Modul în care analizele prescriptive pot ajuta companiile

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 factorează informații despre situații sau scenarii posibile, resursele disponibile, performanțele anterioare și performanțele actuale și sugerează un curs de acțiune sau strategie. Poate fi folosit pentru a lua decizii cu privire la orice orizont de timp, de la imediat la termen lung.

Opusul analizei prescriptive este analize descriptive, 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 intrări umane suplimentare, pentru a înțelege și avansa din datele pe care le dobândește, adaptând toate în timp ce. Învățarea automată face posibilă prelucrarea unei cantități imense 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.

Analiza prescriptivă funcționează cu un alt tip de analiză a datelor, analize predictive, care implică utilizarea lui statistici și modelare pentru a determina performanța viitoare, pe baza datelor curente 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

Analizele prescriptive pot 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 pe baza unor fapte foarte analizate, mai degrabă decât să ajungă la concluzii subinformate bazate pe instinct. Analiza prescriptivă poate simula probabilitatea diverselor rezultate și poate arăta probabilitatea fiecăruia, ajutând organizațiile să înțeleagă mai bine nivelul de risc și incertitudine cu care se confruntă decât pe care s-ar putea baza medii. Organizațiile pot dobândi o mai bună înțelegere a probabilității scenarii în cel mai rău caz și planificați în consecință.

Exemple de analize prescriptive

Numeroase tipuri de întreprinderi cu intensitate de date și agenții guvernamentale pot beneficia de utilizarea prescriptivă analize, inclusiv cele din sectoarele serviciilor financiare și de îngrijire a sănătății, unde este costul erorii umane înalt.

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 care prezintă cel mai mare risc de readmisie, astfel încât furnizori de servicii medicale poate 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 tu ești CEO 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. Când algoritmul identifică faptul că vânzările de bilete de dinainte de Crăciun din acest an de la Los Angeles la New York sunt în urmă cu cele de anul trecut, de exemplu, poate reduce în mod automat prețurile, asigurându-se în același timp că nu le scade prea puțin în lumina creșterii petrolului din acest an preturi.

În același timp, 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.