Preskriptiv analyse bruker historiske data for å finne den beste handlingen for fremtiden. På en måte kombinerer preskriptiv analyse elementer fra begge beskrivende og prediktiv analyse å komme frem til reelle løsninger. Den økte opptattheten av alt "data" er nå en mainstream-trend. Analysemarkedet forventes å nå 190 milliarder dollar i 2023, og vokse med en årlig rate på 11.1 %. I mellomtiden anslås markedet for forretningsanalyse å nå 60 milliarder dollar innen 2024.
I 2023 vil preskriptiv analyse være i forkant av forretningsanalyse. Å bruke prediktiv og beskrivende analyse for å analysere historiske data og gi beskrivende resultater vil fortsatt være viktig. Foreskrivende analyser vil imidlertid ta analyser til et nytt nivå ved å gi spesifikke anbefalinger gitt de nåværende omstendighetene.
Nyere datateknologier som tingenes internett (IoT), sanntidsanalyse, og sensordrevet forretningsdrift har nylig styrket håndverket med avansert dataanalyse. Bedrifter er ikke lenger fornøyd med bare å gi nøyaktige beskrivelser eller komme med nøyaktige spådommer.
Nå ønsker bedrifter mer – de vil vite hvilken løsning som passer best for et forretningsproblem. Med andre ord, de søker resept fra en lege for et bestemt problem. Dette er foreskrivende analyse i et nøtteskall. Denne siste fasen av analysen skiller den fra både prediktiv og beskrivende analyse, da den gir resultater som kan veilede beslutningstaking basert på det fremtidige potensialet til forskjellige veier. For eksempel kan et detaljhandelsselskap bruke foreskrivende analyser for å ta salgsdata, trender, mønstre og spådommer i betraktning når de tar vektede beslutninger som vil gi bedre forretningsresultater.
For å forenkle komplekse konsepter, er det endelige målet med preskriptiv analyse å finne den beste versjonen av sannheten og optimalisere forretningsprosessen fra ende til annen. Nykommere kan være mer nysgjerrige på å vite hvorfor bedrifter trenger foreskrivende analyser i stedet for hvordan dette feltet av avansert analyse har.
Hvorfor trenger du reseptbelagte analyser?
De fleste bedriftsledere foretrekker å få ferdige, datadrevne forretningsløsninger for å drive virksomheten bedre, men de har kanskje ikke tid eller ferdigheter til å forfølge data Science.
Selv om bedriftsoperatører forstår sitt domene godt og kan hjelpe til med å gi de nødvendige dataene for analyse, vil de at erfarne dataeksperter skal gå inn og utføre avanserte foreskrivende analyser for å komme frem til konkrete løsninger på spesielle problemer. De normative Kvaliteten på avansert dataanalyse er spesielt tiltalende for allerede stressede bedriftsledere som trenger umiddelbare løsninger på problemer.
Ved å forstå prediktive data og markedstrender kan bedrifter lage bedre forretningsstrategier og øke fortjenesten. I 2023 vil prediktiv og preskriptiv analyse være avgjørende for enhver bedrift som ønsker å ligge foran konkurrentene. Prediktiv analyse vil hjelpe bedrifter med å identifisere potensiell kundeatferd og forutse endringer i markedet som kan påvirke bunnlinjen deres. Prediktiv analyse vil deretter gi anbefalinger om hvilke beslutninger du bør ta for å utnytte denne innsikten.
I 2023 vil en omfattende analytisk tilnærming til forretningsvekst kreve en forståelse av beskrivende analyseprosesser og evnen til å bruke foreskrivende analyse. Bedrifter må bruke forretningsanalyse og intelligensrapportering sammen for å få handlingskraftig innsikt og utvikle salgsstrategier som er både fremtidsrettede og datadrevne. Prediktive modeller bør informere beslutningstaking, og bedriftsledere bør analysere tidligere inntekter og kundeadferd for å lage en omfattende strategi for fremtidig vekst.
