Prescriptive Analytics ist der letzte Schritt im Analyseprozess für Unternehmen. Im Mittelpunkt steht das Konzept der Geschäftsoptimierung. Da unser Beitrag zur präskriptiven Analytik bereits vorhanden ist, werden wir einige der besten Tools und Techniken durchgehen, die Ihnen zur Verfügung stehen.
Grundsätzlich helfen diese Techniken und Tools Geschäftsinhabern und Strategen gleichermaßen, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn sie sich in die präskriptive Analytik wagen.
Lassen Sie uns also gleich loslegen, beginnend mit einigen der besten Prescriptive-Analytics-Tools laut unzähligen Bewertungen im Internet.
Prescriptive Analytics-Tools
Die folgenden Tools sollten Sie bei Ihrer Skalierung durch die Welt der präskriptiven Analytik ein gewisses Maß an Aufmerksamkeit schenken.
#1. Improvisation
Improvado ist eine Datenanalyselösung für Marketingabteilungen von Unternehmen. Es ermöglicht ihnen, alle ihre Daten an einem Ort und in Echtzeit über automatisierte Dashboards und Berichte abzurufen.
Meistens werden Daten aus einer Vielzahl von Marketingsystemen abgerufen, darunter Google Analytics, CRMs, E-Mail-Plattformen, Facebook und andere. Diese Informationen werden dann in ein beliebiges Data Warehouse und eine beliebige Visualisierungsplattform „geleitet“.
Wer profitiert von Improvado?
Improvado eignet sich hervorragend für Analysen und Marketing sowie für Geschäftsinhaber, die eine Lösung benötigen, um Daten von all ihren Marketingplattformen an einem Ort zu sammeln. Dies ist eines der beliebtesten präskriptiven Analysewerkzeuge. Dies liegt daran, dass Unternehmen laut Bewertungen Millionen von Dollar und Hunderte von Stunden manueller Berichterstellung eingespart haben.
Darüber hinaus gehen die Integrationen der Plattform bis hinunter auf Anzeigen- und Keyword-Ebene und extrahieren umfassende Daten. Sie können sogar Werbeanzeigen vom Dashboard aus anzeigen, was Ihnen einen vollständigen Überblick über Ihre Statistiken gibt. Improvado ist eine einfache, unkomplizierte und benutzerfreundliche Lösung, die den Entwicklersupport bei der Installation oder Anpassung überflüssig macht
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Integration
Improvado bietet über 150 verschiedene Integrationen. Sie erstellen benutzerdefinierte Integrationen für jede von Ihnen angegebene Datenquelle.
# 2. Alteryx
Alteryx ist eines der wenigen Prescriptive-Analytics-Tools, das Datenverschmelzung und -analyse in einem einzigen Tool kombiniert. Mit wenigen Klicks erstellt die Plattform mithilfe eines wiederholbaren Verfahrens einsatzbereite Analysen. Anschließend teilt es die generierten Analysen, um tiefere Einblicke in die Daten zu erhalten.
Diese Lösung ist größtenteils sowohl für Datenanalysten als auch für Data Scientists ideal, da sie es ihnen ermöglicht, Daten aus Cloud-Apps, Tabellenkalkulationen, Data Warehouses und anderen Quellen schnell und einfach zu integrieren und wiederherzustellen.
Darüber hinaus integriert die Plattform die Daten, ohne dass zusätzlicher Code geschrieben werden muss, und führt dann eine vorgeschriebene, statistische Analyse durch. Dies bietet skalierbare Analysen, die letztendlich zum Erfolg Ihres Unternehmens beitragen werden.
# 3. RapidMiner
RapidMiner bietet Unternehmen künstliche Intelligenz und Predictive Analytics über offene und umfassende Datenanalysetechniken. Grundsätzlich generieren, warten und liefern Benutzer mit diesem zentralisierten Tool, das über eine ausgeklügelte und robuste grafische Benutzeroberfläche verfügt, prädiktive Analysen. Die Lösung unterstützt auch Scripting in einer Vielzahl von Programmiersprachen.
Darüber hinaus ist RapidMiner eine Data-Science-Plattform für Analyseteams, die den gesamten Data-Science-Lebenszyklus vereinheitlicht, von der Datenaufbereitung mithilfe von maschinellen Lerntechniken und Modellen aus der präskriptiven Analytik.
