ビジネスにおいて適切な判断を下すことは困難であり、特に意思決定を支援するのに十分なデータがない場合はなおさらです。 歴史の分析は、将来何が起こるかについて常に信頼できる予測因子とは限りません。 したがって、歴史的事実だけに基づいて決定を下すことは、多くの場合、正しくありません。 予測的分析と規範的分析は、企業のリーダーがこれらの制限を乗り越えるために利用する XNUMX つの先進的なテクノロジーです。 将来をより正確に予測し、処方的分析の場合は、履歴データ (記述的分析)、ルール、およびビジネスの知識を組み合わせることで、経営幹部を全体的に最善の決定に導くことができます。 ただし、この方向に一歩踏み出す前に、まずこの XNUMX つの違い (予測分析と処方分析) を知っておく必要があります。
概要（予測分析と処方分析）
これらの分析技術の重要性の高まりは、予測分析と処方分析の世界市場が 19.6年までに28.7％のCAGRは2026億ドルになります。
したがって、大きな問題は、予測分析と処方分析の間に何か違いがあるのか、それとも互換性があるのかということです。
それどころか、両方の戦略が前向きであるという事実にもかかわらず、同じように聞こえるかもしれませんが、それらの間には大きな違いがあります。 によると ガートナーの分析的優位性モデル、以下は分析技術の階層です。
- どうしたの？ (記述分析)
- なぜそれが起こったのですか？ （（診断分析)
- 何が起こるか？ （（予測分析)
- どうすれば予測分析を実現できますか？ （（規範的分析)
したがって、予測分析は何が起こるかを予測しますが、処方分析はそれを実現する方法を明らかにします。 このシナリオでは、予測分析は処方分析に従属します。 これは、予測分析が役に立たないということではありません。 彼らが提供する情報が同じではないというだけです。
予測分析
将来何が起こるかを予測するための統計的およびモデリングアプローチの使用は、予測分析として知られています。 履歴データとモデリングアプローチを使用して、特定のXNUMXつまたは複数のイベントの可能性を計算します。 予知保全は、さまざまなアルゴリズムとマシンデータを使用して重要なコンポーネントのライフサイクルを推定することにより、マシンがいつサービスを必要とするかを把握しようとするため、予測分析の素晴らしい例です。 このデータは有益で実用的ですが、従うべき特定のアクションを定義するものではありません。 むしろ、メンテナンスが必要であることをユーザーに伝えます。
規範的分析
処方分析は、何が起こるかを予測するだけでなく、特定のオプションをユーザーに提供し、指定された基準に基づいてどのビジネスソリューションが最適であるかを規定するという点で、予測分析とは異なります。 このタイプの分析は、企業または組織がモデルを構築するのに役立ちます。 また、ビジネスのすべての側面を正確に表すために、このモデルは現在および過去のデータに対して評価されます。
さらに、ユーザーはモデルを調べて、単に何が起こるかを予測するのではなく、収益性、SLA、スループットなどの確立された基準に基づいて最良の決定を決定できます。
上記の予知保全の例のコンテキストでの処方分析は、保守が差し迫っていると判断するだけでなく、総収益性と売上高を最大化するための保守、交換、またはアウトソーシングの最適なオプションも決定します。
予測分析と処方分析：違いは何ですか？
予測分析と処方分析はどちらも重要なビジネスツールであり、それぞれが異なる目的を果たします。 しかし、その後、予測分析は処方分析よりも劣っています。 ガートナーの分析階層。 これは、予測分析が何が起こるかを予測しますが、必要な決定を行う方法についての指示を提供しないためです。 一方、処方分析は、何が起こるかを予測するだけでなく、最適なビジネス上の意思決定を特定します。
予測分析の属性
- ビジネスの特定の要素をモデル化するのに役立ちます。
- 将来起こりそうなことを予測します。
- 時間枠（いつ発生するか）を予測します。
- 出力は実行可能ではありません。 それらは、決定が必要であることを示しているだけです。
- ある機能を他の機能よりも優先する傾向があります。
- 通常、仮説は、限られたオプションで事前に決定されたシナリオを使用してテストされます。
処方分析の属性
- 会社全体のモデル化に役立ちます
- データのみに依存
- 特定のビジネス上の決定を推奨するのに役立ちます。
- 相互依存性を考慮に入れる
- 厳格な規制に制約されていない
- メリットは観察可能で定量化可能です。