Analytics kan hjelpe bedrifter med å gjøre nettopp det. Prediktiv analyse bruker kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å analysere kundestatistikk, antall sosiale engasjementer og salgstall for å forutsi fremtidige utfall. Deskriptiv analyse tar denne informasjonen og beskriver hva som skjedde i fortiden og gir innsikt i nåværende atferdsmønstre. Preskriptiv analyse ser deretter på disse mønstrene for å gi anbefalinger om hvordan man best kan optimalisere driften for høyest mulig suksessrate. Med disse tre analysetypene som jobber sammen, kan bedrifter bruke AI-drevne prediktive modeller for å forutse kundepreferanser, identifisere trender tidlig, bedre allokere ressurser og øke salget ved å holde selgere informert om deres prestasjoner i forhold til mål.
Foreskrivende analysetilfelles
I 2023 vil grunnleggende prinsipper for preskriptiv analyse være kjernen i forretningsbeslutningsprosesser. Preskriptive analysemodeller utnytter matematiske algoritmer, heuristiske beslutninger og nøkkelbeslutninger for å støtte beslutningstaking. Tidsjusteringer kan brukes på datatypene for å identifisere best mulig handlingsforløp og gi et støttesystem for foreskrivende beslutninger. For hvert år som går blir bedrifter i økende grad avhengige av preskriptive analysemodeller for å ta informerte beslutninger som maksimerer avkastningen.
Foreskrivende analysetilfelle: Helsevesen
En Health Catalyst-artikkel siterer fordelene ved reseptbelagte analyser i helsevesenet over prediktiv analyse. Denne artikkelen indikerer at spådommer alene ikke kan løse pasientbehandlingsproblemer. Et ekstra trinn, som gir tolkning av tilhørende data sammen med spådommer, og også sannsynlige behandlingsprosedyrer gjør analysen nyttig.
Dette tilleggstrinnet inkluderer reseptbelagte analyser der spesifikke, bevisstøttede årsaker bak spådommer er sitert sammen med sannsynlige behandlingsprosedyrer. Denne tilnærmingen til analyse gir umiddelbare fordeler for legen, som kan være en helseekspert, men ikke tilstrekkelig dyktig på datateknologi for å komme frem til raske og umiddelbare løsninger. De normative en del av analysene når det gjelder helsetjenester fungerer som et middel for å foreskrive spesifikke behandlingsprosedyrer, som ellers ville tatt legene lang tid å finne ut av.
I en annen artikkel med tittelen Datavitenskap i helsevesenet, Forfatteren hevder at for å forstå utfallet av spådommer og sannsynlige handlingsforløp, bør legene oppleve den avanserte dataanalyseprosessen første hånd. Forfatteren tipser om nytten av et datavarehus i medisinsk dataanalyse, som kan eksponere både eksperter og analytikere for en større prøvestørrelse enn siled datalagre.
Infografikken med tittelen 10 Use Cases for Prescriptive Analytics in Healthcare er verdt å vurdere, da den supplerer den felles kunnskapen som er tilgjengelig i helsevesenet og pasientmiljøene.
Prescriptive Analytics Use Case: Salg og markedsføring
I detaljsalgs- og markedsføringsoperasjonene er preskriptiv analyse mye brukt for å optimalisere produkter og priser, identifisere mikromarkeder, administrere forsyningskjeden og designe målrettede kampanjer, for å nevne noen. Den primære forskjellen mellom prediktiv og preskriptiv analyse er at mens prediktive verktøy ganske enkelt signaliserer fremtidige salgs- eller markedsføringstrender, kan preskriptive verktøy faktisk gi midler til å oppnå trendene. Blogginnlegget med tittelen Prediktiv analyse i markedsføring beskriver hvordan preskriptive analysesystemer og verktøy bidrar til å optimalisere salgs- og markedsføringsinnsatsen.
