O que é Análise Prescritiva

A análise prescritiva é o conceito-chave por trás de muitos sistemas controlados por máquina e permite que o conhecimento avançado seja alterado em seleções fáceis.

Agora é mais fácil controlar as informações coletadas para potencializar o valor comercial real devido à quantidade precisa de dados agora disponíveis para as empresas. Mas pode ser um desafio reconhecer a melhor abordagem para analisar dados específicos. Uma das melhores opções é usar análises prescritivas para ajudar sua empresa a determinar decisões estratégicas controladas por dados. Além disso, a análise prescritiva ajuda você a se livrar das limitações das práticas padrão de análise de dados, incluindo:

• Percorrendo recursos valiosos em dados de habitação que não aconselham decisões de negócios
• Gastar tempo examinando conjuntos de dados não utilizados
• Perda de fluxos de receita e insights exclusivos

Definição de análise prescritiva:

De acordo com a definição de análise prescritiva, é um processo que analisa dados e oferece recomendações imediatas sobre maneiras de otimizar as práticas de negócios que satisfazem vários resultados previstos. Ele recebe os dados como entrada e os compreende amplamente para sugerir previsões sobre o que pode acontecer. Além disso, sugere os melhores passos a serem seguidos dependendo das simulações instruídas.

A análise prescritiva é o nível final no processamento de dados computadorizado contemporâneo. Ele usa estruturas de modelagem idênticas para prever resultados e combina regras de negócios, aprendizado de máquina, inteligência artificial e algoritmos para simular diferentes abordagens para os vários resultados previstos. Por fim, aconselha as ações ótimas para otimizar as práticas de negócios. Então, finalmente explica “o que deveria acontecer”.

A análise prescritiva elimina a especulação da análise de dados. Para profissionais de marketing e cientistas de dados, isso economiza tempo. Isso ocorre porque ele entende o significado de seus dados e determina quais pontos devem ser conectados para fornecer ao público uma experiência de usuário benéfica e altamente personalizada. Embora a análise prescritiva pareça em pequena escala no momento, ela está evoluindo constantemente ao longo dos anos como Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina se torna mais acessível.

Exemplos de Análise Prescritiva

A análise prescritiva beneficia o setor de saúde, bancos, viagens, manufatura, marketing, aprendizado on-line e muito mais. Aqui estão alguns exemplos de Análise Prescritiva em vários setores amplamente difundidos:

1. Uso de Analítica Prescritiva em Hospitais e Clínicas:

Um dos melhores exemplos de análise prescritiva é seu uso no setor de saúde. Hospitais e clínicas usam análises prescritivas para melhorar os resultados para os pacientes. Ele usa dados de saúde para avaliar a rentabilidade de diferentes processos e tratamentos. Além disso, pode avaliar os métodos clínicos oficiais.

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O Prescriptive Analytics pode investigar quais pacientes do hospital têm o risco máximo de readmissão. Com base nessa análise, ele instrui os profissionais de saúde a manter a readmissão no hospital ou pronto-socorro sob controle.

2. Uso de Análise Prescritiva para Companhias Aéreas:

O Prescriptive Analytics ajuda os CEOs das companhias aéreas a maximizar os lucros de suas empresas. Ele modifica automaticamente os preços dos ingressos e a acessibilidade, dependendo do clima, da demanda do cliente e dos preços da gasolina.

Por exemplo, o algoritmo Prescriptive Analytics pode analisar se as vendas de ingressos de Natal do ano atual de Nova York a Los Angeles estão atrasadas ou avançadas em comparação com o ano passado. Com base nessa análise, ele reduz automaticamente os preços, considerando também os preços mais altos dos combustíveis.

3. Uso de Análise Prescritiva em Bancos, Serviços Financeiros e Seguros (BFSI):

Você pode encontrar vários exemplos de análise prescritiva quando se trata de instituições financeiras. Essas instituições podem propor algoritmos de análise prescritiva para gerenciamento de risco e custo-eficácia, examinando dados históricos de negociação. Certas seguradoras também utilizam modelos de avaliação de risco para oferecer melhores informações de prêmios sobre apólices de seguros para os clientes.

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4. Uso de Análise Prescritiva na fabricação:

As grandes máquinas de produção podem ter uma ampla gama de pequenas alterações. A previsão de preços é inevitável para lidar com essas mudanças. O Prescriptive Analytics pode prever com precisão a produção atual, manuseio de materiais, consumo de energia e muito mais. Também pode ajudar a otimizar a capacidade produtiva, cumprindo o cronograma de entrega e consolidando as linhas de montagem final.

Os fabricantes podem usar o Prescriptive Analytics para modelar preços em diferentes fatores, como armazenamento, produção e descobertas. Ele ajuda a determinar as configurações ideais para aumentar o rendimento sem comprometer a eficiência.