- what-ifシナリオを組み込みます。
- 文字通り「直感」や個人的な偏見がない
- すべての入力、変数、および結果を考慮に入れます。
- 会社の運営方法を正確に反映するために、調整および検証されたモデルを実装します。
予測分析と処方分析の分析は重要ですか？
はい、予測分析と処方分析の違いは重要です。
これらXNUMXつの分析の違いが実際に本当に重要であるかどうか疑問に思う人もいます。 これは、処方分析に対して予測分析を運用する方が経済的であることに起因します。 言い換えれば、彼らは、処方分析ソリューションを最適化するには、小規模な予測分析ソリューションを最適化するよりもはるかに多くの労力が必要であることを指摘しようとしています。 その質問に答えるときは、潜在的なクライアントのビジネスの成熟度を評価することが重要です。
大多数の企業はビジネスインテリジェンスを採用していますが、すべてが予測分析に進んでいるわけではありません。 さらに、記録によると、処方分析は現在、中規模から大規模の企業の11％しか使用されていません。 一方、処方分析ソフトウェア市場は、 20.6年までに2023パーセントのCAGR。 これは、企業の約37％が処方分析を使い始めることを示しています。
これらの調査結果は、予測分析と処方分析の区別が、ますます多くの企業にとってますます重要になっていることを示しています。
いずれにせよ、XNUMXつの分析方法は完全に異なる目的を果たします。 予測分析は、経営陣が対応する必要性を強調するという意味で反応的です。 一方、処方分析は、経営陣に今後の道筋を示すという点で積極的です。
しかし、ここに彼らに共通するものがあります。 予測分析と処方分析はどちらも、企業や企業から取得したリアルタイムデータやその他の情報を使用します。
予測分析と処方分析：どのような問題を解決しますか？
予測分析と処方分析は、単独で使用できるスタンドアロンのソリューションではありません。 あらゆる種類のビジネス分析は、組織内でさまざまな問題を解決する場所を持っています。
予測分析は、多くの場合、短期から中期の傾向を特定するためのツールです。これは、より大きな傾向とは別に、多くの場合便利です。 次にいくつかの例を示します。
- 短期保険のリスク分析
- 特に個々のラインと商品の販売動向。
- 需要予測
- 在庫管理
- 顧客チャーン
- 採算性
- メンテナンス要件
反対に、処方分析は状況の広い視野を取ります。 処方モデルは多くの場合、組織全体、または少なくとも個別の機能、部門、または工場を分析しますが、予測分析は特定のパターンを測定する場合があります。 処方分析は、次の問題を解決します。
- 全体的な収益性を高めながら、顧客の要求を満たすために複数の鉱山にわたる石炭採掘を最適化します。
- 特に消費財企業にとって最良の製造および在庫戦略を決定する。
- 規制を遵守しながら、広大な大都市圏にサービスを提供する廃水処理ユーティリティの最適な運用アプローチを選択します。
両方の手法が提供する組織的価値の違い
両方の方法論には実際の利点があるという事実にもかかわらず、処方分析は通常、予測分析よりも優れています。 運用の規模が重要な役割を果たしますが、行われる意思決定の種類と、意思決定を最適化するための処方分析の機能も重要な役割を果たします。
短期的なリスク評価の場合、予測分析は、上記の例のように、比較的制限された基準のコレクションに焦点を当てる傾向があります。 この形式の調査はリスクを軽減することで大きなメリットをもたらすことができますが、保険会社の業務を模倣する処方分析ソリューションと同じ規模になる可能性は低いです。 このようなモデルは、最も収益性の高い保険商品、最高の市場、および長期的なビジネスの成功のための最良の方法を見つけることができます。 さらに、企業の幹部は、特定のシナリオに限定されるのではなく、処方分析を使用して、さまざまなwhat-if、可能性、およびトレードオフを調べることができます。
処方分析は予測分析よりも費用がかかる可能性がありますが、ROIははるかに大きくなる可能性があります。
テクノロジーニーズの区別
データ分析は、伝統的にデータサイエンティストの領域でした。 しかし、今日のペースの速いビジネス環境では、ラインマネージャーとエグゼクティブがこれらの分析ツールにすぐにアクセスできる必要があります。 これは、プログラミングやデータの改良への関与を示すものではありませんが、結果を個別に調査できるエンドユーザーツールとダッシュボードにアクセスできる必要があります。 この実践的なアプローチは、テクノロジーへの信頼を植え付けると同時に、意思決定を支援するためのリアルタイムデータを提供します。
