Analisis preskriptif menggunakan data historis untuk menemukan tindakan terbaik di masa depan. Bisa dibilang, analisis preskriptif menggabungkan elemen dari keduanya deskriptif dan analisis prediktif untuk mencapai solusi aktual. Meningkatnya keasyikan dengan segala sesuatu yang bersifat “data” kini menjadi tren umum. Pasar analitik diperkirakan akan mencapai $190 miliar pada tahun 2023, dengan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 11.1%. Sementara itu, pasar analisis bisnis diproyeksikan mencapai $60 miliar pada tahun 2024.
Pada tahun 2023, analisis preskriptif akan menjadi yang terdepan dalam analisis bisnis. Menggunakan analisis prediktif dan deskriptif untuk menganalisis data historis dan memberikan hasil deskriptif tetap penting. Namun, analisis preskriptif akan membawa analisis ke tingkat yang baru dengan memberikan rekomendasi spesifik berdasarkan keadaan saat ini.
Teknologi data yang lebih baru seperti Internet of Things (IoT), analitik waktu nyata, dan operasi bisnis berbasis sensor baru-baru ini mendukung kemampuan analisis data tingkat lanjut. Dunia usaha tidak lagi puas hanya dengan memberikan deskripsi yang akurat atau membuat prediksi yang akurat.
Kini, dunia usaha menginginkan lebih – mereka ingin mengetahui solusi mana yang paling sesuai dengan permasalahan bisnisnya. Dengan kata lain, mereka mencari resep dokter untuk suatu masalah tertentu. Singkatnya, ini adalah analisis preskriptif. Analisis tahap akhir ini membedakannya dari analisis prediktif dan deskriptif, karena memberikan hasil yang dapat memandu pengambilan keputusan berdasarkan potensi masa depan dari jalur yang berbeda. Misalnya, perusahaan ritel dapat menggunakan analisis preskriptif untuk mempertimbangkan data penjualan, tren, pola, dan prediksi ketika membuat keputusan yang berbobot yang akan menghasilkan hasil bisnis yang lebih baik.
Untuk menyederhanakan konsep yang kompleks, tujuan akhir dari analisis preskriptif adalah menemukan versi kebenaran terbaik dan mengoptimalkan proses bisnis secara menyeluruh. Pendatang baru mungkin lebih penasaran untuk mengetahui mengapa bisnis memerlukan analisis preskriptif dibandingkan bagaimana bidang analisis tingkat lanjut ini.
Mengapa Anda Membutuhkan Analisis Preskriptif?
Sebagian besar eksekutif bisnis lebih memilih solusi bisnis siap pakai berbasis data untuk menjalankan operasi mereka dengan lebih baik, namun mereka mungkin tidak memiliki waktu atau keterampilan untuk mewujudkannya. Ilmu Data.
Meskipun operator bisnis memahami domain mereka dengan baik dan dapat membantu menyediakan data yang diperlukan untuk analisis, mereka menginginkan profesional data yang berpengalaman untuk turun tangan dan melakukan analisis preskriptif tingkat lanjut untuk mencapai solusi pasti terhadap masalah tertentu. Itu bersifat menentukan kualitas analisis data tingkat lanjut sangat menarik bagi para eksekutif bisnis yang sudah mengalami stres dan memerlukan solusi segera atas permasalahannya.
Dengan memahami data prediktif dan tren pasar, perusahaan dapat menyusun strategi bisnis yang lebih baik dan meningkatkan keuntungan mereka. Pada tahun 2023, analisis prediktif dan preskriptif akan sangat penting bagi bisnis mana pun yang ingin menjadi yang terdepan dalam persaingan. Analisis prediktif akan membantu perusahaan mengidentifikasi perilaku pelanggan potensial dan mengantisipasi perubahan pasar yang dapat mempengaruhi keuntungan mereka. Analisis prediktif kemudian akan memberikan rekomendasi mengenai keputusan mana yang harus diambil untuk memanfaatkan wawasan ini.
Pada tahun 2023, pendekatan analisis komprehensif terhadap pertumbuhan bisnis memerlukan pemahaman tentang proses analisis deskriptif dan kemampuan untuk memanfaatkan analisis preskriptif. Perusahaan harus menggunakan analisis bisnis dan pelaporan intelijen secara bersamaan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mengembangkan strategi penjualan yang berwawasan ke depan dan berbasis data. Model prediktif harus menginformasikan pengambilan keputusan, dan pemimpin bisnis harus menganalisis pendapatan masa lalu dan perilaku pelanggan untuk menciptakan strategi komprehensif untuk pertumbuhan di masa depan.
