L'analisi prescrittiva utilizza i dati storici per trovare la migliore linea d'azione per il futuro. In un certo senso, l’analisi prescrittiva combina elementi di entrambi descrittivo ed analisi predittiva per arrivare a soluzioni concrete. La crescente preoccupazione per tutto ciò che riguarda i “dati” è ormai una tendenza dominante. Si prevede che il mercato dell’analisi raggiungerà i 190 miliardi di dollari nel 2023, crescendo a un tasso annuo dell’11.1%. Nel frattempo, si prevede che il mercato dell’analisi aziendale raggiungerà i 60 miliardi di dollari entro il 2024.
Nel 2023, l’analisi prescrittiva sarà in prima linea nell’analisi aziendale. L’utilizzo dell’analisi predittiva e descrittiva per analizzare i dati storici e fornire risultati descrittivi sarà ancora importante. Tuttavia, l’analisi prescrittiva porterà l’analisi a un nuovo livello fornendo raccomandazioni specifiche date le circostanze attuali.
Le più recenti tecnologie di dati come l’Internet delle cose (IoT), analisi in tempo realee le operazioni aziendali basate sui sensori hanno recentemente rafforzato l’arte dell’analisi avanzata dei dati. Le aziende non si accontentano più semplicemente di fornire descrizioni accurate o fare previsioni accurate.
Ora le aziende vogliono di più: vogliono sapere quale soluzione si adatta meglio a un problema aziendale. In altre parole, chiedono la prescrizione del medico per un problema particolare. Questa è l'analisi prescrittiva in poche parole. Questa fase finale dell’analisi la distingue sia dall’analisi predittiva che da quella descrittiva, poiché fornisce risultati che possono guidare il processo decisionale in base al potenziale futuro dei diversi percorsi. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio può utilizzare l'analisi prescrittiva per tenere conto dei dati di vendita, delle tendenze, dei modelli e delle previsioni quando prende decisioni ponderate che porteranno a risultati aziendali migliori.
Per semplificare concetti complessi, l'obiettivo finale dell'analisi prescrittiva è trovare la migliore versione della verità e ottimizzare il processo aziendale dall'inizio alla fine. I nuovi arrivati potrebbero essere più curiosi di sapere perché le aziende necessitano di analisi prescrittive piuttosto che come funziona questo campo dell’analisi avanzata.
Perché hai bisogno dell’analisi prescrittiva?
La maggior parte dei dirigenti aziendali preferisce ottenere soluzioni aziendali già pronte e basate sui dati per gestire meglio le proprie operazioni, ma potrebbe non avere il tempo o le competenze per perseguire Science Data.
Sebbene gli operatori aziendali comprendano bene il loro dominio e possano fornire assistenza nel fornire i dati necessari per l'analisi, desiderano che professionisti esperti dei dati intervengano e conducano analisi prescrittive avanzate per arrivare a soluzioni definitive a problemi particolari. IL prescrittivo la qualità dell'analisi avanzata dei dati è particolarmente interessante per i dirigenti aziendali già stressati che necessitano di soluzioni immediate ai problemi.
Comprendendo i dati predittivi e le tendenze del mercato, le aziende possono elaborare strategie aziendali migliori e aumentare i propri profitti. Nel 2023, l’analisi predittiva e prescrittiva sarà fondamentale per qualsiasi azienda che desideri stare al passo con la concorrenza. L’analisi predittiva aiuterà le aziende a identificare il comportamento potenziale dei clienti e ad anticipare i cambiamenti del mercato che potrebbero influenzare i loro profitti. L’analisi predittiva fornirà quindi consigli su quali decisioni prendere per trarre vantaggio da queste informazioni.
Nel 2023, un approccio analitico completo alla crescita aziendale richiederà la comprensione dei processi di analisi descrittiva e la capacità di utilizzare l’analisi prescrittiva. Le aziende devono utilizzare insieme l’analisi aziendale e il reporting di intelligence per ottenere informazioni utili e sviluppare strategie di vendita lungimiranti e basate sui dati. I modelli predittivi dovrebbero informare il processo decisionale e i leader aziendali dovrebbero analizzare i ricavi passati e il comportamento dei clienti per creare una strategia completa per la crescita futura.
L’analisi può aiutare le aziende a fare proprio questo. L'analisi predittiva utilizza l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per analizzare le statistiche dei clienti, il conteggio del coinvolgimento sui social e i numeri delle vendite per prevedere i risultati futuri. L’analisi descrittiva prende tali informazioni e descrive cosa è successo in passato e fornisce approfondimenti sui modelli di comportamento attuali. L'analisi prescrittiva esamina quindi questi modelli per fornire consigli su come ottimizzare al meglio le operazioni per ottenere il più alto tasso di successo possibile. Con l’interazione di questi tre tipi di analisi, le aziende possono utilizzare modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale per anticipare le preferenze dei clienti, identificare tempestivamente le tendenze, allocare meglio le risorse e aumentare le vendite mantenendo i venditori informati sulle loro prestazioni rispetto agli obiettivi.
