Fare i giudizi appropriati è difficile negli affari, specialmente quando non ci sono dati sufficienti per aiutare il processo decisionale. Analizzare la storia non è sempre un affidabile predittore di ciò che accadrà in futuro. Quindi, prendere decisioni solo sulla base di fatti storici è spesso sbagliato. L'analisi predittiva e prescrittiva sono due tecnologie lungimiranti che i leader aziendali utilizzano per superare queste restrizioni. Prevedono in modo più corretto il futuro e, nel caso dell'analisi prescrittiva, indirizzano i dirigenti verso le migliori decisioni complessive combinando dati storici (analisi descrittiva), regole e conoscenza del business. Ma allora dovresti prima conoscere la differenza tra i due (analisi predittiva vs prescrittiva) prima di fare un passo in questa direzione, considerando che entrambi suonano allo stesso modo.
Panoramica (analisi predittiva vs prescrittiva)
La crescente importanza di queste tecniche analitiche si riflette nella previsione che il mercato globale dell'analisi predittiva e prescrittiva si espanderebbe a un ritmo CAGR del 19.6% a 28.7 miliardi di dollari entro il 2026.
Quindi la grande domanda è: ci sono distinzioni tra analisi predittiva e prescrittiva o sono intercambiabili?
Ebbene, al contrario, nonostante il fatto che entrambe le strategie siano lungimiranti, possano sembrare simili, c'è una differenza significativa tra loro. Secondo Modello analitico di ascendenza di Gartner, quella che segue è la gerarchia delle tecniche analitiche:
- Quello che è successo? (Analisi descrittiva)
- Perchè è successo? (Analitica diagnostica)
- Cosa accadrà? (Predictive Analytics)
- Come possiamo trasformare l'analisi predittiva in realtà? (Analitica prescrittiva)
Quindi, mentre l'analisi predittiva predice cosa potrebbe accadere, l'analisi prescrittiva rivela come realizzarlo. L'analisi predittiva è subordinata all'analisi prescrittiva in questo scenario. Questo non vuol dire che l'analisi predittiva non sia utile; è solo che le informazioni che forniscono non sono le stesse.
Predictive Analytics
L'uso di approcci statistici e di modellazione per prevedere cosa accadrà in futuro è noto come analisi predittiva. Calcola la probabilità di un determinato evento o eventi utilizzando dati storici e approcci di modellizzazione. La manutenzione predittiva è un fantastico esempio di analisi predittiva poiché cerca di capire quando una macchina ha bisogno di assistenza utilizzando vari algoritmi e dati macchina per stimare il ciclo di vita di componenti importanti. Sebbene questi dati siano informativi e utilizzabili, non definiscono l'azione specifica che dovrebbe seguire. Piuttosto, dice all'utente che è necessaria la manutenzione.
Analitica prescrittiva
L'analisi prescrittiva varia dall'analisi predittiva in quanto non solo prevede ciò che accadrà, ma offre anche all'utente opzioni specifiche e prescrive quali soluzioni aziendali sono le migliori in base a criteri specifici. Questo tipo di analisi aiuta un'azienda o un'organizzazione a creare un modello. E per garantire che rappresenti accuratamente tutti gli aspetti dell'azienda, questo modello viene valutato rispetto ai dati attuali e storici.
Inoltre, gli utenti possono esaminare il modello per determinare la decisione migliore in base a criteri stabiliti come redditività, SLA e throughput, piuttosto che limitarsi a prevedere cosa accadrà.
L'analisi prescrittiva, nel contesto dell'esempio di manutenzione predittiva di cui sopra, non solo decide che la manutenzione è imminente, ma determina anche le migliori opzioni per la manutenzione, la sostituzione o l'esternalizzazione al fine di massimizzare la redditività e il fatturato totali.
Analisi predittiva vs prescrittiva: qual è la differenza?
Sia l'analisi predittiva che quella prescrittiva sono strumenti aziendali cruciali e ciascuno ha uno scopo diverso. Ma poi, l'analisi predittiva è inferiore all'analisi prescrittiva, secondo La gerarchia di analisi di Gartner. Questo perché l'analisi predittiva prevede ciò che accadrà ma non fornisce indicazioni su come prendere le decisioni necessarie. L'analisi prescrittiva, d'altra parte, non solo prevede ciò che accadrà, ma identifica anche la decisione aziendale ottimale.
Attributi dell'analisi predittiva
- Aiuta a modellare alcuni elementi di un'azienda.
- Prevede cosa potrebbe accadere in futuro.
- Predice un lasso di tempo (quando accadrà).
- Gli output non sono utilizzabili; indicano solo che è necessaria una decisione.
- Ha la tendenza a dare priorità a una funzione rispetto ad altre.
- In genere, le ipotesi vengono verificate utilizzando scenari predeterminati con opzioni limitate.
Attributi dell'analisi prescrittiva
- Aiuta a modellare l'intera azienda
- Dipende esclusivamente dai dati
- Aiuta a consigliare decisioni aziendali specifiche.
- Tiene conto delle interdipendenze
- Non è vincolato da rigide normative
- I benefici sono osservabili e quantificabili.
