Prescriptive Analytics nutzt historische Daten, um die beste Vorgehensweise für die Zukunft zu finden. In gewisser Weise kombiniert die präskriptive Analytik Elemente aus beiden beschreibend und Predictive analytics um zu konkreten Lösungen zu gelangen. Die zunehmende Beschäftigung mit allem, was mit „Daten“ zu tun hat, ist mittlerweile ein Mainstream-Trend. Der Analysemarkt wird im Jahr 190 voraussichtlich 2023 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer jährlichen Wachstumsrate von 11.1 % wachsen. Unterdessen wird erwartet, dass der Markt für Geschäftsanalysen bis 60 ein Volumen von 2024 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Im Jahr 2023 wird präskriptive Analytik im Vordergrund der Business Analytics stehen. Der Einsatz prädiktiver und deskriptiver Analysen zur Analyse historischer Daten und zur Bereitstellung deskriptiver Ergebnisse wird weiterhin wichtig sein. Allerdings wird die präskriptive Analytik die Analytik auf eine neue Ebene heben, indem sie unter Berücksichtigung der aktuellen Umstände spezifische Empfehlungen liefert.
Neuere Datentechnologien wie das Internet der Dinge (IoT), Echtzeitanalysenund sensorgesteuerte Geschäftsabläufe haben in letzter Zeit das Handwerk der fortschrittlichen Datenanalyse gestärkt. Unternehmen geben sich nicht mehr damit zufrieden, nur genaue Beschreibungen bereitzustellen oder genaue Vorhersagen zu treffen.
Jetzt wollen Unternehmen mehr – sie wollen wissen, welche Lösung am besten zu einem Geschäftsproblem passt. Mit anderen Worten: Sie suchen nach einem ärztlichen Rezept für ein bestimmtes Problem. Das ist präskriptive Analytik auf den Punkt gebracht. Diese letzte Analysestufe unterscheidet sie sowohl von der prädiktiven als auch der deskriptiven Analyse, da sie Ergebnisse liefert, die die Entscheidungsfindung auf der Grundlage des zukünftigen Potenzials verschiedener Pfade leiten können. Ein Einzelhandelsunternehmen kann beispielsweise präskriptive Analysen nutzen, um Verkaufsdaten, Trends, Muster und Vorhersagen zu berücksichtigen, wenn es gewichtete Entscheidungen trifft, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.
Um komplexe Konzepte zu vereinfachen, besteht das ultimative Ziel der präskriptiven Analyse darin, die beste Version der Wahrheit zu finden und den Geschäftsprozess durchgängig zu optimieren. Neulinge sind möglicherweise eher neugierig, warum Unternehmen präskriptive Analysen benötigen, als vielmehr, wie es in diesem Bereich der fortgeschrittenen Analytik funktioniert.
Warum brauchen Sie präskriptive Analysen?
Die meisten Unternehmensleiter ziehen es vor, vorgefertigte, datengesteuerte Geschäftslösungen zu erhalten, um ihre Abläufe besser zu betreiben, haben aber möglicherweise nicht die Zeit oder die Fähigkeiten, diese umzusetzen Daten Wissenschaft.
Während Geschäftsbetreiber ihr Fachgebiet gut verstehen und bei der Bereitstellung der benötigten Daten für Analysen behilflich sein können, möchten sie, dass erfahrene Datenexperten eingreifen und fortschrittliche präskriptive Analysen durchführen, um eindeutige Lösungen für bestimmte Probleme zu finden. Der präskriptiv Die Qualität fortschrittlicher Datenanalysen ist besonders attraktiv für bereits gestresste Führungskräfte, die sofortige Lösungen für Probleme benötigen.