Inzwischen sind vorgefertigte Datenkonnektivität, Workflow-Komponenten und maschinelles Lernen in der visuellen Benutzeroberfläche der Plattform enthalten.
Preise für RapidMiner
RapidMiner Studio wird pro Jahr abgerechnet und erfordert eine dreijährige Verpflichtung. Eine kostenlose Version mit eingeschränkten Funktionen ist ebenfalls vom Unternehmen erhältlich.
# 4. Sisense
Sisense macht es Kunden einfach, ihre Daten in optisch ansprechende interaktive Berichte umzuwandeln. Die Visualisierungsfunktionen des Tools umfassen eine einfache Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, die das Erstellen von Diagrammen und komplizierteren Bildern sowie interaktive Visualisierungen vereinfacht.
Wer profitiert von Sisense?
Sisense eignet sich hervorragend für Analyseteams, die einen umfassenden Überblick über ihre Daten mit minimalem IT-Support suchen. Das Prescriptive-Analytics-Tool liefert nützliche Informationen, die zu datengetriebenen Entscheidungen führen. Darüber hinaus können sich Benutzer auch direkt mit relevanten Apps oder Datenbanken verbinden, zahlreiche Datenquellen zusammenführen und Daten visualisieren.
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Preise und Integrationen von Sisense
Sisense berechnet von Fall zu Fall. Daher müssen Sie sich für ein Preisangebot an das Unternehmen wenden.
Darüber hinaus stehen in Sisense über 100 Datenports zur Verfügung. Sie könnten eine vollständige Liste davon durchgehen Konnektoren auf ihrer offiziellen Website.
# 5. Geburt
Birst ist eine webbasierte Business-Intelligence- und Predictive-Analytics-Lösung, die Erkenntnisse aus verschiedenen Teams kombiniert, Unternehmen hilft, fundiertere Entscheidungen zu treffen und den gesamten BI-Prozess zu automatisieren.
Grundsätzlich ist jeder Benutzer mit einem gemeinsamen analytischen Netzwerk verbunden, auf das dank der einzigartigen Architektur der Plattform leicht zugegriffen und erweitert werden kann.
Wer profitiert von Birst?
Das gemeinsam genutzte Analysenetzwerk des Tools ermöglicht es Geschäftsanwendern, flexibler zu sein und gleichzeitig die IT-Kontrolle zu behalten. Meistens konzentriert sich Birst auf eines der schwierigsten Probleme in der Datenanalyse. Dazu gehört der Aufbau von Vertrauen in Daten aus mehreren Quellen innerhalb einer Organisation.
Preise und Integrationen
Das Tool von Birst ist für eine kostenlose Testversion verfügbar. Sie müssen sich jedoch an das Unternehmen wenden, um Preisinformationen zu erhalten.
In der Zwischenzeit veröffentlicht Birst auf seiner Website keine Liste der Datenintegrationen. Um diese Informationen zu erhalten, müssen Sie möglicherweise mit einem Kundendienstmitarbeiter sprechen.
# 6. Knime
Knime ist eine Business Intelligence (BI)-Anwendung für Datenintegration, Berichterstellung und Analyse. Es hat eine visuelle Schnittstelle mit Knoten für eine Vielzahl von Aufgaben. Dies reicht von der Datenextraktion bis zur Datenpräsentation. Statistische Modelle sind der Hauptfokus der Plattform.
Darüber hinaus ist die Analytics-Plattform in erster Linie für Data Scientists gedacht und umfasst statistische Funktionen, komplexes maschinelles Lernen und prädiktive Algorithmen, Workflow-Steuerung und andere Funktionen.
Darüber hinaus kann Knime mit einer Vielzahl von Data-Science-Tools verwendet werden, darunter Python, R, Hadoop und H2O, um nur einige zu nennen.
Preise und Integration
Knime ist eine kostenlose Open-Source-Softwareplattform. Mit anderen Worten, Sie müssen keine Gebühr zahlen, um auf das Tool zuzugreifen.
Inzwischen verfügt die Plattform von Knime über eine breite Palette von Integrationen. Sie können alle diese Integrationen auf ihrer anzeigen offiziellen Website.