- Incorpora scenari ipotetici.
- Letteralmente libero da “istinto di pancia” e pregiudizio personale
- Prende in considerazione tutti gli input, le variabili e i risultati.
- Implementa modelli calibrati e convalidati per riflettere accuratamente il modo in cui opera l'azienda.
L'analisi dell'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva è importante?
Sì, la distinzione tra analisi predittiva e prescrittiva è significativa.
Alcuni spesso si chiedono se la distinzione tra queste due analisi sia davvero significativa nella pratica. Ciò deriva da quanto sia più economico operare l'analisi predittiva rispetto all'analisi prescrittiva. In altre parole, cercano di sottolineare che l'ottimizzazione di una soluzione di analisi prescrittiva richiede uno sforzo molto maggiore rispetto all'ottimizzazione di una soluzione di analisi predittiva su scala ridotta. È fondamentale valutare la maturità aziendale dei potenziali clienti quando si risponde a questa domanda.
Sebbene la maggior parte delle aziende utilizzi la business intelligence, non tutte sono passate all'analisi predittiva. Inoltre, i dati mostrano che l'analisi prescrittiva è attualmente utilizzata solo dall'11% delle medie e grandi imprese. Il mercato del software di analisi prescrittiva, d'altra parte, dovrebbe crescere a 20.6% CAGR entro il 2023. Ciò indica che circa il 37% delle aziende inizierà a utilizzare l'analisi prescrittiva.
Questi risultati mostrano che la distinzione tra analisi predittiva e prescrittiva sta diventando sempre più importante per un numero crescente di aziende.
In ogni caso, le due metodologie analitiche hanno scopi completamente diversi. L'analisi predittiva è reattiva nel senso che sottolinea la necessità che il management risponda. Le analisi prescrittive, d'altra parte, sono proattive in quanto mostrano alla gestione il percorso da seguire.
Ma ecco qualcosa che hanno in comune. Sia l'analisi predittiva che quella prescrittiva utilizzano dati in tempo reale ottenuti da un'azienda o un'azienda, nonché altre informazioni.
Analisi predittiva vs analisi prescrittiva: quali problemi risolveresti?
L'analisi predittiva e prescrittiva non sono soluzioni autonome che possono essere impiegate da sole. Tutti i tipi di analisi aziendali hanno un posto nelle organizzazioni per risolvere vari problemi.
L'analisi predittiva è spesso uno strumento per identificare le tendenze a breve e medio termine, che spesso tornano utili, sebbene isolate dalle tendenze più ampie. Ecco alcuni esempi:
- Analisi del rischio per le assicurazioni a breve termine
- Andamento delle vendite soprattutto per singole linee e merci.
- Previsione della domanda
- Gestione inventario
- Fidelizzazione dei clienti
- Redditività
- Requisiti di manutenzione
D'altra parte, l'analisi prescrittiva ha una visione ampia della situazione. I modelli prescrittivi spesso analizzano intere organizzazioni, o almeno funzioni, divisioni o fabbriche discrete, mentre l'analisi predittiva può misurare modelli specifici. L'analisi prescrittiva risolve i seguenti problemi:
- Ottimizzazione dell'estrazione del carbone in più miniere per soddisfare le richieste dei clienti aumentando al contempo la redditività complessiva.
- Determinazione della migliore strategia di produzione e inventario soprattutto per le aziende di beni di consumo.
- Scegliere l'approccio operativo ottimale per un'azienda di trattamento delle acque reflue che serve una vasta regione metropolitana pur rispettando le normative.
La differenza nel valore organizzativo fornito da entrambe le tecniche
Nonostante il fatto che entrambe le metodologie presentino vantaggi effettivi, l'analisi prescrittiva di solito supera l'analisi predittiva. Mentre la scala delle operazioni gioca un ruolo, anche i tipi di decisioni prese e le capacità dell'analisi prescrittiva di ottimizzare le decisioni svolgono un ruolo.
Per le valutazioni del rischio a breve termine, l'analisi predittiva tende a concentrarsi su una raccolta relativamente ristretta di criteri, come l'esempio sopra. Sebbene questa forma di ricerca possa produrre vantaggi significativi riducendo il rischio, è improbabile che sia della stessa portata di una soluzione di analisi prescrittiva che imita le operazioni della compagnia assicurativa. Un modello come questo può scoprire i prodotti assicurativi più redditizi, i mercati migliori e i metodi migliori per il successo aziendale a lungo termine. Inoltre, invece di limitarsi a scenari specifici, i dirigenti aziendali possono utilizzare analisi prescrittive per esaminare una varietà di what-if, possibilità e compromessi.
L'analisi prescrittiva può essere più costosa dell'analisi predittiva, tuttavia il ROI ha il potenziale per essere molto maggiore.