5. Uso de Análise Prescritiva para vendas e marketing:

A modelagem prescritiva é um processo matemático que beneficia marcas com o objetivo de reforçar suas técnicas de marketing. Pode ajudar a executar campanhas promocionais e prever os interesses dos clientes e o consumo dos segmentos.

6. Uso de Análise Prescritiva na Cadeia de Suprimentos e Logística:

A Análise Prescritiva é essencial para a otimização de rotas no setor de Cadeia de Suprimentos. Geralmente, as empresas de logística o utilizam para evitar problemas logísticos, como locais de envio impróprios. Eles usam o Predictive Analytics para melhorar o planejamento de rotas, economizando tempo, dinheiro e recursos.

7. Uso de Análise Prescritiva para melhorar a eficiência dos negócios:

A análise prescritiva garante que as empresas possam economizar tempo e usar dados para desenvolver um processo que as destaque de seus concorrentes. A eficiência dos negócios aumenta significativamente com o uso de ferramentas analíticas prescritivas baseadas em nuvem.

8. Uso de Análise Prescritiva na criação da estratégia de governança de dados:

A análise prescritiva também permite um certo grau de cautela do ponto de vista da ética. Por exemplo, gerar recomendações ou decisões automatizadas dependendo da análise de dados do aluno em um computador pode levantar questões sobre privacidade e imparcialidade, como: Os alunos dão consentimento? Quem pode acessar os dados e resultados?

As previsões do aluno podem ser imprecisas se os dados coletados não forem totalmente precisos. Isso pode levar a decisões ou recomendações erradas sobre o aluno. Uma estratégia de governança de dados pode ser implementada e os modelos analíticos prescritivos podem ser usados ​​para enfatizar a validação.

9. Exemplos de análise prescritiva no aprendizado online:

A análise prescritiva é amplamente usada em sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMS) específicos e tecnologias de aprendizagem. Os pontos a seguir esclarecem como ele aprimora o aprendizado on-line:

Certas ferramentas de aprendizado online usam análises prescritivas para reconhecer o conteúdo aprendido. Essas ferramentas apresentam conteúdos ainda a serem dominados. Portanto, é um dos melhores exemplos de análise prescritiva para explorar o aprendizado adaptativo.

Certos LMSs permitem que os administradores definam as regras específicas para ações ou feedback automatizado. Por exemplo, se um funcionário está prestes a terminar um curso de treinamento, o sistema pode recomendar que ele passe por vários recursos para adquirir as habilidades necessárias para o curso anterior.

Certos LMS prometem redução do tempo de treinamento para os funcionários, reconhecendo conhecimentos anteriores e linhas de base de proficiência. Eles visam recomendar recursos ou cursos de treinamento que melhor atendam aos alunos.

Outros exemplos comuns que demonstram Análise Prescritiva:

• A análise prescritiva pode avaliar se um corpo de bombeiros local precisa que os residentes esvaziem uma área específica quando há um incêndio florestal.
• Ele pode prever se um artigo sobre um tópico específico será popular entre os leitores, dependendo dos dados sobre os resultados de pesquisa das pessoas e do compartilhamento social de tópicos relevantes.
• Ele pode adaptar um programa de treinamento de trabalhadores em tempo real, dependendo de como o trabalhador responde a cada lição.

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Como funciona a análise prescritiva?

A geração de recomendações ou decisões automatizadas precisa de modelos algorítmicos exclusivos. Ele também precisa de ajuda da técnica analítica para obter uma direção clara. Uma recomendação ou decisão só pode ser gerada após conhecer o problema e sua solução. Consequentemente, a análise prescritiva começa a trabalhar com um problema e gera recomendações ou decisões automatizadas para uma previsão precisa.

Exemplo explicando o funcionamento do Predictive Analytics:

O gerente de treinamento de uma organização pode usar a análise preditiva para descobrir que a maioria dos alunos sem uma habilidade específica não pode concluir um determinado curso. Nesse caso, a análise prescritiva pode sugerir estratégias acionáveis. O algoritmo correspondente pode identificar os alunos que precisam desse curso, mas carecem de habilidades específicas. Posteriormente, ele fornece uma recomendação automatizada de que eles devem usar um recurso de treinamento adicional para aprender a habilidade que falta.

A qualidade dos dados e dos modelos algorítmicos desenvolvidos são diretamente proporcionais à precisão de uma decisão ou recomendação gerada. A estratégia que funciona para as necessidades de treinamento de uma empresa pode não ser útil para outra. Portanto, é recomendável adaptar os modelos de análise preditiva para cada requisito de forma exclusiva.

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