Caso d'uso dell'analisi prescrittivas
Nel 2023, i principi fondamentali dell’analisi prescrittiva saranno il fulcro dei processi decisionali aziendali. I modelli di analisi prescrittiva sfruttano algoritmi matematici, decisioni euristiche e decisioni chiave per supportare il processo decisionale. È possibile applicare aggiustamenti temporali ai tipi di dati per identificare la migliore linea d'azione possibile e fornire un sistema di supporto per le decisioni prescrittive. Con il passare degli anni, le aziende fanno sempre più affidamento su modelli di analisi prescrittiva per prendere decisioni informate che massimizzano i loro rendimenti.
Caso d'uso dell'analisi prescrittiva: Assistenza sanitaria
Un articolo di Health Catalyst cita i vantaggi di analisi prescrittiva in sanità rispetto all’analisi predittiva. Questo articolo indica che le previsioni da sole non possono risolvere i problemi di cura dei pazienti. Un passaggio aggiuntivo, che fornisce l'interpretazione dei dati associati insieme alle previsioni e anche alle probabili procedure di trattamento, rende utile l'analisi.
Questo passaggio aggiuntivo include l'analisi prescrittiva in cui vengono citate ragioni specifiche e supportate dall'evidenza alla base delle previsioni insieme alle probabili procedure di trattamento. Questo approccio all’analisi offre vantaggi immediati al medico, che può essere un esperto sanitario ma non adeguatamente esperto nelle tecnologie dei dati per arrivare a soluzioni rapide e immediate. IL prescrittivo parte dell'analisi nel caso dell'assistenza sanitaria agisce come un agente per prescrivere procedure terapeutiche specifiche, che altrimenti richiederebbero molto tempo ai medici per capire.
In un altro articolo intitolato La scienza dei dati nel settore sanitario, l'autore sostiene che per comprendere l'esito delle previsioni e il probabile corso delle azioni, i medici dovrebbero sperimentare in prima persona il processo avanzato di analisi dei dati. L'autore accenna all'utilità di un data warehouse nell'analisi dei dati medici, che può esporre esperti e analisti a una dimensione del campione più ampia rispetto ai repository di dati in silos.
L'infografica intitolata 10 casi d'uso per l'analisi prescrittiva nel settore sanitario vale la pena esaminarlo, poiché integra la conoscenza comune disponibile tra le comunità sanitarie e di pazienti.
Caso d'uso dell'analisi prescrittiva: vendite e marketing
Nelle operazioni di vendita e marketing al dettaglio, l'analisi prescrittiva è ampiamente utilizzata per ottimizzare prodotti e prezzi, identificare micromercati, gestire la catena di fornitura e progettare campagne mirate, solo per citarne alcuni. La differenza principale tra l'analisi predittiva e quella prescrittiva è che mentre gli strumenti predittivi segnalano semplicemente le tendenze future di vendita o di marketing, gli strumenti prescrittivi possono effettivamente fornire i mezzi per raggiungere le tendenze. Il post del blog intitolato Analisi predittiva nel marketing descrive come i sistemi e gli strumenti di analisi prescrittiva aiutano a ottimizzare le attività di vendita e marketing.
Caso d'uso dell'analisi prescrittiva: valutazione del rischio
I casi d'uso di mitigazione del rischio descritti in un approfondimento post sul blog aiutare i lettori a comprendere come il rischio viene valutato, mitigato e gestito nel panorama aziendale odierno, in particolare con l'uso delle tecnologie più recenti. Un altro articolo evidenzia i principali casi d'uso dell'analisi predittiva nel settore assicurativo.
Che cos'è l'analisi di nuova generazione?
Nell'articolo intitolato L’analisi di prossima generazione sta facendo cose straordinarie, l'autore fa molte affermazioni futuristiche a favore dell'analisi prescrittiva di nuova generazione, ma i professionisti reali possono solo dire quanta parte della letteratura disponibile sia rilevante nel panorama dell'analisi avanzata di oggi.
Nel frattempo, un articolo sull'impatto di apprendimento automatico nella catena di fornitura business spiega che le aziende della catena di fornitura si basano su tre pilastri di sostentamento: dati, algoritmi di apprendimento automatico e azioni. Sebbene i dati, insieme agli algoritmi superiori, possano identificare rischi e potenziali problemi, senza possibilità di azione non è possibile ottenere i risultati attesi. In questo caso, l'actionability si riferisce all'analisi prescrittiva, che fornisce soluzioni tecnologiche dati chiare e definitive agli utenti aziendali al momento giusto.
Per qualsiasi azienda che spera di avere successo nel 2023, le applicazioni di analisi prescrittiva forniscono strumenti preziosi consentendo l’accesso a modelli predittivi che possono aiutare gli utenti a comprendere meglio il comportamento dei clienti e allo stesso tempo prevedere i risultati futuri con precisione ed efficienza. Utilizzando il software di analisi, gli utenti possono ottenere informazioni dettagliate su dati e processi per prendere decisioni che portino a prestazioni migliori.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
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