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# 7. Talend
Talend ist eine Daten- und Marketingplattform, die für ihre Vielseitigkeit bekannt ist. Zum größten Teil kann es mit einigen der bekanntesten Cloud-Dienstanbieter kommunizieren, darunter Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud.
Talend arbeitet mit Branchenführern aus einer Vielzahl von Branchen zusammen, um hochmoderne Software für Big Data-Zugriff, Datenintegration und Datenanreicherung zu entwickeln. Die Software enthält laut Bewertungen von auch einige der besten Datenintegrations- und Verwaltungstools auf dem Markt Reddit.
Preise und Integrationen
Talend bietet eine Vielzahl von Preisoptionen, einschließlich eines kostenlosen Open-Source-Modells, das Kunden auf der ganzen Welt zur Verfügung steht. Der Dienst kann entweder lokal oder in der Cloud gehostet werden.
Mittlerweile hat Talend über hundert Datenverbindungen. Alle von Talend Integrationen finden Sie hier.
#8. ZIELE
Die AIMMS Prescriptive Analytics-Plattform verwendet mathematische Optimierungstechniken und Datenmodellierung, um quantifizierbare Ergebnisse zu liefern. Folglich bietet dies einen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen. Die Vielseitigkeit und Robustheit der Software ermöglichen es, mit einer Vielzahl von Geschäftsstrategen zusammenzuarbeiten, um praktisch jedes Problem zu lösen.
Darüber hinaus bietet AIMMS eine sichere, anpassungsfähige und schnelle Antwort auf fast jedes Geschäftsproblem. Interaktive Dashboards liefern dann Statistiken und Entscheidungshilfen für das gesamte Unternehmen und ermöglichen so bessere Ergebnisse.
Darüber hinaus erleichtern die Drag-and-Drop-Einfachheit und die Visualisierungsoptionen in dieser Prescriptive-Analytics-Lösung das Entwerfen von Analysemodellen. Und dann macht es die proprietäre Sprache einfach, Lösungen zu erstellen, ohne sich um die Programmierung kümmern zu müssen.
Preise und Integrationen
Das AIMMS-Website bietet keine Preisinformationen. Es veröffentlicht auch keine Liste der Integrationen auf seiner Website.
# 9. Schau
Looker ist eine webbasierte Plattform mit einer proprietären Modellierungssprache. Die Anwendung wird vollständig in der Datenbank ausgeführt und verwendet die neuesten und schnellsten analytischen Datenbanken, um Urteile in Echtzeit bereitzustellen. Einfach ausgedrückt macht dies es Benutzern sehr einfach, eine breite Palette interaktiver Visualisierungen auszuwählen, zu erstellen und zu konfigurieren, indem eine große Anzahl von Grafiken, Diagrammen und Diagrammen angeboten wird.
Darüber hinaus bietet die Plattform für Teams in fast allen Geschäftsbereichen ein nützliches BI- und Prescriptive-Analytics-Tool. Looker ist besonders nützlich für Unternehmen, die eine einfache Anwendung wünschen, die dennoch viele Informationen in einem visuellen Format liefert.
Preise und Integrationen
Die Preisgestaltung richtet sich nach Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen. Sie müssen sich also mit dem Unternehmen in Verbindung setzen, um ein Angebot zu erhalten.
Mittlerweile arbeitet Looker mit über 50 verschiedenen Datenquellen.
# 10. Tableau
Tableau ist eine Business-Intelligence-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die benutzerfreundliche Plattform macht es einfach, sich mit Daten zu verbinden, die praktisch überall und in fast jedem Format gespeichert sind. Grundsätzlich können Benutzer mithilfe der Drag-and-Drop-Funktion von Tableau interaktive Dashboards mit erweiterten visuellen Analysen erstellen.
Darüber hinaus kann Tableau von Datenanalysten oder wirklich jedem verwendet werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Plattform ist eine sehr praktische Möglichkeit für Unternehmen mit vielen Kunden, ihre Fortschritte zu verfolgen. Und was noch wichtiger ist, es erfordert keine Programmierkenntnisse, um es zu nutzen.
Als nächstes haben Sie die Möglichkeit, die Software entweder vor Ort zu installieren oder das Datenanalysetool in der Cloud auf dem Server von Tableau zu hosten.