La distinzione tra esigenze tecnologiche
L'analisi dei dati è stata tradizionalmente il dominio degli scienziati dei dati; ma l'ambiente aziendale frenetico di oggi richiede che i manager di linea ei dirigenti abbiano accesso immediato a questi strumenti analitici. Sebbene ciò non indichi il coinvolgimento nella programmazione o nel perfezionamento dei dati, implica che dovrebbero avere accesso a strumenti e dashboard per gli utenti finali che consentano loro di indagare sui risultati in modo indipendente. Questo approccio pratico infonde fiducia nelle tecnologie fornendo anche dati in tempo reale per aiutare il processo decisionale.
Fondamentalmente potresti eseguire tonnellate di attività di analisi prescrittiva con una varietà di tecnologie, che vanno dai linguaggi di programmazione di alto livello agli strumenti ERP integrati e ai pacchetti software specifici per la soluzione. Per rendere i dati utilizzabili, il primo passo è ripulirli e integrarli. In seguito, numerosi approcci analitici che vengono a bordo includono:
- Tecniche di regressione; include metodi di regressione lineare, basata sul tempo e logistica
- Metodi di apprendimento automatico
- Reti neurali
- Probabilità condizionata (Nave Bayes)
L'analisi prescrittiva fa un ulteriore passo avanti incorporando l'euristica o l'ottimizzazione nell'analisi.
Euristico
L'euristica torna utile quando si tratta di scenari operativi oltre ogni descrizione. Questo metodo è un approccio matematico basato su regole. È utile nei casi in cui decisioni simili vengono prese regolarmente, come l'acquisizione di materie prime. Fondamentalmente, l'euristica è utile per automatizzare i giudizi ma non tanto per ottimizzarli. Tuttavia, alcuni difetti di base includono l'assenza di requisiti per la regolare modifica delle regole per evitare che le regole diventino obsolete, nonché il fatto che l'euristica non può esaminare ogni possibile circostanza.
La soluzione ideale viene determinata utilizzando una combinazione di modelli matematici e algoritmi accurati. Per rispondere a domande specifiche, viene creato un modello matematico che riflette l'attività o la funzione e viene utilizzato un algoritmo preciso. L'obiettivo di un modello di ottimizzazione è massimizzare o diminuire un parametro come il profitto oi costi.
OTTIMIZZAZIONE
Sono inoltre disponibili soluzioni pacchettizzate e piattaforme di ottimizzazione software di analisi prescrittiva. I pacchetti sono più facili da configurare e vengono spesso creati per affrontare un problema comune o per un settore specifico. Sono comunemente disponibili come soluzioni SaaS o PaaS nel cloud.
Una piattaforma di ottimizzazione, invece, è composta da due parti: una piattaforma di modellazione per la definizione del problema e un risolutore di ottimizzazione.
I modelli vengono creati utilizzando un'interfaccia visiva drag-and-drop o utilizzando la matematica. Inoltre, la maggior parte dei sistemi di ottimizzazione viene eseguita internamente e le spese variano notevolmente. Forniscono soluzioni altamente personalizzate che sono rappresentazioni realistiche del problema. Inoltre, potrebbero richiedere l'uso di programmatori esperti per costruire il modello e spesso mancano di interfacce per l'utente finale.
Alcuni, come la piattaforma Microsoft Azure di River Logic, richiedono capacità di programmazione estese, mentre altri, come la piattaforma Microsoft Azure di River Logic, no.
Cosa sono le analisi predittive e prescrittive?
L'analisi predittiva e prescrittiva sono due tecnologie lungimiranti che i leader aziendali utilizzano per superare le restrizioni di prendere decisioni basate su semplici speculazioni. Prevedono più correttamente il futuro e, nel caso dell'analisi prescrittiva, indirizzano i dirigenti alle migliori decisioni complessive combinando dati storici (analisi descrittiva), regole e conoscenza del business.
Qual è la differenza tra manutenzione prescrittiva e predittiva?
L'analisi prescrittiva, a differenza dell'analisi predittiva, non solo decide che è necessaria la manutenzione, ma determina anche le migliori opzioni per la manutenzione, la sostituzione o l'outsourcing al fine di massimizzare la redditività e il fatturato totali.
Qual è un esempio di analisi prescrittiva?
Le mappe e le app del traffico sono esempi comuni di analisi prescrittive in azione. Google Maps esaminerà tutti i mezzi di trasporto disponibili (ad es. autobus, a piedi o in auto), le condizioni del traffico attuali e i probabili lavori stradali durante il calcolo del percorso ottimale per portarti dal punto A al punto B.
Quale tipo di analisi dei dati ha il maggior valore?
Mentre l'analisi predittiva predice cosa potrebbe accadere, l'analisi prescrittiva rivela come realizzarlo. L'analisi predittiva è subordinata all'analisi prescrittiva in questo scenario. Questo non vuol dire che l'analisi predittiva non sia utile; è solo che le informazioni che forniscono non sono le stesse.
In che modo l'analisi predittiva e quella prescrittiva sono simili?
Entrambi forniscono conoscenza e persino lungimiranza per aiutare le aziende a prendere decisioni. Sia l'analisi predittiva che quella prescrittiva utilizzano la modellazione statistica, l'apprendimento automatico e il data mining per fornire strumenti strategici e una visione approfondita dei clienti e delle operazioni complessive ai dirigenti MBA e agli studenti laureati MBA.
