Хрустальный шар современного бизнеса

Учитывая большой объем данных, которыми располагают компании, стало крайне важно анализировать собранную информацию, чтобы повысить реальную ценность бизнеса. Однако определить наилучшие способы анализа собранных данных может быть довольно сложно. Благодаря применению предписывающего анализа ваш бизнес может определить важные моменты и принять стратегические решения на основе данных. Это поможет вам избежать недостатков стандартных методов анализа данных. Узнайте, что такое предписывающая аналитика, как она работает и как она помогает в бизнес-аналитике.

Что такое предписывающая аналитика?

Предписывающая аналитика — это тип анализа данных. Он использует инструменты и передовые процессы для анализа контента и данных, чтобы предоставить быстрые рекомендации по оптимизации бизнес-практики. Прескриптивный анализ предлагает ответ на вопрос: «что делать?»

Предписывающая аналитика использует информацию о прошлой производительности, текущей производительности, сценариях или возможных ситуациях, а также доступных ресурсах и дает предложения по стратегии или образу действий. Он 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 рабочего процесса предписывающей аналитики высокого уровня.

Определите вопрос

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

Интегрируйте свои данные

Во-вторых, соберите необходимые данные и создайте свой набор данных. Для получения точной модели исправьте данные, отражающие каждый фактор, который вы можете учитывать. При подготовке данных для проектов машинного обучения учитывайте перечисленные ниже моменты:

• Убедитесь, что ваш набор данных правильно отформатирован и помечен.
• Избегайте перекосов в обучении и утечки данных.
• Удалите все недостающие, противоречивые или неполные данные.
• Обеспечьте точность, проверив набор данных после импорта.

Было бы полезно, если бы вы нашли подходящие 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 написать его с самого начала или использовать любой инструмент автоматического машинного обучения для создания собственной модели машинного обучения. Эта модель, основанная на алгоритмах, требует сочетания структурированных данных, бизнес-правил и различных аналитических методов, таких как графы моделирования, эвристическая оптимизация и теория игр. Очень важно повторять и точно настраивать модель, чтобы обеспечить точные результаты. Регулярное тестирование с использованием новых данных имеет решающее значение для оценки соответствия рекомендаций ожиданиям.

Разверните свою модель

Ваша предписывающая модель будет готова к использованию, как только вы убедитесь в ее эффективности. Это может быть разовый проект или часть какого-то продолжающегося процесса. Асинхронная пакетная рекомендация подходит для одноразового проекта. Однако если ваша модель требует более крупного процесса, лучшим вариантом будет синхронное развертывание. Когда вы добавляете новые данные, ваша модель должна корректироваться автоматически. Это повышает точность рекомендаций.

Примите меры

Ознакомьтесь с рекомендацией и посмотрите, имеет ли она достаточный смысл, а затем приступайте к действиям. В некоторых ситуациях требуется человеческое вмешательство и суждение, и предписывающий анализ следует рассматривать как поддержку принятия решений, а не как автоматизацию принятия решений.

Преимущества и недостатки предписывающей аналитики

У предписывающей аналитики есть свои преимущества и ограничения. Обратитесь к пунктам ниже, чтобы подтвердить 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 на основе тщательно проанализированных фактов, а не принимать необоснованные, инстинктивные решения.
• Предписывающая аналитика моделирует несколько результатов и показывает вероятность каждого из них, что помогает организациям четко понимать, с какими уровнями риска они могут столкнуться.
• Предприятия, использующие статистику предписывающего анализа, могут лучше понять наихудшие сценарии и соответствующим образом планировать.

Недостатки:

• Предписывающая аналитика не является надежной. Следовательно, только если организации знают, какие вопросы следует задавать, и дают соответствующую реакцию на ответы, они могут быть эффективными.
• Это эффективно только при наличии действительных входных данных. В случае неверных входных данных результаты будут неточными.
• Не совсем надежный для долгосрочных решений.
• Лишь немногие поставщики больших данных предлагают результаты. Однако другие, возможно, не смогут добиться конкретных результатов.

Примеры предписывающей аналитики

Некоторые из распространенных примеров предписывающей аналитики:

• Финансовые услуги: автоматически анализируйте кредитный риск или кредитный риск, чтобы снизить общий риск.
• Здравоохранение: при госпитализации и повторной госпитализации пациентов прогнозирование обеспечивает лучший уход за пациентами.
• Энергетические предприятия: Обеспечьте стабильное обслуживание с прогнозированием циклов пикового спроса.
• Розничные потребители: автоматизируйте ценообразование и маркетинговые сообщения для повышения склонности клиентов к повторным покупкам.
• Науки о жизни: признать наиболее эффективное и действенное выравнивание территорий.
• Государственный сектор: в зависимости от плотности населения оптимизируйте свои инвестиции в транспортную инфраструктуру.
• Туристическое гостеприимство: продвигайте цены и пакеты услуг, а также сегментируйте клиентскую базу.
• Производство. Точное прогнозирование спроса повысит ваши возможности выполнения заказов.

Некоторые государственные учреждения и предприятия, работающие с большими объемами данных, получают выгоду от приложений предписывающей аналитики. В него входят многочисленные компании из сферы здравоохранения и финансового сектора, где высока вероятность человеческих ошибок.

Прогнозная и предписывающая аналитика

Как описательная, так и прогнозная аналитика включает использование моделирования и статистики для определения предстоящих результатов на основе исторических и текущих данных. Однако предписывающий анализ делает шаг вперед, используя комбинацию алгоритмов, машинного обучения и бизнес-правил для моделирования нескольких подходов к конкретной бизнес-задаче. В таблице ниже сравниваются предписывающая и прогнозная аналитика.

Заключение

Предписывающая аналитика не должна вызывать беспокойство. При правильном фундаменте он может оказаться мощным инструментом, помогающим формулировать стратегии, достигать организационных целей и оптимизировать процессы. Если предписывающая аналитика — это что-то новое или неизвестное для вашей организации, сейчас самое время признать ее влияние на процесс принятия решений. Вы можете начать с поиска ответа на один вопрос или любого процесса, который вы хотите оптимизировать. Соберите данные, связанные с этим конкретным процессом или вопросом, и пройдитесь по каждому типу аналитики для получения полезных результатов.

Повысьте свои знания с помощью онлайн-курса аналитика данных Simplilearn и получите сертификацию. Изучите инструменты и методы аналитики, применяйте статистику, прогнозную 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 предприятиям принимать обоснованные и более эффективные решения. Это помогает ответить на вопросы о том, что необходимо сделать, чтобы что-то произошло в будущем.

2. Есть ли предпосылки для внедрения предписывающей аналитики в организации?

Существует четыре обязательных условия для внедрения предписывающей аналитики в организации.

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

3. Каковы примеры прогнозной аналитики?

Некоторые примеры прогнозной аналитики перечислены ниже:

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