Was ist Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics ist das Schlüsselkonzept hinter vielen maschinengesteuerten Systemen und ermöglicht es, fortgeschrittenes Wissen in einfache Auswahlmöglichkeiten zu ändern.

Dank der präzisen Datenmenge, die den Unternehmen jetzt zur Verfügung steht, ist es jetzt einfacher, gesammelte Informationen zu kontrollieren, um einen echten Geschäftswert zu schaffen. Es kann jedoch schwierig sein, den besten Ansatz zur Analyse bestimmter Daten zu erkennen. Eine der besten Optionen ist die Verwendung präskriptiver Analysen , um Ihrem Unternehmen zu helfen, datengesteuerte strategische Entscheidungen zu treffen. Prescriptive Analytics hilft Ihnen auch dabei, die Einschränkungen der Standard-Datenanalysepraktiken zu beseitigen, einschließlich:

• Das Durchsuchen wertvoller Ressourcen zu Wohnungsdaten, die keine Geschäftsentscheidungen stützen
• Verbringen Sie Zeit damit, ungenutzte Datensätze zu untersuchen
• Verlust einzigartiger Einnahmequellen und Einblicke

Prescriptive Analytics-Definition:

Gemäß der Definition von Prescriptive Analytics handelt es sich um einen Prozess, der Daten analysiert und sofortige Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftspraktiken bietet, die mehrere vorhergesagte Ergebnisse erfüllen. Es nimmt Daten als Eingabe und versteht sie im Großen und Ganzen, um Vorhersagen darüber zu treffen, was passieren könnte. Außerdem schlägt es die besten Schritte vor, die in Abhängigkeit von den angewiesenen Simulationen zu unternehmen sind.

Prescriptive Analytics ist die letzte Ebene in der modernen computergestützten Datenverarbeitung. Es verwendet identische Modellierungsstrukturen, um Ergebnisse vorherzusagen, und kombiniert Geschäftsregeln, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Algorithmen, um verschiedene Ansätze für die zahlreichen vorhergesagten Ergebnisse zu simulieren. Schließlich empfiehlt es die optimalen Maßnahmen zur Optimierung der Geschäftspraktiken. Es erklärt also endlich, „was passieren soll“.

Prescriptive Analytics macht Spekulationen über Datenanalysen überflüssig. Für Marketer und Data Scientists erweist es sich als zeitsparend. Dies liegt daran, dass es die Bedeutung seiner Daten versteht und bestimmt, welche Punkte verbunden werden sollten, um dem Publikum eine vorteilhafte und hochgradig personalisierte Benutzererfahrung zu bieten. Obwohl präskriptive Analytik im Moment klein erscheint, entwickelt sie sich im Laufe der Jahre stetig weiter, da künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen immer zugänglicher werden.

Beispiele für Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics kommt der Gesundheitsbranche, dem Bankwesen, Reisen, der Fertigung, dem Marketing, dem Online-Lernen und vielen mehr zugute. Hier sind einige Beispiele für Prescriptive Analytics in mehreren weit verbreiteten Bereichen:

1. Einsatz von Prescriptive Analytics in Krankenhäusern und Kliniken:

Eines der besten Beispiele für Prescriptive Analytics ist der Einsatz im Gesundheitswesen. Krankenhäuser und Kliniken verwenden präskriptive Analytik, um die Ergebnisse für Patienten zu verbessern. Es verwendet Gesundheitsdaten, um die Rentabilität verschiedener Prozesse und Behandlungen zu bewerten. Darüber hinaus kann es die offiziellen klinischen Methoden bewerten.

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Prescriptive Analytics kann untersuchen, bei welchen Krankenhauspatienten das höchste Wiederaufnahmerisiko besteht. Basierend auf dieser Analyse weist es Gesundheitsdienstleister an, die erneute Aufnahme ins Krankenhaus oder in die Notaufnahme in Schach zu halten.