In der Zwischenzeit kann letzteres eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen sein, die nicht mehr Software vor Ort installieren möchten.
AnzeigenPreise
Tableau hat zwei Preisoptionen für sein Produkt; eine für die Vor-Ort-Installation und die andere für das Tableau-Hosting.
Integration
Tableau ermöglicht es Benutzern, eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herzustellen.
Prescriptive Analytics-Techniken
Bevor wir uns die verschiedenen präskriptiven Analysetechniken ansehen, ist es wichtig, die Bedeutung eines analytischen Entscheidungsmodells zu verstehen. Die an einer Entscheidung beteiligten Komponenten werden durch das Modell dargestellt:
- Die endgültigen Entscheidungen: Grundsätzlich müssten Sie einige Fragen stellen wie; Welche Entscheidung müssen wir treffen und welche Möglichkeiten haben wir? Welche anderen Möglichkeiten haben Sie, wenn Sie die Entscheidung nicht treffen wollen?
- Wichtige Informationen zur Entscheidungsfindung: Fragen wie: Sind wir im Besitz von Wissen, das uns hilft, die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen? Hat beispielsweise der Call-Center-Vertreter als Entscheidungsträger Zugriff auf das Profil des Kunden? – braucht präzise Antworten.
- Das Ziel der Entscheidung: Schließlich bräuchten Sie Antworten auf Fragen wie: Was wollen wir als Ergebnis dieser Entscheidung sehen? Kann uns die Entscheidung zum Beispiel dabei helfen, den Umsatz im laufenden Quartal zu steigern? – an dieser Stelle.
Im weiteren Verlauf variieren die präskriptiven Analysetechniken. Für den Anfang sind Optimierung, Spieltheorie, Simulation, Ansätze zur Entscheidungsanalyse und Steuerungssysteme nur einige Beispiele. Es wurde jedoch festgestellt, dass die meisten Organisationen die folgenden zwei Typen verwenden:
# 1. Predictive Analytics Plus-Regeln
Ein analytisches Entscheidungsmodell ist allen präskriptiven Analysetechniken gemeinsam. Anders ausgedrückt: Sie enthalten alle drei Elemente, die in eine Entscheidung einfließen.
Die Methode „Predictive Analytics Plus Rules“ ist dagegen einfacher. Ohne alle möglichen Ergebnisse zu untersuchen, vermischt es Prognosen mit geschäftsdefinierten Regeln und Annahmen. Infolgedessen empfiehlt es möglicherweise nicht immer die optimale Vorgehensweise. Diese Technik ist oft nützlich, wenn betriebliche Entscheidungen getroffen werden.
Betrachten wir dieses Szenario; (Ein Angebot an den Kunden zu machen ist der Aktionspunkt🙂
Für jedes Angebot kann ein Vorhersagemodell entworfen werden, um das optimale Angebot zu bestimmen, das dem Kunden präsentiert werden kann. Dadurch wird bestimmt, wie wahrscheinlich es ist, dass jeder Kunde auf das Angebot reagiert. So könnte gemäß einer Regel jedem Verbraucher das Angebot mit der höchsten Kundenreaktion angeboten werden.
Diese Technik ist aufgrund von geschäftsdefinierten Regeln vorgeschrieben. Aufgrund der Verwendung von Daten und Analysen handelt es sich jedoch um präskriptive Analysen. Durch diese Kombination werden die Regeln intelligenter und die Analysen umsetzbar.
#2. Optimierung
Der „Optimierungs“-Ansatz ist die zweite Prescriptive-Analytics-Technik. Dies wird im Allgemeinen verwendet, um strategische und taktische Entscheidungen zu treffen. Es könnte jedoch auch ein Instrument sein, um operative Entscheidungen zu treffen.
Es verwendet ein analytisches Entscheidungsmodell, um alle möglichen Ergebnisse für jede Option zu berechnen. Außerdem wird das Ausmaß des Kompromisses zwischen mehreren Zielen bewertet. Mit anderen Worten, in Szenarien mit unterschiedlichem Unsicherheitsgrad wird die beste Nutzung begrenzter Zeit und begrenzter Ressourcen bewertet.