基本的に、高級プログラミング言語から組み込みのERPツールやソリューション固有のソフトウェアパッケージに至るまで、さまざまなテクノロジを使用して大量の処方分析タスクを実行できます。 データを使用可能にするための最初のステップは、データをクリーンアップして統合することです。 その後、搭載されている多数の分析アプローチには次のものが含まれます。
- 回帰手法; 線形、時間ベース、およびロジスティック回帰法が含まれます
- 機械学習の方法
- ニューラルネットワーク
- 条件付き確率（Nave Bayes）
処方分析は、ヒューリスティックまたは最適化を分析に組み込むことにより、これをさらに一歩進めます。
経験則
ヒューリスティックは、説明を超えた運用シナリオを処理するときに役立ちます。 この方法は、ルールに基づく数学的アプローチです。 原材料の取得など、同様の決定が定期的に行われる場合に役立ちます。 基本的に、ヒューリスティックは判断を自動化するのに役立ちますが、判断を最適化するのにはあまり役立ちません。 ただし、いくつかの基本的な欠陥には、ルールが古くなるのを防ぐための定期的なルール修正の要件がないことや、ヒューリスティックがすべての可能な状況を調べることができないという事実が含まれます。
理想的なソリューションは、数学モデルと正確なアルゴリズムの組み合わせを使用して決定されます。 特定の質問に答えるために、ビジネスまたは機能を反映する数学的モデルが作成され、正確なアルゴリズムが採用されます。 最適化モデルの目標は、利益やコストなどのパラメーターを最大化または減少させることです。
最適化
パッケージ化されたソリューションと最適化プラットフォームは、 処方分析ソフトウェア。 パッケージは構成が簡単で、一般的な問題に取り組むため、または特定の業界向けに頻繁に作成されます。 これらは通常、クラウドでSaaSまたはPaaSソリューションとして利用できます。
ただし、最適化プラットフォームは、問題を定義するためのモデリングプラットフォームと最適化ソルバーのXNUMXつの部分で構成されます。
モデルは、ドラッグアンドドロップのビジュアルインターフェイスまたは数学を使用して作成されます。 さらに、最適化システムの大部分は社内で実行されており、費用は大幅に異なります。 それらは、問題の現実的な表現である高度にパーソナライズされたソリューションを提供します。 さらに、モデルを構築するために熟練したプログラマーの使用が必要になる場合があり、エンドユーザーインターフェイスが不足していることがよくあります。
RiverLogicのMicrosoftAzureプラットフォームのように、広範なプログラミング機能を必要とするものもあれば、RiverLogicのMicrosoftAzureプラットフォームのように必要としないものもあります。
予測分析と処方分析とは何ですか？
予測分析と処方分析は、企業のリーダーが単なる憶測に基づいて意思決定を行うという制限を超えるために利用するXNUMXつの先進的なテクノロジーです。 彼らは将来をより正確に予測し、処方分析の場合は、履歴データ（記述分析）、ルール、およびビジネスの知識を組み合わせることにより、経営幹部を最良の全体的な意思決定に導きます。
処方的メンテナンスと予測的メンテナンスの違いは何ですか?
処方分析は、予測分析とは異なり、メンテナンスが必要であると判断するだけでなく、総収益性と売上高を最大化するためのメンテナンス、交換、またはアウトソーシングの最適なオプションも決定します。
処方的分析の例はどれですか?
マップと交通アプリは、実際の処方分析の一般的な例です。 Googleマップでは、A地点からB地点までの最適なルートを計算する際に、利用可能なすべての交通手段（バス、徒歩、運転など）、現在の交通状況、予想される道路工事を調べます。
どのタイプのデータ分析が最も価値があるか?
予測分析は何が起こるかを予測しますが、処方分析はそれを実現する方法を明らかにします。 このシナリオでは、予測分析は処方分析に従属します。 これは、予測分析が役に立たないということではありません。 彼らが提供する情報が同じではないというだけです。
予測分析と処方的分析はどのように似ていますか?
どちらも、ビジネスの意思決定に役立つ知識と先見の明を提供します。 予測的分析と処方的分析の両方で、統計モデリング、機械学習、データ マイニングを使用して、戦略的ツールと、顧客と全体的な運用に関する深い洞察を MBA の幹部と MBA の大学院生に提供します。
