A análise prescritiva usa dados históricos para encontrar o melhor curso de ação para o futuro. De certa forma, a análise prescritiva combina elementos de ambos descritivo e análise preditiva para chegar a soluções reais. A preocupação crescente com tudo que é “dado” é agora uma tendência dominante. Espera-se que o mercado de análise atinja US$ 190 bilhões em 2023, crescendo a uma taxa anual de 11.1%. Enquanto isso, o mercado de análise de negócios deverá atingir US$ 60 bilhões até 2024.
Em 2023, a análise prescritiva estará na vanguarda da análise empresarial. Usar análises preditivas e descritivas para analisar dados históricos e fornecer resultados descritivos ainda será importante. No entanto, a análise prescritiva levará a análise a um novo nível, fornecendo recomendações específicas dadas as circunstâncias atuais.
Tecnologias de dados mais recentes, como a Internet das Coisas (IoT), análises em tempo real, e as operações comerciais orientadas por sensores reforçaram recentemente a arte da análise avançada de dados. As empresas não estão mais satisfeitas em simplesmente fornecer descrições precisas ou fazer previsões precisas.
Agora, as empresas querem mais – querem saber qual a solução que melhor se adapta a um problema empresarial. Em outras palavras, procuram a prescrição médica para um determinado problema. Em poucas palavras, isso é análise prescritiva. Esta fase final de análise diferencia-a tanto da análise preditiva como da análise descritiva, pois fornece resultados que podem orientar a tomada de decisões com base no potencial futuro de diferentes caminhos. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar análises prescritivas para levar em consideração dados de vendas, tendências, padrões e previsões ao tomar decisões ponderadas que trarão melhores resultados de negócios.
Para simplificar conceitos complexos, o objetivo final da análise prescritiva é encontrar a melhor versão da verdade e otimizar o processo de negócios de ponta a ponta. Os recém-chegados podem estar mais curiosos para saber por que as empresas precisam de análises prescritivas em vez dos procedimentos deste campo de análises avançadas.
Por que você precisa de análise prescritiva?
A maioria dos executivos de negócios prefere soluções de negócios prontas e baseadas em dados para administrar melhor suas operações, mas podem não ter tempo ou habilidade para prosseguir. Ciência dados.
Embora os operadores empresariais compreendam bem o seu domínio e possam ajudar no fornecimento dos dados necessários para análise, eles querem que profissionais de dados experientes intervenham e conduzam análises prescritivas avançadas para chegar a soluções definitivas para problemas específicos. O prescritivo A qualidade da análise avançada de dados é particularmente atraente para executivos já estressados que precisam de soluções imediatas para os problemas.
Ao compreender os dados preditivos e as tendências do mercado, as empresas podem elaborar melhores estratégias de negócios e aumentar os seus lucros. Em 2023, a análise preditiva e prescritiva será fundamental para qualquer empresa que queira ficar à frente da concorrência. A análise preditiva ajudará as empresas a identificar o comportamento potencial do cliente e a antecipar mudanças de mercado que podem afetar seus resultados financeiros. A análise preditiva fornecerá então recomendações sobre quais decisões tomar para capitalizar esses insights.
Em 2023, uma abordagem analítica abrangente para o crescimento dos negócios exigirá uma compreensão dos processos analíticos descritivos e a capacidade de utilizar análises prescritivas. As empresas devem usar análises de negócios e relatórios de inteligência em conjunto para obter insights acionáveis e desenvolver estratégias de vendas que sejam ao mesmo tempo voltadas para o futuro e orientadas por dados. Os modelos preditivos devem informar a tomada de decisões, e os líderes empresariais devem analisar as receitas passadas e o comportamento dos clientes para criar uma estratégia abrangente para o crescimento futuro.
A análise pode ajudar as empresas a fazer exatamente isso. A análise preditiva usa inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para analisar estatísticas de clientes, contagens de engajamento social e números de vendas para prever resultados futuros. A análise descritiva pega essas informações e descreve o que aconteceu no passado e fornece insights sobre os padrões de comportamento atuais. A análise prescritiva analisa esses padrões para fornecer recomendações sobre a melhor forma de otimizar as operações para obter a maior taxa de sucesso possível. Com esses três tipos de análise trabalhando juntos, as empresas podem usar modelos preditivos baseados em IA para antecipar as preferências dos clientes, identificar tendências desde o início, alocar melhor os recursos e aumentar as vendas, mantendo os vendedores informados sobre seu desempenho em relação às metas.
