Шта је прескриптивна аналитика?
Прописна аналитика је врста аналитике података - употреба технологије за помоћ предузећима у доношењу бољих одлука кроз анализу необрађених података. Конкретно, прописивачка аналитика укључује факторе о могућим ситуацијама или сценаријима, расположивим ресурсима, прошлим перформансама и тренутним учинцима, и предлаже ток акције или стратегије. Може се користити за доношење одлука у било којем временском хоризонту, од непосредног до дугорочног периода.
Супротност рецептивне аналитике је дескриптивна аналитика, која испитује одлуке и исходе након чињенице.
Како функционише прескриптивна аналитика
Прописивачка аналитика ослања се на технике вештачке интелигенције, попут машинског учења - способност рачунарског програма, без додатног људског учешћа, да разуме и напредује од података које стекне, прилагођавајући се све време. Машинско учење омогућава обраду огромне количине података данас доступних. Како нови или додатни подаци постају доступни, рачунарски програми се аутоматски прилагођавају како би их искористили, у процесу који је много бржи и свеобухватнији него што то могу да управљају људским могућностима.
Бројне врсте предузећа са великим подацима и државним агенцијама могу имати користи од коришћења аналитике прописивања, укључујући оне у секторима финансијских услуга и здравства, где су трошкови људских грешака високи.
Преписивачка аналитика сарађује са другом врстом аналитике података, предиктивном аналитиком, која укључује употребу статистика и моделирања за одређивање будућих перформанси, на основу тренутних и историјских података. Међутим, иде даље: Користећи процену предиктивне аналитике шта се вероватно може десити, препоручује се који будући курс треба узети.
За и против прескриптивне аналитике
Преписивачка аналитика може пробити неред тренутне несигурности и промене услова. То може помоћи у спречавању преваре, ограничавању ризика, повећању ефикасности, испуњењу пословних циљева и стварању лојалнијих купаца.
Међутим, аналитика на рецепт није безгрешна. Ефикасно је само ако организације знају која питања да поставе и како да одговоре на одговоре. Ако су претпоставке уноса неважеће, резултати излаза неће бити тачни.
Међутим, ако се ефикасно користи, прописивачка аналитика може помоћи организацијама да доносе одлуке засноване на врло анализираним чињеницама, а не да пређе на недовољно информисане закључке на основу инстинкта. Анализа прописа може симулирати вероватноћу различитих исхода и показати вероватноћу сваког, помажући организацијама да боље разумеју ниво ризика и несигурности са којима се суочавају него што би се могле ослонити на просеке. Организације могу стећи боље разумевање вероватноће најгорих сценарија и у складу са тим планирати.
Кључне Такеаваис
- Преписивачка аналитика користи машинско учење како би се помогло предузећима да одлуче о потезима заснованим на предвиђањима рачунарског програма.Приписна аналитика ради са предиктивном аналитиком, која користи податке за одређивање краткорочних резултата. заснована на чињеницама и пројекцијама заснованим на вероватноћи, уместо да прелазимо на недовољно информисане закључке засноване на инстинкту.
Примери аналитичке реценице
Бројне врсте предузећа са великим подацима и државним агенцијама могу имати користи од коришћења аналитике прописивања, укључујући оне у секторима финансијских услуга и здравства, где су трошкови људских грешака високи.
Прописна аналитика могла би се користити за процјену да ли би локална ватрогасна јединица требала од становника да евакуише одређено подручје када у близини гори дивља ватра. Такође би се могао користити за предвиђање да ли ће чланак о одређеној теми бити популаран код читалаца на основу података о претрагама и друштвеним уделама за сродне теме. Друга употреба би могла бити прилагођавање програма обуке радника у реалном времену на основу начина на који радник реагује на сваку наставу.
Прописна аналитика за болнице и клинике
Слично томе, преписивачке аналитике могу се користити у болницама и клиникама за побољшање резултата за пацијенте. Подаци здравствене заштите стављају у контекст ради процене економичности различитих поступака и третмана и процене званичних клиничких метода. Такође се може користити за анализу који пацијенти у болници имају највећи ризик од поновног прихвата тако да пружаоци здравствене заштите могу учинити више, кроз едукацију пацијената и праћење лекара да спрече сталне повратке у болницу или хитну помоћ.
Прописна аналитика за авиокомпаније
Претпоставимо да сте генерални директор авиокомпаније и желите да максимизирате добит своје компаније. Анализа рецепта може вам помоћи да то аутоматски прилагодите цени и доступности карата на основу бројних фактора, укључујући потражњу купца, временске прилике и цене бензина. Када алгоритам утврди да овогодишња предбожићна продаја карата од Лос Анђелеса до Њујорка заостаје за прошлогодишњом, на пример, може аутоматски да снизи цене, истовремено се обазирајући на то да их не спусти прениско у светлу овогодишњих виших цена нафте.
Истовремено, када алгоритам процењује већу потражњу карата од Сент Луиса до Чикага због ледених услова на путу, он може аутоматски подићи цене карата. Генерални директор не мора цео дан да зури у рачунар и гледа шта се дешава са продајом карата и тржишним условима, а затим даје упутства радницима да се пријаве у систем и ручно промене цене; рачунарски програм може све ово и више - и то бржим темпом.