Analytics dapat membantu perusahaan melakukan hal tersebut. Analisis prediktif menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk menganalisis statistik pelanggan, jumlah keterlibatan sosial, dan angka penjualan untuk memprediksi hasil di masa depan. Analisis deskriptif mengambil informasi tersebut dan mendeskripsikan apa yang terjadi di masa lalu dan memberikan wawasan tentang pola perilaku saat ini. Analisis preskriptif kemudian melihat pola-pola tersebut untuk memberikan rekomendasi tentang cara terbaik mengoptimalkan operasi untuk mencapai tingkat keberhasilan setinggi mungkin. Dengan ketiga jenis analitik ini bekerja sama, bisnis dapat menggunakan model prediktif berbasis AI untuk mengantisipasi preferensi pelanggan, mengidentifikasi tren sejak dini, mengalokasikan sumber daya dengan lebih baik, dan meningkatkan penjualan dengan terus memberikan informasi kepada tenaga penjualan tentang kinerja mereka terhadap sasaran.
Kasus Penggunaan Analisis Preskriptifs
Pada tahun 2023, prinsip dasar analisis preskriptif akan menjadi inti proses pengambilan keputusan bisnis. Model analitik preskriptif memanfaatkan algoritme matematika, keputusan heuristik, dan keputusan penting untuk mendukung pengambilan keputusan. Penyesuaian waktu dapat diterapkan pada tipe data untuk mengidentifikasi tindakan terbaik dan menyediakan sistem pendukung untuk keputusan preskriptif. Setiap tahunnya, bisnis menjadi semakin bergantung pada model analisis preskriptif untuk membuat keputusan yang tepat dan memaksimalkan keuntungan.
Kasus Penggunaan Analisis Preskriptif: Kesehatan
Sebuah artikel Health Catalyst mengutip keuntungan dari analisis preskriptif dalam perawatan kesehatan atas analisis prediktif. Artikel ini menunjukkan bahwa prediksi saja tidak dapat menyelesaikan masalah perawatan pasien. Langkah tambahan, yang memberikan interpretasi data terkait beserta prediksi, dan juga kemungkinan prosedur pengobatan menjadikan analisis ini berguna.
Langkah tambahan ini mencakup analisis preskriptif di mana alasan spesifik dan didukung bukti di balik prediksi disebutkan bersama dengan kemungkinan prosedur pengobatan. Pendekatan analitik ini menawarkan manfaat langsung bagi praktisi medis, yang mungkin merupakan ahli layanan kesehatan namun tidak cukup terampil dalam teknologi data untuk mendapatkan solusi yang cepat dan cepat. Itu bersifat menentukan bagian dari analisis dalam kasus layanan kesehatan bertindak sebagai agen yang meresepkan prosedur pengobatan tertentu, yang jika tidak maka akan memerlukan waktu lama bagi praktisi medis untuk mengetahuinya.
Dalam artikel lain yang berjudul Ilmu Data dalam Layanan Kesehatan, penulis mengklaim bahwa untuk memahami hasil prediksi dan kemungkinan tindakan, praktisi medis harus mengalami langsung proses analisis data tingkat lanjut. Penulis memberi petunjuk tentang kegunaan gudang data dalam analisis data medis, yang dapat memaparkan para ahli dan analis pada ukuran sampel yang lebih besar daripada repositori data yang tertutup.
Infografis berjudul 10 Kasus Penggunaan untuk Analisis Preskriptif dalam Perawatan Kesehatan Hal ini layak untuk dikaji ulang, karena hal ini melengkapi pengetahuan umum yang ada di kalangan layanan kesehatan dan komunitas pasien.
Kasus Penggunaan Analisis Preskriptif: Penjualan dan Pemasaran
Dalam operasi penjualan dan pemasaran ritel, analisis preskriptif banyak digunakan untuk mengoptimalkan produk dan harga, mengidentifikasi pasar mikro, mengelola rantai pasokan, dan merancang kampanye bertarget, dan masih banyak lagi. Perbedaan utama antara analisis prediktif dan preskriptif adalah bahwa meskipun alat prediktif hanya memberi sinyal tren penjualan atau pemasaran di masa depan, alat preskriptif sebenarnya dapat menyediakan sarana untuk mencapai tren tersebut. Postingan blog berjudul Analisis Prediktif dalam Pemasaran menjelaskan bagaimana sistem dan alat analisis preskriptif membantu mengoptimalkan upaya penjualan dan pemasaran.
