Cos'è l'analisi prescrittiva

Pubblicato: 2022-12-24

L'analisi prescrittiva è il concetto chiave alla base di molti sistemi controllati da macchine e consente di modificare le conoscenze avanzate in facili selezioni.

Ora è più facile controllare le informazioni raccolte per potenziare il valore aziendale reale grazie alla quantità precisa di dati ora disponibili per le aziende. Tuttavia, può essere difficile riconoscere l'approccio migliore per analizzare dati specifici. Una delle migliori opzioni è utilizzare l' analisi prescrittiva per aiutare la tua azienda a determinare decisioni strategiche controllate dai dati. Inoltre, l' analisi prescrittiva ti aiuta a eliminare i limiti delle pratiche standard di analisi dei dati, tra cui:

  • Esaminando risorse preziose su dati abitativi che non consigliano decisioni aziendali
  • Trascorrere del tempo esaminando i set di dati inutilizzati
  • Perdere flussi di entrate e approfondimenti unici

Sommario

Definizione di analisi prescrittiva:

Secondo la definizione di analisi prescrittiva, è un processo che analizza i dati e offre consigli immediati sui modi per ottimizzare le pratiche aziendali soddisfacendo molteplici risultati previsti. Prende i dati come input e li comprende ampiamente per suggerire previsioni su cosa potrebbe accadere. Inoltre, suggerisce i passi migliori da intraprendere a seconda delle simulazioni istruite.

L'analisi prescrittiva è l'ultimo livello nell'elaborazione dei dati computerizzata contemporanea. Utilizza strutture di modellazione identiche per prevedere i risultati e combina regole aziendali, apprendimento automatico, intelligenza artificiale e algoritmi per simulare approcci diversi ai numerosi risultati previsti. Infine, consiglia le azioni ottimali per ottimizzare le pratiche commerciali. Quindi, alla fine spiega "cosa dovrebbe accadere".

L'analisi prescrittiva elimina la speculazione dell'analisi dei dati. Per gli esperti di marketing e i data scientist, si rivela un risparmio di tempo. Questo perché comprende il significato dei suoi dati e determina quali punti devono essere collegati per fornire al pubblico un'esperienza utente vantaggiosa e altamente personalizzata. Sebbene al momento l' analisi prescrittiva appaia su piccola scala, è in costante evoluzione nel corso degli anni man mano che l'Intelligenza Artificiale (AI) e l'apprendimento automatico diventano più accessibili.

Esempi di Prescriptive Analytics

L'analisi prescrittiva avvantaggia l'industria sanitaria, le banche, i viaggi, la produzione, il marketing, l'apprendimento online e molti altri. Ecco alcuni esempi di Prescriptive Analytics in diversi settori diffusi:

1. Uso dell'analisi prescrittiva negli ospedali e nelle cliniche:

Uno dei migliori esempi di analisi prescrittiva è il suo utilizzo nel settore sanitario. Ospedali e cliniche utilizzano l'analisi prescrittiva per migliorare i risultati per i pazienti. Utilizza i dati sanitari per valutare la redditività di diversi processi e trattamenti. Inoltre, può valutare i metodi clinici ufficiali.

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Prescriptive Analytics può indagare quali pazienti ospedalieri hanno il massimo rischio di riammissione. Sulla base di questa analisi, istruisce gli operatori sanitari a tenere a bada la riammissione in ospedale o al pronto soccorso.

2. Uso dell'analisi prescrittiva per le compagnie aeree:

Prescriptive Analytics aiuta i CEO delle compagnie aeree a massimizzare i profitti della loro azienda. Modifica automaticamente i prezzi dei biglietti e l'accessibilità in base alle condizioni meteorologiche, alla domanda dei clienti e ai prezzi della benzina.

Ad esempio, l'algoritmo Prescriptive Analytics può analizzare se le vendite dei biglietti di Natale dell'anno in corso da New York a Los Angeles sono in ritardo o in aumento rispetto all'anno scorso. Sulla base di questa analisi, abbassa automaticamente i prezzi considerando anche i prezzi del carburante più elevati.

