Præskriptiv analyse bruger historiske data til at finde den bedste fremgangsmåde for fremtiden. På en måde kombinerer præskriptiv analyse elementer fra begge beskrivende , predictive analytics at komme frem til konkrete løsninger. Den øgede optagethed af alt "data" er nu en mainstream-tendens. Analysemarkedet forventes at nå op på 190 milliarder dollars i 2023, hvilket vil vokse med en årlig hastighed på 11.1 %. I mellemtiden forventes markedet for forretningsanalyse at nå $60 milliarder i 2024.
I 2023 vil præskriptiv analyse være på forkant med forretningsanalyse. Det vil stadig være vigtigt at bruge forudsigende og beskrivende analyser til at analysere historiske data og give beskrivende resultater. Men præskriptiv analyse vil tage analyser til et nyt niveau ved at give specifikke anbefalinger givet de nuværende omstændigheder.
Nyere datateknologier såsom Internet of Things (IoT), realtidsanalyse, og sensordrevet forretningsdrift har for nylig styrket håndværket med avanceret dataanalyse. Virksomheder er ikke længere tilfredse med blot at give nøjagtige beskrivelser eller lave præcise forudsigelser.
Nu vil virksomheder have mere – de vil vide, hvilken løsning der passer bedst til et forretningsproblem. Med andre ord søger de en læges recept for et bestemt problem. Dette er præskriptiv analyse i en nøddeskal. Denne sidste fase af analyse adskiller den fra både forudsigende og beskrivende analyse, da den giver resultater, der kan vejlede beslutningstagning baseret på det fremtidige potentiale for forskellige veje. For eksempel kan en detailvirksomhed bruge præskriptive analyser til at tage salgsdata, trends, mønstre og forudsigelser i betragtning, når de træffer vægtede beslutninger, der vil give bedre forretningsresultater.
For at forenkle komplekse begreber er det ultimative mål med præskriptiv analyse at finde den bedste version af sandheden og optimere forretningsprocessen fra ende til anden. Nytilkomne kan være mere nysgerrige efter at vide, hvorfor virksomheder har brug for præskriptive analyser frem for hvordan dette felt af avanceret analyse er.
Hvorfor har du brug for præskriptiv analyse?
De fleste virksomhedsledere foretrækker at få færdiglavede, datadrevne virksomhedsløsninger til at drive deres drift bedre, men de har måske ikke tid eller færdigheder til at forfølge data, Science.
Mens virksomhedsoperatører forstår deres domæne godt og kan hjælpe med at levere de nødvendige data til analyser, vil de have erfarne dataprofessionelle til at træde til og udføre avancerede præskriptive analyser for at nå frem til konkrete løsninger på særlige problemer. Det foreskrivende Kvaliteten af avanceret dataanalyse er særligt tiltalende for allerede stressede virksomhedsledere, som har brug for øjeblikkelige løsninger på problemer.
Ved at forstå forudsigelige data og markedstendenser kan virksomheder udarbejde bedre forretningsstrategier og øge deres overskud. I 2023 vil forudsigende og præskriptive analyser være afgørende for enhver virksomhed, der ønsker at være foran konkurrenterne. Forudsigende analyser vil hjælpe virksomheder med at identificere potentiel kundeadfærd og forudse markedsændringer, der kan påvirke deres bundlinje. Forudsigende analyser vil derefter give anbefalinger om, hvilke beslutninger der skal træffes for at udnytte disse indsigter.
I 2023 vil en omfattende analytisk tilgang til forretningsvækst kræve en forståelse af beskrivende analyseprocesser og evnen til at bruge præskriptive analyser. Virksomheder skal bruge forretningsanalyse og intelligensrapportering sammen for at få handlingsorienteret indsigt og udvikle salgsstrategier, der er både fremadrettede og datadrevne. Forudsigelsesmodeller bør informere beslutningstagning, og virksomhedsledere bør analysere tidligere omsætning og kundeadfærd for at skabe en omfattende strategi for fremtidig vækst.
