификацию. Изучите аналитические инструменты и методы, применяйте статистику и предиктивную или предписывающую аналитику и многое другое в бизнес-среде. Зарегистрируйтесь сейчас!

Часто задаваемые вопросы

1. Как предписывающая аналитика влияет на принятие решений в бизнесе?

Предписывающая аналитика помогает компаниям принимать обоснованные и лучшие решения. Она помогает отвечать на вопросы о том, что нужно сделать, чтобы что-то произошло в будущем.

2. Существуют ли какие-либо предпосылки для внедрения предписывающей аналитики в организации?

Для внедрения предписывающей аналитики в организации необходимо выполнить четыре условия.

1. Соответствующие источники данных
2. Чистота и полезность данных
3. Автоматизация и машинное обучение
4. Достижение бизнес-целей

3. Каковы примеры предиктивной аналитики?

Ниже приведены некоторые примеры предиктивной аналитики:

• Прогнозировать поведение потребителей в розничной торговле.
• Распознавание изображений на компьютерах
• Выявление заболеваний в здравоохранении
• Обнаружение мошеннических финансовых операций.