2. Nutzung von Prescriptive Analytics für Airlines:

Prescriptive Analytics hilft den CEOs von Fluggesellschaften, die Gewinne ihres Unternehmens zu maximieren. Es ändert automatisch die Ticketpreise und die Erreichbarkeit je nach Wetter, Kundennachfrage und Benzinpreisen.

Der Prescriptive-Analytics-Algorithmus kann beispielsweise analysieren, ob der Weihnachtskartenverkauf des laufenden Jahres von New York nach Los Angeles im Vergleich zum Vorjahr hinterherhinkt oder vorauseilt. Basierend auf dieser Analyse senkt es automatisch die Preise und berücksichtigt dabei auch die höheren Kraftstoffpreise.

3. Einsatz von Prescriptive Analytics in Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI):

Sie können verschiedene Beispiele für präskriptive Analysen finden , wenn es um Finanzinstitute geht. Diese Institutionen können Prescriptive Analytics-Algorithmen zum Risikomanagement und zur Kosteneffizienz vorschlagen, indem sie historische Handelsdaten untersuchen. Bestimmte Versicherungsunternehmen verwenden auch Risikobewertungsmodelle, um Kunden bessere Prämieninformationen zu Versicherungspolicen anzubieten.

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4. Einsatz von Prescriptive Analytics in der Fertigung:

Große Produktionsmaschinen können eine breite Palette kleiner Änderungen aufweisen. Preisvorhersagen sind unumgänglich, um diese Veränderungen anzugehen. Prescriptive Analytics kann die aktuelle Produktion, Materialhandhabung, Stromverbrauch und mehr genau vorhersagen. Es kann auch dazu beitragen, die Produktionskapazität zu optimieren, den Lieferplan einzuhalten und die Endmontagelinien zu konsolidieren.

Hersteller können Prescriptive Analytics verwenden, um Preise anhand verschiedener Faktoren wie Lagerung, Produktion und Entdeckungen zu modellieren. Es hilft, die optimalen Einstellungen zu bestimmen, um den Ertrag zu steigern, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

5. Einsatz von Prescriptive Analytics für Vertrieb und Marketing:

Präskriptive Modellierung ist ein mathematischer Prozess, der Marken zugute kommt, die darauf abzielen, ihre Marketingtechniken zu verstärken. Es kann bei der Durchführung von Werbekampagnen helfen und die Kundeninteressen und den Verbrauch von Segmenten vorhersagen.

6. Einsatz von Prescriptive Analytics in Supply Chain und Logistik:

Prescriptive Analytics ist für die Routenoptimierung in der Supply Chain-Branche unerlässlich. Im Allgemeinen verwenden Logistikunternehmen es, um logistische Probleme wie unangemessene Versandorte zu vermeiden. Sie nutzen Predictive Analytics für eine verbesserte Routenplanung und sparen gleichzeitig Zeit, Geld und Ressourcen.

7. Verwendung von Prescriptive Analytics zur Verbesserung der Geschäftseffizienz:

Prescriptive Analytics stellt sicher, dass Unternehmen Zeit sparen und Daten nutzen können, um einen Prozess zu entwickeln, der sie von ihren Mitbewerbern abhebt. Die Geschäftseffizienz wird durch den Einsatz von Cloud-basierten Prescriptive-Analytics-Tools erheblich gesteigert.

8. Verwendung von Prescriptive Analytics bei der Erstellung einer Data-Governance-Strategie:

Prescriptive Analytics erlaubt auch aus ethischer Sicht eine gewisse Vorsicht. Beispielsweise kann das Generieren automatischer Empfehlungen oder Entscheidungen in Abhängigkeit von der Analyse der Schülerdaten eines Computers Fragen zum Datenschutz und zur Unparteilichkeit aufwerfen, z. B. – Erteilen die Lernenden ihre Zustimmung? Wer kann auf die Daten und Ergebnisse zugreifen?