Foreskrivende analysetilfelle: Risikovurdering
Risikoreduserende brukstilfeller beskrevet i en innsiktsfull blogginnlegg hjelpe leserne med å forstå hvordan risiko vurderes, reduseres og håndteres for dagens forretningslandskap, spesielt ved bruk av de nyeste teknologiene. En annen Artikkel fremhever de beste tilfellene for prediktiv analyse i forsikringsbransjen.
Hva er Next-Gen Analytics?
I artikkelen med tittelen Neste generasjons Analytics gjør enorme ting, kommer forfatteren med mange futuristiske påstander til fordel for neste generasjons foreskrivende analyse, men faktiske utøvere kan bare fortelle hvor mye av den tilgjengelige litteraturen som er relevant i dagens avanserte analytiske landskap.
I mellomtiden, en artikkel om virkningen av maskinlæring i forsyningskjeden bedrifter forklarer at forsyningskjedebedrifter er avhengige av tre bærende pilarer: data, maskinlæringsalgoritmer og handlingsevne. Selv om data i forbindelse med de overlegne algoritmene kan identifisere risikoer og potensielle problemer, uten handlingsmuligheter, kan ikke de tiltenkte resultatene oppnås. Her refererer handlingsevne til preskriptiv analyse, som leverer klare, definitive datateknologiløsninger til forretningsbrukere til rett tid.
For enhver bedrift som håper å lykkes i 2023, gir preskriptive analyseapplikasjoner verdifulle verktøy ved å gi tilgang til prediktive modeller som kan hjelpe brukere til å bedre forstå kundeatferd og samtidig forutsi fremtidige utfall med nøyaktighet og effektivitet. Ved å bruke analyseprogramvare kan brukere få innsikt i data og prosesser for å ta beslutninger som gir bedre ytelse.
Bildet brukes under lisens fra Shutterstock.com
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
- Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
- kilde: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
- :er
- :ikke
- :hvor
- 11
- 2023
- 2024
- 224
- a
- evne
- Om oss
- adgang
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnådd
- Handling
- handlinger
- handlinger
- faktiske
- faktisk
- Ytterligere
- tilstrekkelig
- justeringer
- avansert
- fordeler
- påvirke
- mot
- Agent
- fremover
- AI
- algoritmer
- alike
- tillate
- alene
- langs
- også
- blant
- an
- analyse
- analytikere
- analytics
- analysere
- og
- årlig
- En annen
- forutse
- noen
- hverandre
- tiltrekkende
- søknader
- anvendt
- tilnærming
- ER
- Artikkel
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- vurderes
- bistå
- assosiert
- At
- forfatter
- tilgjengelig
- basert
- BE
- bli
- bak
- Fordeler
- BEST
- Bedre
- mellom
- Milliarder
- Blogg
- både
- Bunn
- bringe
- virksomhet
- forretningsdrift
- Forretningsprosess
- bedrifter
- men
- by
- Kampanjer
- CAN
- kan ikke
- kapital
- hvilken
- saken
- saker
- Catalyst
- kjede
- omstendigheter
- sitert
- krav
- fjerne
- skurtreskerne
- Felles
- Communities
- Selskaper
- Selskapet
- konkurranse
- komplekse
- omfattende
- konsepter
- Gjennomføre
- Kjerne
- kunne
- kurs
- lage
- skape
- kritisk
- nysgjerrig
- Gjeldende
- kunde
- kundeatferd
- dato
- Data Analytics
- datalager
- data-drevet
- DATAVERSITET
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- definitive
- leverer
- beskrevet
- utforming
- utvikle
- forskjell
- forskjellig
- do
- gjør
- domene
- stasjonen
- hver enkelt
- Tidlig
- effektivitet
- innsats
- elementer
- slutt
- engasjement
- spesielt
- alt
- eksempel
- ledere
- forventet
- erfaring
- Expert
- eksperter
- forklarer
- favorisere
- Noen få
- felt
- Figur
- slutt~~POS=TRUNC
- Finn
- Først
- første hånd
- Til
- teten
- fremtidsrettet
- fra
- fundamental
- Fundamentals
- framtid
- fremtidig vekst
- futuristiske
- Gevinst
- få
- gitt
- mål
- Mål
- Økende
- Vekst
- veilede
- hånd
- skjedde
- Ha
- Helse
- Health Care
- hjelpe
- her.