3. Uso dell'analisi prescrittiva nel settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni (BFSI):

Puoi trovare vari esempi di analisi prescrittiva quando si tratta di istituti finanziari. Queste istituzioni possono proporre algoritmi di analisi prescrittiva per la gestione del rischio e dell'efficacia in termini di costi esaminando i dati storici di negoziazione. Alcune compagnie assicurative utilizzano anche modelli di valutazione del rischio per offrire migliori informazioni sui premi relativi alle polizze assicurative per i clienti.

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4. Uso di Prescriptive Analytics nella produzione:

Le grandi macchine di produzione possono avere un'ampia gamma di piccole modifiche. La previsione dei prezzi è inevitabile per affrontare questi cambiamenti. Prescriptive Analytics è in grado di prevedere con precisione la produzione attuale, la praticità dei materiali, il consumo energetico e altro ancora. Può anche aiutare a ottimizzare la capacità produttiva, conformandosi al programma di consegna e consolidando le linee di assemblaggio finale.

I produttori possono utilizzare Prescriptive Analytics per modellare i prezzi su diversi fattori come lo stoccaggio, la produzione e le scoperte. Aiuta a determinare le impostazioni ottimali per aumentare la resa senza compromettere l'efficienza.

5. Utilizzo di Prescriptive Analytics per le vendite e il marketing:

La modellazione prescrittiva è un processo matematico che avvantaggia i marchi che mirano a rafforzare le loro tecniche di marketing. Può aiutare a eseguire campagne promozionali e prevedere gli interessi dei clienti e il consumo dei segmenti.

6. Uso dell'analisi prescrittiva nella catena di approvvigionamento e nella logistica:

Prescriptive Analytics è essenziale per l'ottimizzazione del percorso nel settore della supply chain. In genere, le società di logistica lo utilizzano per evitare problemi logistici come posizioni di spedizione improprie. Usano l'analisi predittiva per una migliore pianificazione del percorso risparmiando tempo, denaro e risorse.

7. Utilizzo di Prescriptive Analytics per migliorare l'efficienza aziendale:

L'analisi prescrittiva garantisce alle aziende di risparmiare tempo e utilizzare i dati per sviluppare un processo che le farà distinguere dalla concorrenza. L'efficienza aziendale aumenta in modo significativo con l'uso di strumenti di analisi prescrittiva basati su cloud.

8. Utilizzo di Prescriptive Analytics nella creazione di una strategia di governance dei dati:

L'analisi prescrittiva consente anche un certo grado di cautela dal punto di vista dell'etica. Ad esempio, la generazione di raccomandazioni o decisioni automatizzate in base all'analisi dei dati degli studenti di un computer può sollevare domande sulla privacy e l'imparzialità, come ad esempio: gli studenti forniscono il consenso? Chi può accedere ai dati e ai risultati?

Le previsioni dello studente possono essere imprecise se i dati raccolti non sono del tutto precisi. Questo può portare a decisioni o raccomandazioni sbagliate sullo studente. È possibile implementare una strategia di governance dei dati e utilizzare i modelli di analisi prescrittiva per enfatizzare la convalida.

9. Esempi di analisi prescrittiva nell'apprendimento online:

L'analisi prescrittiva è ampiamente utilizzata in specifici sistemi di gestione dell'apprendimento (LMS) e tecnologie di apprendimento. I seguenti punti chiariscono come migliora l'apprendimento online:

Alcuni strumenti di apprendimento online utilizzano l'analisi prescrittiva per riconoscere i contenuti appresi. Questi strumenti presentano contenuti ancora da padroneggiare. Quindi, è uno dei migliori esempi di analisi prescrittiva dell'esplorazione dell'apprendimento adattivo.

Alcuni LMS consentono agli amministratori di definire le regole specifiche per le azioni o il feedback automatico. Ad esempio, se un dipendente sta per terminare un corso di formazione, il sistema potrebbe consigliargli di passare attraverso varie risorse per acquisire le competenze richieste per il corso precedente.

Alcuni LMS promettono una riduzione del tempo di formazione per i dipendenti riconoscendo le conoscenze precedenti e le linee di base delle competenze. Mirano a raccomandare risorse o corsi di formazione che meglio si adattano agli studenti.