Die Vorhersagen des Lernenden können ungenau sein, wenn die gesammelten Daten nicht ganz genau sind. Dies kann zu falschen Entscheidungen oder Empfehlungen über den Lernenden führen. Eine Data-Governance-Strategie kann implementiert werden, und die präskriptiven Analysemodelle können verwendet werden, um die Validierung zu betonen.

9. Beispiele für Prescriptive Analytics im Online-Lernen:

Prescriptive Analytics wird in großem Umfang in bestimmten Lernmanagementsystemen (LMS) und Lerntechnologien eingesetzt. Die folgenden Punkte verdeutlichen, wie es das Online-Lernen verbessert:

Bestimmte Online-Lerntools verwenden präskriptive Analysen, um die gelernten Inhalte zu erkennen. Diese Tools präsentieren Inhalte, die noch gemeistert werden müssen. Es ist also eines der besten Beispiele für präskriptive Analytik zur Erforschung adaptiven Lernens.

Bestimmte LMS ermöglichen es Administratoren, die spezifischen Regeln für Aktionen oder automatisiertes Feedback zu definieren. Wenn beispielsweise ein Mitarbeiter kurz vor dem Abschluss eines Schulungskurses steht, kann das System ihm empfehlen, verschiedene Ressourcen zu durchlaufen, um die für den vorherigen Kurs erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben.

Bestimmte LMS versprechen eine Reduzierung der Schulungszeit für Mitarbeiter durch die Anerkennung von Vorkenntnissen und Leistungsgrundlagen. Sie zielen darauf ab, Ressourcen oder Schulungskurse zu empfehlen, die am besten zu den Lernenden passen.

Andere gängige Beispiele, die Prescriptive Analytics demonstrieren:

• Prescriptive Analytics kann beurteilen, ob eine örtliche Feuerwehr die Bewohner dazu auffordern sollte, einen bestimmten Bereich zu räumen, wenn ein Lauffeuer brennt.
• Es kann vorhersagen, ob ein Artikel zu einem bestimmten Thema bei den Lesern beliebt sein wird, abhängig von den Daten zu den Suchergebnissen und dem sozialen Austausch relevanter Themen.
• Es kann ein Arbeiterschulungsprogramm in Echtzeit anpassen, je nachdem, wie der Arbeiter auf jede Lektion reagiert.

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Wie funktioniert Prescriptive Analytics?

Das Generieren von Empfehlungen oder automatisierten Entscheidungen erfordert einzigartige algorithmische Modelle. Es braucht auch Hilfe von der analytischen Technik, um eine klare Richtung zu bekommen. Eine Empfehlung oder Entscheidung kann erst nach Kenntnis des Problems und seiner Lösung generiert werden. Folglich beginnt die präskriptive Analytik mit der Arbeit an einem Problem und generiert Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen für eine genaue Vorhersage.

Beispiel zur Erläuterung der Funktionsweise von Predictive Analytics:

Der Schulungsmanager einer Organisation kann mithilfe von Vorhersageanalysen feststellen, dass die meisten Lernenden ohne bestimmte Fähigkeiten einen bestimmten Kurs nicht abschließen können. In diesem Fall kann Prescriptive Analytics umsetzbare Strategien vorschlagen. Der entsprechende Algorithmus kann die Lernenden identifizieren, die diesen Kurs benötigen, denen es jedoch an spezifischen Fähigkeiten mangelt. Anschließend bietet es eine automatische Empfehlung, dass sie eine zusätzliche Trainingsressource in Anspruch nehmen müssen, um diese fehlende Fähigkeit zu erlernen.

Die Qualität der Daten und der entwickelten algorithmischen Modelle sind direkt proportional zur Genauigkeit einer generierten Entscheidung oder Empfehlung. Die Strategie, die für den Schulungsbedarf eines Unternehmens funktioniert, ist für ein anderes möglicherweise nicht hilfreich. Daher empfiehlt es sich, Predictive-Analytics-Modelle für jede Anforderung individuell anzupassen.

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