Analytics kan hjælpe virksomheder med at gøre netop det. Predictive analytics bruger kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) til at analysere kundestatistikker, tællinger af socialt engagement og salgstal for at forudsige fremtidige resultater. Deskriptiv analyse tager denne information og beskriver, hvad der skete i fortiden og giver indsigt i nuværende adfærdsmønstre. Præskriptiv analyse ser derefter på disse mønstre for at give anbefalinger til, hvordan man bedst optimerer driften for den højest mulige succesrate. Med disse tre typer analyser, der arbejder sammen, kan virksomheder bruge AI-drevne prædiktive modeller til at forudse kundepræferencer, identificere tendenser tidligt, bedre allokere ressourcer og øge salget ved at holde sælgere informeret om deres præstationer i forhold til mål.
Receptpligtig Analytics Use Cases
I 2023 vil grundlæggende principper for præskriptiv analyse være kernen i forretningsbeslutningsprocesser. Præskriptive analysemodeller udnytter matematiske algoritmer, heuristiske beslutninger og nøglebeslutninger til at understøtte beslutningstagning. Tidsjusteringer kan anvendes på datatyperne for at identificere den bedst mulige fremgangsmåde og give et støttesystem til foreskrivende beslutninger. For hvert år, der går, bliver virksomheder i stigende grad afhængige af præskriptive analysemodeller for at træffe informerede beslutninger, der maksimerer deres afkast.
Receptpligtig Analytics Use Case: Sundhedsvæsen
En Health Catalyst-artikel nævner fordelene ved præskriptive analyser i sundhedsvæsenet over prædiktiv analyse. Denne artikel indikerer, at forudsigelser alene ikke kan løse patientplejeproblemer. Et yderligere trin, som giver fortolkning af tilknyttede data sammen med forudsigelser, og også sandsynlige behandlingsprocedurer gør analysen nyttig.
Dette yderligere trin inkluderer præskriptive analyser, hvor specifikke, evidensunderbyggede årsager bag forudsigelser citeres sammen med sandsynlige behandlingsprocedurer. Denne tilgang til analyse giver umiddelbare fordele for den praktiserende læge, som kan være en sundhedsekspert, men ikke tilstrækkeligt dygtig til datateknologier til at nå frem til hurtige og øjeblikkelige løsninger. Det foreskrivende en del af analyserne i tilfælde af sundhedsvæsen fungerer som et middel til at ordinere specifikke behandlingsprocedurer, som det ellers ville tage læger lang tid at finde ud af.
I en anden artikel med titlen Datavidenskab i sundhedsvæsenet, Forfatteren hævder, at for at forstå resultatet af forudsigelser og sandsynlige handlingsforløb, bør læger opleve den avancerede dataanalyseproces på første hånd. Forfatteren antyder nytten af et datavarehus i medicinsk dataanalyse, som kan udsætte både eksperter og analytikere for en større stikprøvestørrelse end siled datalagre.
Infografikken med titlen 10 Use Cases for Prescriptive Analytics in Healthcare er værd at gennemgå, da det supplerer den almindelige viden, der findes blandt sundhedsvæsenet og patientmiljøet.
Receptpligtig Analytics Use Case: Salg og Marketing
I detailsalgs- og marketingoperationerne bruges præskriptiv analyse i vid udstrækning til at optimere produkter og priser, identificere mikromarkeder, styre forsyningskæden og designe målrettede kampagner, for at nævne nogle få. Den primære forskel mellem prædiktiv og præskriptiv analyse er, at mens prædiktive værktøjer blot signalerer fremtidige salgs- eller marketingtendenser, kan præskriptive værktøjer faktisk give midlerne til at opnå tendenserne. Blogindlægget med titlen Forudsigende analyse i markedsføring beskriver, hvordan præskriptive analysesystemer og værktøjer hjælper med at optimere salgs- og marketingindsatsen.