Caso de uso de análise prescritivas
Em 2023, os princípios fundamentais da análise prescritiva serão o núcleo dos processos de tomada de decisão empresarial. Os modelos analíticos prescritivos aproveitam algoritmos matemáticos, decisões heurísticas e decisões importantes para apoiar a tomada de decisões. Ajustes de tempo podem ser aplicados aos tipos de dados para identificar o melhor curso de ação possível e fornecer um sistema de apoio para decisões prescritivas. A cada ano que passa, as empresas dependem cada vez mais de modelos analíticos prescritivos para tomar decisões informadas que maximizem os seus retornos.
Caso de uso de análise prescritiva: Assistência médica
Um artigo do Health Catalyst cita as vantagens de análise prescritiva em cuidados de saúde em vez da análise preditiva. Este artigo indica que as previsões por si só não podem resolver os problemas de atendimento ao paciente. Uma etapa adicional, que fornece interpretação dos dados associados juntamente com previsões, e também procedimentos de tratamento prováveis, torna a análise útil.
Esta etapa adicional inclui análises prescritivas, onde razões específicas e baseadas em evidências por trás das previsões são citadas juntamente com prováveis procedimentos de tratamento. Esta abordagem à análise oferece benefícios imediatos ao médico, que pode ser um especialista em cuidados de saúde, mas não tem competências adequadas em tecnologias de dados para chegar a soluções rápidas e imediatas. O prescritivo parte da análise, no caso dos cuidados de saúde, atua como um agente para prescrever procedimentos de tratamento específicos, que de outra forma levariam muito tempo para os médicos descobrirem.
Em outro artigo intitulado Ciência de dados em saúde, o autor afirma que, para compreender o resultado das previsões e o provável curso das ações, os médicos devem experimentar em primeira mão o processo avançado de análise de dados. O autor sugere a utilidade de um data warehouse na análise de dados médicos, que pode expor especialistas e analistas a um tamanho de amostra maior do que repositórios de dados isolados.
O infográfico intitulado 10 casos de uso para análise prescritiva na área da saúde vale a pena revisar, pois complementa o conhecimento comum disponível entre as comunidades de saúde e de pacientes.
Caso de uso de análise prescritiva: vendas e marketing
Nas operações de vendas e marketing no varejo, a análise prescritiva é amplamente utilizada para otimizar produtos e preços, identificar micromercados, gerenciar a cadeia de suprimentos e projetar campanhas direcionadas, para citar alguns. A principal diferença entre análises preditivas e prescritivas é que, embora as ferramentas preditivas simplesmente sinalizem tendências futuras de vendas ou marketing, as ferramentas prescritivas podem, na verdade, fornecer os meios para atingir as tendências. A postagem do blog intitulada Análise Preditiva em Marketing descreve como os sistemas e ferramentas de análise prescritiva ajudam a otimizar os esforços de vendas e marketing.
Caso de uso de análise prescritiva: avaliação de risco
Os casos de uso de mitigação de risco descritos em um guia esclarecedor no blog ajude os leitores a compreender como o risco é avaliado, mitigado e gerenciado no cenário de negócios atual, especialmente com o uso das tecnologias mais recentes. Outro artigo destaca os principais casos de uso de análise preditiva no setor de seguros.
O que é análise de última geração?
No artigo intitulado A análise de última geração está fazendo coisas tremendas, o autor faz muitas afirmações futurísticas em favor da análise prescritiva de última geração, mas os profissionais reais só podem dizer quanto da literatura disponível é relevante no cenário atual de análise avançada.
Enquanto isso, um artigo sobre o impacto da aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos empresas explica que as empresas da cadeia de suprimentos dependem de três pilares de sustentação: dados, algoritmos de aprendizado de máquina e capacidade de ação. Embora os dados em conjunto com algoritmos superiores possam identificar riscos e problemas potenciais, sem capacidade de ação, os resultados pretendidos não podem ser alcançados. Aqui, acionabilidade refere-se à análise prescritiva, que fornece soluções de tecnologia de dados claras e definitivas aos usuários empresariais no momento certo.
Para qualquer empresa que pretenda ter sucesso em 2023, as aplicações de análise prescritiva fornecem ferramentas valiosas, permitindo o acesso a modelos preditivos que podem ajudar os utilizadores a compreender melhor o comportamento do cliente e, ao mesmo tempo, prever resultados futuros com precisão e eficiência. Ao utilizar software analítico, os usuários podem obter insights sobre dados e processos para tomar decisões que gerem melhor desempenho.
Imagem usada sob licença da Shutterstock.com
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- Fonte: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
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