Kasus Penggunaan Analisis Preskriptif: Penilaian Risiko
Kasus penggunaan mitigasi risiko dijelaskan secara mendalam posting blog membantu pembaca memahami bagaimana risiko dinilai, dimitigasi, dan dikelola dalam lanskap bisnis saat ini, terutama dengan penggunaan teknologi terkini. Lain artikel menyoroti kasus penggunaan analisis prediktif teratas dalam bisnis asuransi.
Apa itu Analisis Generasi Berikutnya?
Dalam artikel berjudul Analisis Generasi Berikutnya Melakukan Hal-Hal Luar Biasa, penulis membuat banyak klaim futuristik yang mendukung analisis preskriptif generasi berikutnya, namun praktisi sebenarnya hanya dapat mengetahui seberapa banyak literatur yang tersedia relevan dalam lanskap analisis canggih saat ini.
Sementara itu, artikel tentang dampak pembelajaran mesin dalam rantai pasokan bisnis menjelaskan bahwa bisnis rantai pasokan bergantung pada tiga pilar kelangsungan hidup: data, algoritme pembelajaran mesin, dan kemampuan untuk ditindaklanjuti. Meskipun data yang digabungkan dengan algoritme unggul dapat mengidentifikasi risiko dan potensi masalah, tanpa kemampuan untuk bertindak, hasil yang diharapkan tidak dapat dicapai. Di sini, kemampuan untuk ditindaklanjuti mengacu pada analisis preskriptif, yang memberikan solusi teknologi data yang jelas dan pasti kepada pengguna bisnis pada waktu yang tepat.
Untuk bisnis apa pun yang berharap sukses di tahun 2023, aplikasi analitik preskriptif menyediakan alat berharga dengan memungkinkan akses ke model prediktif yang dapat membantu pengguna lebih memahami perilaku pelanggan sekaligus memprediksi hasil masa depan dengan akurat dan efisien. Dengan memanfaatkan perangkat lunak analitik, pengguna dapat memperoleh wawasan tentang data dan proses untuk mengambil keputusan yang mendorong kinerja lebih baik.
Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 11
- 2023
- 2024
- 224
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- mengakses
- Akun
- ketepatan
- tepat
- Mencapai
- dicapai
- Tindakan
- tindakan
- tindakan
- sebenarnya
- sebenarnya
- Tambahan
- cukup
- penyesuaian
- maju
- keuntungan
- mempengaruhi
- terhadap
- Agen
- di depan
- AI
- algoritma
- sama
- Membiarkan
- sendirian
- sepanjang
- juga
- antara
- an
- analisis
- Analis
- analisis
- menganalisa
- dan
- tahunan
- Lain
- mengharapkan
- Apa pun
- selain
- menarik
- aplikasi
- terapan
- pendekatan
- ADALAH
- artikel
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- dinilai
- membantu
- terkait
- At
- penulis
- tersedia
- berdasarkan
- BE
- menjadi
- di belakang
- Manfaat
- TERBAIK
- Lebih baik
- antara
- Milyar
- Blog
- kedua
- Bawah
- membawa
- bisnis
- operasi bisnis
- Proses bisnis
- bisnis
- tapi
- by
- Kampanye
- CAN
- tidak bisa
- bermodalkan
- yang
- kasus
- kasus
- Katalisator
- rantai
- keadaan
- dikutip
- klaim
- jelas
- menggabungkan
- Umum
- Masyarakat
- Perusahaan
- perusahaan
- kompetisi
- kompleks
- luas
- konsep
- Mengadakan
- Core
- bisa
- Tentu saja
- kerajinan
- membuat
- kritis
- ingin tahu
- terbaru
- pelanggan
- perilaku pelanggan
- data
- Data Analytics
- data warehouse
- Data-driven
- DATAVERSITAS
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- definitif
- memberikan
- dijelaskan
- Mendesain
- mengembangkan
- perbedaan
- berbeda
- do
- melakukan
- domain
- mendorong
- setiap
- Awal
- efisiensi
- upaya
- elemen
- akhir
- interaksi
- terutama
- segala sesuatu
- contoh
- eksekutif
- diharapkan
- pengalaman
- ahli
- ahli