Receptpligtig Analytics Use Case: Risikovurdering
De risikobegrænsende brugssager beskrevet i en indsigtsfuld blogindlæg hjælpe læserne med at forstå, hvordan risiko vurderes, mindskes og styres i forhold til nutidens forretningslandskab, især ved brug af de nyeste teknologier. En anden artikel fremhæver de bedste prædiktive analytiske brugssager i forsikringsbranchen.
Hvad er Next-Gen Analytics?
I artiklen med titlen Næste generations analyse gør enorme ting, forfatteren fremsætter en masse futuristiske påstande til fordel for næste generations præskriptive analyser, men faktiske praktikere kan kun fortælle, hvor meget af den tilgængelige litteratur, der er relevant i nutidens avancerede analytiske landskab.
I mellemtiden en artikel om virkningen af maskinlæring i forsyningskæden virksomheder forklarer, at forsyningskædevirksomheder er afhængige af tre søjler af næring: data, maskinlæringsalgoritmer og handlingsevne. Selvom data i forbindelse med de overordnede algoritmer kan identificere risici og potentielle problemer, kan de tilsigtede resultater ikke opnås uden handling. Her refererer handlingsevne til præskriptiv analyse, som leverer klare, definitive datateknologiske løsninger til forretningsbrugere på det rigtige tidspunkt.
For enhver virksomhed, der håber på at få succes i 2023, giver præskriptive analyseapplikationer værdifulde værktøjer ved at give adgang til forudsigelige modeller, der kan hjælpe brugerne med bedre at forstå kundeadfærd og samtidig forudsige fremtidige resultater med nøjagtighed og effektivitet. Ved at bruge analysesoftware kan brugere få indsigt i data og processer for at træffe beslutninger, der fremmer bedre ydeevne.
Billede brugt under licens fra Shutterstock.com
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
- Køb og sælg aktier i PRE-IPO-virksomheder med PREIPO®. Adgang her.
- Kilde: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
- :er
- :ikke
- :hvor
- 11
- 2023
- 2024
- 224
- a
- evne
- Om
- adgang
- Konto
- nøjagtighed
- præcis
- opnå
- opnået
- Handling
- aktioner
- handlinger
- faktiske
- faktisk
- Yderligere
- tilstrækkeligt
- justeringer
- fremskreden
- fordele
- påvirke
- mod
- Agent
- forude
- AI
- algoritmer
- ens
- tillade
- alene
- sammen
- også
- blandt
- an
- analyse
- Analytikere
- analytics
- analysere
- ,
- årligt
- En anden
- foregribe
- enhver
- fra hinanden
- tiltrækkende
- applikationer
- anvendt
- tilgang
- ER
- artikel
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- vurderes
- hjælpe
- forbundet
- At
- forfatter
- til rådighed
- baseret
- BE
- blive
- bag
- fordele
- BEDSTE
- Bedre
- mellem
- Billion
- Blog
- både
- Bund
- bringe
- virksomhed
- forretningsdrift
- Forretningsproces
- virksomheder
- men
- by
- Kampagner
- CAN
- kan ikke
- kapitalisere
- hvilken
- tilfælde
- tilfælde
- Katalysator
- kæde
- omstændigheder
- citeret
- fordringer
- klar
- kombinerer
- Fælles
- Fællesskaber
- Virksomheder
- selskab
- konkurrence
- komplekse
- omfattende
- begreber
- Adfærd
- Core
- kunne
- kursus
- håndværk
- skabe
- kritisk
- nysgerrig
- Nuværende
- kunde
- kundeadfærd
- data
- Dataanalyse
- datalager
- datastyret
- DATAVERSITET
- Beslutningstagning
- afgørelser
- endelige
- leverer
- beskrevet
- Design
- udvikle
- forskel
- forskellige
- do
- gør
- domæne
- køre
- hver
- Tidligt
- effektivitet
- indsats
- elementer
- ende
- engagement
- især
- at alt
- eksempel
- ledere
- forventet
- erfaring
- ekspert
- eksperter
- Forklarer
- favorisere
- få
- felt
- Figur
- endelige
- Finde
- Fornavn
- første hånd
- Til
- forkant
- fremadrettet
- fra
- fundamental
- Fundamentals
- fremtiden
- fremtidig vækst
- futuristisk
- Gevinst
- få
- given
- mål
- Mål
- Dyrkning
- Vækst
- vejlede
- hånd
- skete
- Have
- Helse
- Health Care
- hjælpe
- link.