Durch das Verständnis prädiktiver Daten und Markttrends können Unternehmen bessere Geschäftsstrategien entwickeln und ihre Gewinne steigern. Im Jahr 2023 werden prädiktive und präskriptive Analysen für jedes Unternehmen, das der Konkurrenz einen Schritt voraus sein möchte, von entscheidender Bedeutung sein. Predictive Analytics wird Unternehmen dabei helfen, potenzielles Kundenverhalten zu erkennen und Marktveränderungen zu antizipieren, die sich auf ihr Geschäftsergebnis auswirken könnten. Predictive Analytics liefert dann Empfehlungen dazu, welche Entscheidungen getroffen werden müssen, um diese Erkenntnisse zu nutzen.
Im Jahr 2023 erfordert ein umfassender Analyseansatz für das Unternehmenswachstum ein Verständnis deskriptiver Analyseprozesse und die Fähigkeit, präskriptive Analysen zu nutzen. Unternehmen müssen Geschäftsanalysen und Intelligence-Reporting gemeinsam nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Vertriebsstrategien zu entwickeln, die sowohl zukunftsorientiert als auch datengesteuert sind. Vorhersagemodelle sollten die Entscheidungsfindung beeinflussen, und Unternehmensleiter sollten vergangene Umsätze und Kundenverhalten analysieren, um eine umfassende Strategie für zukünftiges Wachstum zu entwickeln.
Analytics kann Unternehmen dabei unterstützen. Predictive Analytics nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Kundenstatistiken, die Anzahl der sozialen Interaktionen und Verkaufszahlen zu analysieren und so zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Deskriptive Analysen nehmen diese Informationen auf, beschreiben, was in der Vergangenheit passiert ist und liefern Einblicke in aktuelle Verhaltensmuster. Die präskriptive Analyse untersucht dann diese Muster, um Empfehlungen zur bestmöglichen Optimierung der Abläufe für eine möglichst hohe Erfolgsquote zu geben. Wenn diese drei Arten von Analysen zusammenarbeiten, können Unternehmen KI-gesteuerte Vorhersagemodelle nutzen, um Kundenpräferenzen zu antizipieren, Trends frühzeitig zu erkennen, Ressourcen besser zuzuordnen und den Umsatz zu steigern, indem sie Vertriebsmitarbeiter über ihre Leistung im Vergleich zu Zielen auf dem Laufenden halten.
Anwendungsfall für präskriptive Analytiks
Im Jahr 2023 werden die Grundprinzipien der präskriptiven Analytik den Kern geschäftlicher Entscheidungsprozesse bilden. Präskriptive Analysemodelle nutzen mathematische Algorithmen, heuristische Entscheidungen und Schlüsselentscheidungen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Auf die Datentypen können Zeitanpassungen angewendet werden, um die bestmögliche Vorgehensweise zu ermitteln und ein Unterstützungssystem für präskriptive Entscheidungen bereitzustellen. Mit jedem Jahr verlassen sich Unternehmen zunehmend auf präskriptive Analysemodelle, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die ihre Erträge maximieren.
Anwendungsfall für präskriptive Analytik: Gesundheitspflege
Ein Artikel von Health Catalyst nennt die Vorteile von Präskriptive Analytik im Gesundheitswesen gegenüber Predictive Analytics. In diesem Artikel wird darauf hingewiesen, dass Vorhersagen allein die Probleme der Patientenversorgung nicht lösen können. Ein zusätzlicher Schritt, der eine Interpretation der zugehörigen Daten sowie Vorhersagen und wahrscheinlicher Behandlungsverfahren ermöglicht, macht die Analyse nützlich.
Dieser zusätzliche Schritt umfasst präskriptive Analysen, bei denen spezifische, evidenzbasierte Gründe für Vorhersagen zusammen mit wahrscheinlichen Behandlungsverfahren genannt werden. Dieser Analyseansatz bietet unmittelbare Vorteile für den Arzt, der zwar ein Gesundheitsexperte ist, aber nicht über ausreichende Kenntnisse in Datentechnologien verfügt, um schnelle und unmittelbare Lösungen zu finden. Der präskriptiv Ein Teil der Analytik im Gesundheitswesen fungiert als Mittel zur Verschreibung spezifischer Behandlungsverfahren, deren Ermittlung für Ärzte andernfalls lange dauern würde.
