Hur man använder prescriptive analytics

Eftersom företag nuförtiden har tillgång till enorma mängder data, använder företag analytiska lösningar som syftar till att gräva fram betydelser och slutsatser, vilket hjälper till att förbättra deras beslutsprocess. Som en föreskrivande analytiker, du skulle försöka sträva efter att optimera din; försäljningsplaneringsinsatser, analysera historiska data för ett företag och förutse vad som kan hända eller inte hända i framtiden. Det främjar organisation som drivs av data. Och som ett resultat kan företag optimera sina driftskostnader, leveranskedja, intäkter och kundservice, för att uppleva enorma ROIs (Return on Investment).

Att utforska analytiska alternativ är en skrämmande uppgift. Med det i åtanke är de indelade i tre distinkta nivåer. Alla de tre kategorierna kompletterar varandra, och vi kan inte säga att den ena är viktigare än den andra. Om en företag vill ha en övergripande bild av sin bransch och vill ta reda på hur ett företag kan konkurrera effektivt på marknaden, då måste det ha en stark analytisk miljö. De tre analytiska kategorierna inkluderar:

• Beskrivande analys ger en inblick i vad som har hänt tidigare
• Prediktiv analys använder tekniker och verktyg för att förstå vad som kommer att hända i framtiden.
• Preskriptiv analys använder algoritmer för att rekommendera möjliga resultat och förklara vad som bör göras för att främja ett företag.

Enkelt uttryckt, föreskrivande analys ger rekommendationer som du kan använda för att hjälpa dina affärsmål att förverkligas. för att uppnå detta måste du erkänna det rätta sättet att ställa: lämpliga frågor, definiera dina mål och optimera dem för framgång. Några av dessa föreskrivande modellexempel inkluderar:

• Förstå effekten av pris på kvantitet.
• Sätt att maximera intäkterna.
• Sätt att maximera vinsten.
• Att på bästa sätt använda reklam för vissa produkter eller tjänster.

Nästan alla företag har idag en hemsida, eller åtminstone någon form av digitalt forum eller aktivitet. Därmed har det blivit lättare att samla in och analysera data med avsikt att skaffa sig mer kunskap och köpmönster som lockar kunder. Eftersom entreprenörer är mycket upptagna i sin egen dagliga affärsverksamhet kan de inte utöva sådan datateknik. I det här fallet kan ett dataanalysteam anställas som en outsourca datatjänstleverantör. Detta team kan hantera och hantera all data relaterade till tekniska uppgifter.

Vissa företag har ett större behov av föreskrivande analyser än andra. Preskriptiv analys kan vara till nytta både för företag och deras anställda. Med rätt utbildning i föreskrivande analys kan företag förbättra sina resultat i realtid.

Medan vissa marknadsavdelningar anses vara mer analytiska än andra affärsströmmar, föreskrivande analys blir sakta populärt inom andra företag. Vissa företag som gradvis drar nytta av föreskrivande analyser inkluderar; operationer, R&D, HR, försäljning m.fl. Preskriptiv analys inkluderar också optimering av leveranskedjan, eftersom företag måste veta vem de ska samarbeta med och välja lämpliga partners som har en större precisionskraft. Preskriptiv analys både förenklar och påskyndar hela processen. Det hjälper också att identifiera de bästa strategiska planerna som ett företag bör eftersträva.

De flesta företagare vill ha färdiga och snabba affärslösningar när det behövs. I nödsituationer behöver de snabba lösningar och kunskap som drivs av tillgänglig data. Preskriptiv analys kan hjälpa till att driva ett företag bättre utan att investera för mycket tid och skicklighet. Företagsledare, till exempel, som letar efter en omedelbar lösning på sina problem, kommer att tycka att preskriptiv analys är ganska tilltalande och hjälpsam.

Preskriptiv analys låter dig föreskriva en mängd olika möjliga åtgärder som krävs för att uppnå ett mål eller hitta en lösning. Preskriptiv analys handlar om att ge råd. Medan du använder preskriptiv analys kan du beräkna effekterna ett framtida beslut kan få. Det är till hjälp för att ge råd om möjliga resultat innan ett slutgiltigt beslut fattas. När den är som bäst förutser denna gren av analys inte bara vad som kan hända, utan också orsakerna till det. Dessutom tillämpar den förslag på hur ett företag ska ta sitt nästa steg.

Preskriptiv analys går utöver prediktiv och beskrivande analys genom att föreslå möjliga handlingsplaner för framtida situationer. Ett antal verktyg och tekniker används för att uppnå detta syfte, inklusive: algoritmer, affärsregler, automatiserad inlärning och modelleringsprocedurer. Du kan använda sådana tekniker med input från olika datamängder, inklusive big data, realtidsdataflöden, transaktionsdata och historiska data.

I början kan föreskrivande analys verka ganska komplicerad att både använda och administrera. Många företag använder dem ännu inte i sina vardagliga affärskurser. Men om det implementeras på rätt sätt kan det lämna en enorm inverkan på din beslutsprocess, och i slutändan din verksamhetens övergripande tillväxt och framsteg. Många storskaliga företag tillämpar framgångsrikt föreskrivande analyser för att optimera sin: schemaläggning, produktion och lager i termer av försörjningskedjan. Preskriptiv analys gör det möjligt för dem att leverera rätt sorts produkt vid perfekt tidpunkt, vilket i sin tur förbättrar konsumentupplevelsen.

Preskriptiv analys är en kombination av maskingenererade handlingsplaner och mänskliga beslutsprocesser. Den bygger på balansen mellan sunt förnuft och algoritmiska beräkningar. Även om det kan vara svårt att hitta rätt balans, överväg dessa tips för att nå framgång:

• Preskriptiva analysplattformar är inte likadana. Vissa kan vara lämpliga för vissa typer av företag, medan andra kan vara bäst för andra. Så när du väljer en preskriptiv analysmjukvara är forskning nödvändig för att se till att den uppfyller dina specifika affärskrav.

• Vilken programvara du än väljer, se till att alla medlemmar i din organisation förstår hur systemet fungerar och hur det kommer att gynna dem. Ibland kanske data som genereras av programvaran inte matchar människors perspektiv. När du rekommenderar programvaran till dina anställda bör resonemanget bakom det vara tydligt.

• Alla företags funktioner är baserade på en uppsättning regler. Å andra sidan är inlärningssystem som genereras av maskiner ganska olika. De utvecklas över tid och kräver enorma mängder data. Färska data krävs också för att få en uppfattning om en aktuell status. Om du ska använda prediktiv analys för ditt företag under en lång tid, måste du ständigt övervaka det. Se till att resultaten inte bara är produktiva utan även moraliska och etiska, parallellt med den trovärdighet du önskar för din företag.

Om du vill läsa liknande artiklar till Hur man använder Prescriptive Analytics, vi rekommenderar att du besöker vår Ekonomi & företag kategori.