Jak může normativní analýza pomoci podnikům

Co je preskriptivní analýza?

Předpisová analytika je typem analýzy dat - využití technologie, která pomáhá podnikům lépe se rozhodovat pomocí analýzy nezpracovaných dat. Konkrétně informace o normativních analytických faktorech o možných situacích nebo scénářích, dostupné zdroje, předchozí výkon a současný výkon a navrhuje postup nebo strategie. Lze jej použít k rozhodování o jakémkoli časový horizont, od okamžitého po dlouhodobý.

Opakem normativní analýzy je deskriptivní analytika, která zkoumá rozhodnutí a výsledky po faktu.

Jak funguje preskriptivní analýza

Předpisová analytika se opírá o techniky umělé inteligence, jako je strojové učení - schopnost a počítačový program, bez dalšího lidského vstupu, porozumět získaným datům a vycházet z nich, přizpůsobovat je všem chvíli. Strojové učení umožňuje zpracovat obrovské množství dat, která jsou dnes k dispozici. Jakmile budou k dispozici nová nebo další data, počítačové programy se automaticky přizpůsobí, aby je využívaly, v procesu, který je mnohem rychlejší a komplexnější, než by zvládly lidské schopnosti.

Předpisová analytika funguje s jiným typem datové analýzy, prediktivní analytika, což zahrnuje použití statistika a modelování k určení budoucí výkonnosti na základě současných a historických údajů. Jde však ještě dále: pomocí odhadu prediktivní analytiky o tom, co se pravděpodobně stane, doporučuje, jakým dalším směrem se vydat.

Výhody a nevýhody preskriptivní analýzy

Předpisová analytika může prosekat nepořádek bezprostřední nejistoty a měnících se podmínek. Může pomoci předcházet podvodům, omezovat rizika, zvyšovat efektivitu, plnit obchodní cíle a vytvářet věrnější zákazníky.

Předpisová analytika však není spolehlivá. Je efektivní pouze tehdy, když organizace vědí, jaké otázky si klást a jak na ně reagovat. Pokud jsou vstupní předpoklady neplatné, výsledky výstupu nebudou přesné.

Pokud jsou však normativně použity, mohou normativní předpisy pomoci organizacím rozhodovat se na základě vysoce analyzovaných faktů, než aby se vrhli na nedostatečně informované závěry založené na instinktu. Předpisová analytika může simulovat pravděpodobnost různých výsledků a ukázat pravděpodobnost každého z nich, což pomáhá aby organizace lépe porozuměly úrovni rizika a nejistoty, se kterou se potýkají, než by se na ně mohly spolehnout průměry. Organizace mohou lépe porozumět pravděpodobnosti nejhorší scénáře a podle toho plánovat.

Příklady preskriptivní analýzy

Řada typů datově náročných podniků a vládních agentur může těžit z používání předpisu analytiky, včetně analytiků v odvětví finančních služeb a zdravotnictví, kde jsou náklady na lidskou chybu vysoký.

Ke stanovení, zda by místní hasiči měli vyžadovat po obyvatelích evakuaci konkrétní oblasti, když v blízkosti hoří požár, by mohla být použita normativní analýza. Dalo by se také použít k předpovědi, zda bude článek na konkrétní téma mezi čtenáři oblíbený na základě údajů o vyhledávání a sociálních sdíleních souvisejících témat. Dalším využitím by mohlo být nastavení programu školení pracovníků v reálném čase podle toho, jak pracovník reaguje na každou lekci.

Předpisová analýza pro nemocnice a kliniky

Podobně mohou normativní analýzy použít nemocnice a kliniky ke zlepšení výsledků pro pacienty. Dává údaje o zdravotnictví do kontextu s cílem vyhodnotit nákladovou efektivitu různých postupů a ošetření a vyhodnotit oficiální klinické metody. Lze jej také použít k analýze, u kterých nemocničních pacientů je nejvyšší riziko opětovného přijetí, aby Poskytovatelé zdravotní péče může udělat více, a to prostřednictvím vzdělávání pacientů a sledování lékařů, aby se zabránilo neustálému návratu do nemocnice nebo na pohotovost.

Předpisová analýza pro letecké společnosti

Předpokládejme, že jste to vy výkonný ředitel letecké společnosti a chcete maximalizovat zisky své společnosti. Normativní analytika vám k tomu může pomoci automatickou úpravou cen a dostupnosti jízdenek na základě mnoha faktorů, včetně poptávky zákazníků, počasí a cen benzínu. Když algoritmus zjistí, že letošní předvánoční prodeje vstupenek z Los Angeles do New Yorku zaostávají za loňskými, například může automaticky snížit ceny, a přitom zajistit, aby je ve světle vyšší letošní ropy nesnížily příliš nízko ceny.

Současně, když algoritmus vyhodnotí vyšší než obvyklou poptávku po jízdenkách ze St. Louis do Chicaga kvůli zledovatělým silničním podmínkám, může automaticky zvýšit ceny letenek. Generální ředitel nemusí celý den zírat na počítač a sledovat, co se děje s prodejem vstupenek a tržními podmínkami, a poté instruovat pracovníky, aby se přihlásili do systému a ručně změnili ceny; počítačový program toho všeho umí a ještě mnohem víc - a také rychlejším tempem.