- høyest
- striper
- hint
- historisk
- håper
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- identifisere
- umiddelbar
- Påvirkning
- viktig
- in
- I andre
- inkluderer
- Øke
- økt
- stadig
- indikerer
- Infographic
- informere
- informasjon
- informert
- innsikt
- forsikring
- Intelligens
- tiltenkt
- Internet
- Internett av ting
- tolkning
- inn
- IOT
- IT
- bare
- holde
- nøkkel
- Vet
- kunnskap
- landskap
- større
- siste
- ledere
- læring
- Nivå
- Leverage
- Tillatelse
- linje
- litteratur
- Lang
- lang tid
- lenger
- ser
- UTSEENDE
- Lot
- maskin
- maskinlæring
- Mainstream
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- administrer
- fikk til
- marked
- markedstrender
- Marketing
- Markets
- matematiske
- max bredde
- Maksimer
- Kan..
- midler
- Mellomtiden
- medisinsk
- medisinske data
- mikromarkeder
- skadebegrensning
- ML
- modeller
- mer
- mye
- må
- navn
- Trenger
- nødvendig
- Ny
- Nei.
- nå
- tall
- of
- Tilbud
- on
- bare
- Drift
- operatører
- Optimalisere
- or
- rekkefølge
- Annen
- ellers
- ut
- Utfallet
- utfall
- enn
- Spesielt
- spesielt
- Passerer
- Past
- pasient
- pasientbehandling
- mønstre
- ytelse
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- mulig
- Post
- potensiell
- forutsi
- forutsi
- Spådommer
- Prediktiv Analytics
- trekker
- preferanser
- resept
- Prisene
- primære
- prinsipper
- Problem
- problemer
- prosedyrer
- prosess
- Prosesser
- Produkter
- fagfolk
- fortjeneste
- anslått
- gi
- gir
- gi
- Rask
- Sats
- heller
- å nå
- lesere
- ferdige
- grunner
- nylig
- anbefalinger
- refererer
- relevant
- avhengige
- Rapportering
- krever
- Ressurser
- detaljhandel
- Retail Sales
- avkastning
- inntekter
- gjennomgå
- ikke sant
- Risiko
- Risikoreduserende tiltak
- risikoer
- Kjør
- salg
- Salg og markedsføring
- Salgsstrategier
- Selgere
- fornøyd
- fornøyd med
- Vitenskap
- erfaren
- Søke
- sett
- Skift
- bør
- Shutterstock
- Signal
- forenkle
- ganske enkelt
- samtidig
- Størrelse
- ferdighet
- dyktig
- selskap
- Software
- løsning
- Solutions
- LØSE
- spesifikk
- Scene
- statistikk
- opphold
- Trinn
- Still
- strategier
- Strategi
- lykkes
- suksess
- slik
- overlegen
- levere
- forsyningskjeden
- støtte
- system
- Systemer
- Ta
- tar
- målrettet
- Technologies
- Teknologi
- fortelle
- enn
- Det
- De
- Fremtiden
- deres
- deretter
- Disse
- de
- ting
- denne
- De
- selv om?
- tre
- tid
- til
- dagens
- sammen
- verktøy
- topp
- behandling
- enorm
- Trend
- Trender
- Sannhet
- typer
- ultimate
- etter
- forstå
- forståelse
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Brukere
- ved hjelp av
- bruke
- utnytte
- Verdifull
- versjon
- ønsker
- Warehouse
- Vei..
- VI VIL
- Hva
- når
- hvilken
- mens
- HVEM
- hvorfor
- allment
- vil
- med
- uten
- ord
- arbeid
- verdt
- ville
- år
- du
- zephyrnet