In einem anderen Artikel mit dem Titel Datenwissenschaft im Gesundheitswesen, Der Autor behauptet, dass die Ärzte den fortschrittlichen Datenanalyseprozess aus erster Hand erleben sollten, um das Ergebnis von Vorhersagen und die wahrscheinliche Vorgehensweise zu verstehen. Der Autor weist auf den Nutzen eines Data Warehouse in der medizinischen Datenanalyse hin, das Experten und Analysten gleichermaßen eine größere Stichprobengröße bieten kann als isolierte Datenrepositorys.
Die Infografik mit dem Titel 10 Anwendungsfälle für Prescriptive Analytics im Gesundheitswesen ist eine Überprüfung wert, da es das allgemeine Wissen ergänzt, das im Gesundheitswesen und in der Patientengemeinschaft vorhanden ist.
Anwendungsfall „Prescriptive Analytics“: Vertrieb und Marketing
Im Vertriebs- und Marketingbereich des Einzelhandels werden präskriptive Analysen häufig eingesetzt, um Produkte und Preise zu optimieren, Mikromärkte zu identifizieren, die Lieferkette zu verwalten und zielgerichtete Kampagnen zu entwerfen, um nur einige zu nennen. Der Hauptunterschied zwischen prädiktiver und präskriptiver Analyse besteht darin, dass prädiktive Tools lediglich zukünftige Vertriebs- oder Marketingtrends signalisieren, präskriptive Tools jedoch tatsächlich die Mittel zur Umsetzung dieser Trends bereitstellen können. Der Blogbeitrag mit dem Titel Predictive Analytics im Marketing beschreibt, wie präskriptive Analysesysteme und -tools zur Optimierung von Vertriebs- und Marketingbemühungen beitragen.
Anwendungsfall für präskriptive Analytik: Risikobewertung
Die Anwendungsfälle zur Risikominderung werden aufschlussreich beschrieben Blog-Post Helfen Sie den Lesern zu verstehen, wie Risiken in der heutigen Geschäftslandschaft bewertet, gemindert und gemanagt werden, insbesondere durch den Einsatz der neuesten Technologien. Andere Artikel hebt die wichtigsten Anwendungsfälle für prädiktive Analysen im Versicherungsgeschäft hervor.
Was ist Analytics der nächsten Generation?
In dem Artikel mit dem Titel Analytics der nächsten Generation leistet Großes, stellt der Autor viele futuristische Behauptungen zugunsten der präskriptiven Analytik der nächsten Generation auf, aber tatsächliche Praktiker können nur sagen, wie viel der verfügbaren Literatur in der heutigen Landschaft der fortgeschrittenen Analytik relevant ist.
Inzwischen ein Artikel über die Auswirkungen von Maschinelles Lernen in der Lieferkette Unternehmen erklärt, dass Supply-Chain-Unternehmen auf drei Säulen des Lebensunterhalts angewiesen sind: Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen und Umsetzbarkeit. Obwohl Daten in Verbindung mit den überlegenen Algorithmen Risiken und potenzielle Probleme identifizieren können, können ohne Umsetzbarkeit die beabsichtigten Ergebnisse nicht erreicht werden. Hier bezieht sich „Umsetzbarkeit“ auf präskriptive Analysen, die Geschäftsanwendern zum richtigen Zeitpunkt klare, endgültige Datentechnologielösungen liefern.
Für jedes Unternehmen, das im Jahr 2023 erfolgreich sein möchte, bieten präskriptive Analyseanwendungen wertvolle Tools, indem sie den Zugriff auf Vorhersagemodelle ermöglichen, die Benutzern helfen können, das Kundenverhalten besser zu verstehen und gleichzeitig zukünftige Ergebnisse präzise und effizient vorherzusagen. Durch den Einsatz von Analysesoftware können Benutzer Einblicke in Daten und Prozesse gewinnen, um Entscheidungen zu treffen, die zu einer besseren Leistung führen.
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- Quelle: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
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