Altri esempi comuni che dimostrano Prescriptive Analytics:

  • L'analisi prescrittiva può valutare se un corpo dei vigili del fuoco locale dovrebbe aver bisogno che i residenti svuotino una particolare area quando un incendio sta bruciando intorno.
  • Può prevedere se un articolo su un argomento specifico sarà popolare tra i lettori in base ai dati sui risultati di ricerca delle persone e alla condivisione sociale di argomenti pertinenti.
  • Può adattare un programma di formazione del lavoratore in tempo reale a seconda di come il lavoratore risponde a ciascuna lezione.

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Come funziona l'analisi prescrittiva?

La generazione di raccomandazioni o decisioni automatizzate richiede modelli algoritmici unici. Ha anche bisogno dell'aiuto della tecnica analitica per ottenere una direzione chiara. Una raccomandazione o decisione può essere generata solo dopo aver conosciuto il problema e la sua soluzione. Di conseguenza, l'analisi prescrittiva inizia a lavorare con un problema e genera raccomandazioni o decisioni automatizzate per una previsione accurata.

Esempio che spiega il funzionamento di Predictive Analytics:

Il responsabile della formazione di un'organizzazione può utilizzare l'analisi predittiva per scoprire che la maggior parte degli studenti senza una competenza specifica non può completare un determinato corso. In questo caso, l'analisi prescrittiva può suggerire strategie attuabili. L'algoritmo corrispondente può identificare gli studenti che hanno bisogno di quel corso ma non hanno competenze specifiche. Successivamente, fornisce una raccomandazione automatica che richiede loro di utilizzare una risorsa di formazione aggiuntiva per apprendere l'abilità mancante.

La qualità dei dati e dei modelli algoritmici sviluppati sono direttamente proporzionali all'accuratezza di una decisione o raccomandazione generata. La strategia che funziona per le esigenze di formazione di un'azienda potrebbe non essere utile per un'altra. Pertanto, si consiglia di personalizzare i modelli di Predictive Analytics per ogni esigenza in modo univoco.

Software e strumenti di analisi prescrittiva più recenti

  • Migliorato
  • Alterix
  • Quadro
  • RapidMiner
  • Sisense
  • Birst
  • Knime
  • OBIETTIVI
  • Talento
  • Bellocchio

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Quali sono i principali vantaggi di Prescriptive Analytics?

(i) Prescriptive Analytics può prendere decisioni controllate dai dati che raccomandano azioni specifiche in base a vari fattori. (ii) Riduce le probabilità di pregiudizi o errori umani. Semplifica le decisioni complesse simulando un'ampia gamma di scenari e offre la probabilità di vari risultati. (iii) I migliori strumenti di analisi prescrittiva collassano i silos di dati per valutare un set di dati integrato e quindi offrire consigli immediati e dettagliati sull'azione migliore.

Quali sono le differenze tra Predictive Analytics e Prescriptive Analytics?

(i) L'analisi predittiva prevede i possibili risultati senza fornire indicazioni. Prescriptive Analytics fornisce raccomandazioni esplicite per una decisione aziendale specifica. (ii) L'analisi predittiva di solito si concentra su aspetti limitati della tua attività, mentre l'analisi prescrittiva si concentra su interdipendenze e modelli sull'intera attività. (iii) L'analisi predittiva richiede decisioni umane, mentre l'analisi prescrittiva fornisce raccomandazioni controllate dai dati che non richiedono una decisione umana.

Quali sono le sfide associate all'analisi prescrittiva?

(i) Certe situazioni richiedono decisioni umane. (ii) Input non validi portano a output non validi. (iii) La formazione e la valutazione del modello sono necessarie per garantire l'accuratezza di Prescription Analytics. (iv)Prescription Analytic ha bisogno di tempo per migliorare. (v) Tutte le organizzazioni, situazioni e campagne potrebbero non aver bisogno di Prescription Analytics, quindi lo sforzo di configurarlo è inutile.

Qual è il futuro dell'analisi prescrittiva nel cloud?

L'analisi prescrittiva richiede un'analisi approfondita dei dati, quindi è indispensabile una posizione flessibile e affidabile per l'archiviazione dei dati. Il cloud storage soddisferà questa esigenza. I data warehouse in cloud consentiranno di comprendere facilmente l'analisi prescrittiva. Inoltre, questi magazzini memorizzeranno informazioni e supporteranno vari strumenti proprietari e integrazioni esterne.