Es gibt jedoch ein Problem mit dem Optimierungsansatz und er ist in drei Hauptkomponenten unterteilt:
- Ziel: Die zu optimierende Metrik wird als Ziel bezeichnet. Beispielsweise könnte die Gewinnmaximierung für das laufende Geschäftsjahr ein Ziel sein.
- Entscheidungen: Dies sind Entscheidungen, die getroffen werden müssen, um das Ziel/Ziel zu erreichen. Beispielsweise könnte eine Entscheidung über die Höhe der Finanzinvestition getroffen werden.
- Einschränkungen: Dies sind Einschränkungen oder Beschränkungen, die eine Entscheidung beeinflussen können. Beispielsweise kann die Höhe eines Budgets den Geltungsbereich einer Entscheidung einschränken.
Betrachten Sie die Illustration, die verwendet wurde, um die erste Technik zu demonstrieren. Gegenüber dem Aktionspunkt (dem Verbraucher ein Angebot machen) würde das analytische Entscheidungsmodell alle möglichen Optionen (z. B. Angebot A heute per E-Mail an den Kunden senden) und Ergebnisse (z. B. Reaktionswahrscheinlichkeit) darstellen. Um also den besten Aktionspunkt zu finden, kann der Benutzer eine Kombination (Aktionspunkt, Option und voraussichtliche Ergebnisse) mit allen anderen Kombinationen vergleichen.
Folglich steigt mit zunehmender Komplexität (mehr Aktionspunkte und Ergebnisse) die Nachfrage nach fortschrittlichen Algorithmen, die effizient rechnen können. Inzwischen wurde dieser Bedarf dank erheblicher Fortschritte auf dem Gebiet der Optimierungsalgorithmen gedeckt.
Praxisbeispiele für die Optimierung im Einzelhandel:
- Werbeprogramme optimieren: Unternehmen können auswählen, welche Kampagnen sie für welche Produkte durchführen möchten, und dabei Faktoren wie Budget, Kanäle, Inventar und Ressourcen berücksichtigen.
- Produktauswahl optimieren: Um den größtmöglichen Wert zu generieren, können Unternehmen den optimalen Anteil an Premium-, Mittel- und Low-Cost-Produkten bestimmen. Grundsätzlich werden Produktkosten, Nachfrage und Substitutionseffekte in das Modell einbezogen.
- Layouts optimieren: Um den Umsatz anzukurbeln, wenden einige Einzelhändler die präskriptive Methode an, um das ideale Ladenlayout zu bestimmen.
- Preise optimieren: Da die präskriptive Methode Unternehmen dabei unterstützt, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren und zu verstehen, können Preisentscheidungen mit Zuversicht getroffen werden.
Was ist ein präskriptives Analysetool?
Prescriptive Analytics ist eine statistische Methode, die Daten verwendet, um den besten Weg zu finden, um voranzukommen oder die beste Maßnahme in einer bestimmten Situation zu ergreifen. Sowohl deskriptive als auch prädiktive Analysen werden in der präskriptiven Analytik verwendet, aber der Schwerpunkt liegt eher auf umsetzbaren Erkenntnissen als auf der Datenüberwachung.
Was sind Prescriptive Analytics-Techniken?
Prescriptive Analytics verwendet eine Kombination aus Methoden und Werkzeugen wie Geschäftsregeln, Algorithmen, maschinelles Lernen (ML) und Computermodellierungsverfahren. Diese Methoden werden für viele verschiedene Arten von Daten verwendet, z. B. historische und Transaktionsdaten, Echtzeit-Daten-Feeds und „Big Data“.
Welches ist ein Beispiel für ein präskriptives Analysetool?
Die E-Mail-Automatisierung ist ein klares Beispiel für den Einsatz von Prescriptive Analytics. Vermarkter verwenden E-Mail-Automatisierung, um Leads basierend auf ihren Zielen, Denkweisen und Plänen in Gruppen zu sortieren und ihnen dann basierend auf diesen Gruppen E-Mails zu senden.
Wie verwendet Netflix Prescriptive Analytics?
Prescriptive Analytics konzentriert sich auf die Gegenwart, indem es die verschiedenen Variablen berücksichtigt, die die Zukunft beeinflussen werden. Es hilft Netflix dabei, die Aspekte zu verstehen, die die Kaufentscheidungen von Kunden beeinflussen. Diese Strategie wird dann verwendet, um zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