- Menjelaskan
- mendukung
- beberapa
- bidang
- Angka
- terakhir
- Menemukan
- Pertama
- tangan pertama
- Untuk
- garis terdepan
- berwawasan ke depan
- dari
- mendasar
- Fundamental
- masa depan
- pertumbuhan masa depan
- futuristik
- Mendapatkan
- mendapatkan
- diberikan
- tujuan
- Anda
- Pertumbuhan
- Pertumbuhan
- membimbing
- tangan
- terjadi
- Memiliki
- Kesehatan
- Perawatan Kesehatan
- membantu
- di sini
- paling tinggi
- highlight
- petunjuk
- historis
- berharap
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- Namun
- HTTPS
- mengenali
- Segera
- Dampak
- penting
- in
- Di lain
- termasuk
- Meningkatkan
- Pada meningkat
- makin
- menunjukkan
- Infographic
- memberitahu
- informasi
- informasi
- wawasan
- asuransi
- Intelijen
- dimaksudkan
- Internet
- internet hal-hal
- interpretasi
- ke
- idiot
- IT
- hanya
- pemeliharaan
- kunci
- Tahu
- pengetahuan
- pemandangan
- lebih besar
- Terbaru
- pemimpin
- pengetahuan
- Tingkat
- Leverage
- Lisensi
- baris
- literatur
- Panjang
- lama
- lagi
- mencari
- TERLIHAT
- Lot
- mesin
- Mesin belajar
- Arus utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- mengelola
- berhasil
- Pasar
- Trend pasar
- Marketing
- pasar
- matematis
- max-width
- Maksimalkan
- Mungkin..
- cara
- Sementara itu
- medis
- data medis
- pasar mikro
- mitigasi
- ML
- model
- lebih
- banyak
- harus
- nama
- Perlu
- dibutuhkan
- New
- tidak
- sekarang
- nomor
- of
- Penawaran
- on
- hanya
- Operasi
- operator
- Optimize
- or
- urutan
- Lainnya
- jika tidak
- di luar
- Hasil
- hasil
- lebih
- tertentu
- khususnya
- Lewat
- lalu
- pasien
- perawatan pasien
- pola
- prestasi
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- mungkin
- Pos
- potensi
- meramalkan
- memprediksi
- Prediksi
- Predictive Analytics
- lebih suka
- preferensi
- resep
- harga
- primer
- prinsip-prinsip
- Masalah
- masalah
- Prosedur
- proses
- proses
- Produk
- profesional
- keuntungan
- diproyeksikan
- memberikan
- menyediakan
- menyediakan
- Cepat
- Penilaian
- agak
- mencapai
- pembaca
- sudah jadi
- alasan
- baru-baru ini
- rekomendasi
- mengacu
- relevan
- mengandalkan
- Pelaporan
- membutuhkan
- Sumber
- eceran
- Penjualan Ritel
- Pengembalian
- pendapatan
- meninjau
- benar
- Risiko
- Mitigasi Risiko
- risiko
- Run
- penjualan
- Penjualan dan Pemasaran
- Strategi Penjualan
- tenaga penjual
- puas
- puas dengan
- Ilmu
- berpengalaman
- Mencari
- set
- Pergeseran
- harus
- Shutterstock
- Sinyal
- menyederhanakan
- hanya
- serentak
- Ukuran
- ketrampilan
- terampil
- Sosial
- Perangkat lunak
- larutan
- Solusi
- MEMECAHKAN
- tertentu
- Tahap
- statistika
- tinggal
- Langkah
- Masih
- strategi
- Penyelarasan
- berhasil
- sukses
- seperti itu
- unggul
- menyediakan
- supply chain
- mendukung
- sistem
- sistem
- Mengambil
- Dibutuhkan
- ditargetkan
- Teknologi
- Teknologi
- mengatakan
- dari
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- mereka
- kemudian
- Ini
- mereka
- hal
- ini
- itu
- meskipun?
- tiga
- waktu
- untuk
- hari ini
- bersama
- alat
- puncak
- pengobatan
- dahsyat
- kecenderungan
- Tren
- kebenaran
- jenis
- terakhir
- bawah
- memahami
- pemahaman
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- Pengguna
- menggunakan
- Penggunaan
- Memanfaatkan
- Berharga
- versi
- ingin
- Gudang
- Cara..
- BAIK
- Apa
- ketika
- yang
- sementara
- SIAPA
- mengapa
- sangat
- akan
- dengan
- tanpa
- kata
- kerja
- bernilai
- akan
- tahun
- kamu
- zephyrnet.dll