- højeste
- højdepunkter
- hints
- historisk
- håber
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- identificere
- umiddelbar
- KIMOs Succeshistorier
- vigtigt
- in
- I andre
- omfatter
- Forøg
- øget
- stigende
- angiver
- Infografik
- informere
- oplysninger
- informeret
- indsigt
- forsikring
- Intelligens
- beregnet
- Internet
- tingenes internet
- fortolkning
- ind
- tingenes internet
- IT
- lige
- holde
- Nøgle
- Kend
- viden
- landskab
- større
- seneste
- ledere
- læring
- Niveau
- Leverage
- Licens
- Line (linje)
- litteratur
- Lang
- lang tid
- længere
- leder
- UDSEENDE
- Lot
- maskine
- machine learning
- Mainstream
- lave
- maerker
- Making
- administrere
- lykkedes
- Marked
- Market Trends
- Marketing
- Markeder
- matematiske
- max-bredde
- Maksimer
- Kan..
- midler
- I mellemtiden
- medicinsk
- medicinske data
- mikromarkeder
- afbødning
- ML
- modeller
- mere
- meget
- skal
- navn
- Behov
- behov
- Ny
- ingen
- nu
- numre
- of
- Tilbud
- on
- kun
- Produktion
- Operatører
- Optimer
- or
- ordrer
- Andet
- Ellers
- ud
- Resultat
- udfald
- i løbet af
- særlig
- især
- Passing
- forbi
- patient
- patientpleje
- mønstre
- ydeevne
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- mulig
- Indlæg
- potentiale
- forudsige
- forudsige
- Forudsigelser
- Prediktiv Analytics
- foretrække
- præferencer
- recept
- Priser
- primære
- principper
- Problem
- problemer
- procedurer
- behandle
- Processer
- Produkter
- professionelle partnere
- overskud
- fremskrevet
- give
- giver
- leverer
- Hurtig
- Sats
- hellere
- nå
- læsere
- færdiglavet
- årsager
- for nylig
- anbefalinger
- refererer
- relevant
- stole
- Rapportering
- kræver
- Ressourcer
- detail
- Detailsalg
- afkast
- indtægter
- gennemgå
- højre
- Risiko
- Risikobegrænsning
- risici
- Kør
- salg
- Salg og Marketing
- Salgsstrategier
- Sælgere
- tilfreds
- Tilfreds med
- Videnskab
- krydret
- Søg
- sæt
- Skift
- bør
- Shutterstock
- Signal
- forenkle
- ganske enkelt
- samtidigt
- Størrelse
- dygtighed
- faglært
- Social
- Software
- løsninger
- Løsninger
- SOLVE
- specifikke
- Stage
- statistik
- forblive
- Trin
- Stadig
- strategier
- Strategi
- lykkes
- succes
- sådan
- overlegen
- forsyne
- forsyningskæde
- support
- systemet
- Systemer
- Tag
- tager
- målrettet
- Teknologier
- Teknologier
- fortælle
- end
- at
- Fremtiden
- deres
- derefter
- Disse
- de
- ting
- denne
- dem
- selvom?
- tre
- tid
- til
- nutidens
- sammen
- værktøjer
- top
- behandling
- enorm
- Trend
- Tendenser
- Sandheden
- typer
- ultimativ
- under
- forstå
- forståelse
- brug
- brug tilfælde
- anvendte
- brugere
- ved brug af
- udnytte
- Ved hjælp af
- Værdifuld
- udgave
- ønsker
- Warehouse
- Vej..
- GODT
- Hvad
- hvornår
- som
- mens
- WHO
- hvorfor
- bredt
- vilje
- med
- uden
- ord
- arbejder
- værd
- ville
- år
- dig
- zephyrnet