Prescriptieve analyse is de laatste stap in het analyseproces voor ondernemingen. Het concept van bedrijfsoptimalisatie vormt de kern ervan. Dus met onze post over prescriptieve analyses die al aanwezig zijn, zullen we enkele van de beste tools en technieken die tot uw beschikking staan doornemen.
Kortom, deze technieken en tools helpen zowel bedrijfseigenaren als strategen om betere beslissingen te nemen wanneer ze zich wagen aan prescriptieve analyses.
Dus laten we meteen beginnen, te beginnen met enkele van de beste prescriptieve analysetools volgens talloze recensies op internet.
Prescriptieve analysetools
Hieronder volgen tools waaraan u enige aandacht moet schenken terwijl u door de wereld van prescriptieve analyses schaalt.
#1. Improviseren
Improvado is een data-analyseoplossing voor zakelijke marketingafdelingen. Het stelt hen in staat om al hun gegevens op één plek en in realtime te krijgen via geautomatiseerde dashboards en rapporten.
Meestal worden gegevens uit verschillende marketingsystemen gehaald, waaronder Google Analytics, CRM's, e-mailplatforms, Facebook en andere. Deze informatie wordt vervolgens "doorgesluisd" naar elk datawarehouse en visualisatieplatform dat u maar wilt.
Wie heeft baat bij Improvado?
Improvado is geweldig voor analyse en marketing, maar ook voor bedrijfseigenaren die een oplossing nodig hebben om gegevens van al hun marketingplatforms op één locatie te verzamelen. Dit is een van de meest populaire prescriptieve analytische tools. Dit komt omdat, volgens beoordelingen, het bedrijven miljoenen dollars en honderden uren handmatig rapportagewerk heeft bespaard.
Bovendien gaan de integraties van het platform helemaal tot op advertentie- en zoekwoordniveau, waardoor uitgebreide gegevens worden geëxtraheerd. U kunt zelfs advertentie-uitingen bekijken vanaf het dashboard, waardoor u een compleet overzicht van uw statistieken krijgt. Improvado is een eenvoudige, ongecompliceerde en gebruiksvriendelijke oplossing die de noodzaak voor ondersteuning van ontwikkelaars bij installatie of aanpassingen elimineert
Lees ook: Prescriptieve analyse: definitie, praktijkvoorbeelden, hoe het werkt
Integraties
Improvado biedt meer dan 150 verschillende integraties. Ze maken aangepaste integraties voor elke gegevensbron die u opgeeft.
#2. Alteryx
Alteryx is een van de weinige prescriptieve analysetools die het combineren en analyseren van gegevens in één tool combineert. Met een paar klikken produceert het platform inzetbare analyses, met behulp van een herhaalbare procedure. Vervolgens deelt het de gegenereerde analyses om diepere gegevensinzichten te bieden. B
Deze oplossing is voor het grootste deel ideaal voor zowel data-analisten als datawetenschappers, omdat het hen in staat stelt om snel en gemakkelijk gegevens uit cloud-apps, spreadsheets, datawarehouses en andere bronnen te integreren en te herstellen.
Bovendien integreert het platform, zonder dat er extra code moet worden geschreven, de gegevens en voert het vervolgens een prescriptieve, statistische analyse uit. Dit levert schaalbare analyses op, die uiteindelijk zullen bijdragen aan het succes van uw bedrijf. B
#3. RapidMiner
RapidMiner biedt ondernemingen kunstmatige intelligentie en voorspellende analyses via open en uitgebreide technieken voor gegevensanalyse. Kortom, gebruikers genereren, onderhouden en bieden voorspellende analyses met behulp van deze gecentraliseerde tool, die een geavanceerde en robuuste grafische interface heeft. De oplossing ondersteunt ook scripting in verschillende programmeertalen.
RapidMiner is ook een datawetenschapsplatform voor analyseteams dat de hele levenscyclus van gegevenswetenschap verenigt, van gegevensvoorbereiding met behulp van machine learning-technieken en modellen van prescriptieve analyses.
Ondertussen zijn vooraf gebouwde gegevensconnectiviteit, workflowcomponenten en machine learning allemaal opgenomen in de visuele interface van het platform.
Prijzen voor RapidMiner
RapidMiner Studio is geprijsd per jaar en vereist een verbintenis van drie jaar. Een gratis versie met beperkte mogelijkheden is ook verkrijgbaar bij het bedrijf.
#4. Sisense
Sisense maakt het klanten eenvoudig om hun gegevens om te zetten in visueel aantrekkelijke interactieve rapporten. De visualisatiefuncties van de tool omvatten een basisgebruikersinterface met slepen en neerzetten waarmee u eenvoudig grafieken en ingewikkeldere afbeeldingen kunt maken, evenals interactieve visualisaties.
Wie profiteert van Sisense?
Sisense past uitstekend bij analyseteams die op zoek zijn naar een uitgebreid overzicht van hun gegevens met minimale IT-ondersteuning. De prescriptieve analysetool levert nuttige informatie die leidt tot datagestuurde beslissingen. Bovendien kunnen gebruikers ook rechtstreeks verbinding maken met relevante apps of databases, talloze gegevensbronnen samenvoegen en gegevens visualiseren.
Lees ook: PLM Tools: lijst met beste productbeheertools in 2023
Sisense-prijzen en integraties
Sisense rekent per geval af. Daarom moet u voor een prijsopgave contact opnemen met het bedrijf.
Verder zijn er meer dan 100 datapoorten beschikbaar in Sisense. Je zou een volledige lijst hiervan kunnen doornemen connectoren op hun officiële website.
#5. geboorte
Birst is een webgebaseerde oplossing voor business intelligence en voorspellende analyse die inzichten van verschillende teams combineert, bedrijven helpt beter geïnformeerde beslissingen te nemen en het hele BI-proces automatiseert.
In principe is elke gebruiker verbonden met een gedeeld analytisch netwerk dat dankzij de unieke architectuur van het platform gemakkelijk toegankelijk en uitgebreid kan worden.
Wie profiteert van Birst?
Dankzij het gedeelde analysenetwerk van de tool kunnen zakelijke gebruikers flexibeler zijn en toch IT-controle behouden. Birst richt zich vooral op een van de moeilijkste problemen in data-analyse. Dit omvat het opbouwen van vertrouwen in gegevens uit verschillende bronnen binnen een organisatie.
Prijzen en integraties
De tool van Birst is beschikbaar voor een gratis proefperiode. U moet echter contact opnemen met het bedrijf voor prijsinformatie.
Ondertussen publiceert Birst op hun website geen lijst met data-integraties. Dus om die informatie te krijgen, moet u mogelijk met een medewerker van de klantenservice praten.
#6. mes
Knime is een business intelligence (BI)-toepassing voor data-integratie, rapportage en analyse. Het heeft een visuele interface met knooppunten voor verschillende taken. Dit varieert van data-extractie tot datapresentatie. Statistische modellen zijn de primaire focus van het platform.
Bovendien is het analyseplatform in de eerste plaats bedoeld voor datawetenschappers en omvat het statistische functies, complexe machine learning en voorspellende algoritmen, workflowcontrole en andere functies.
Bovendien kan Knime worden gebruikt met een verscheidenheid aan datawetenschapstools, waaronder Python, R, Hadoop en H2O, om er maar een paar te noemen.
Prijzen en integratie
Knime is een gratis en open source softwareplatform. Met andere woorden, u hoeft geen vergoeding te betalen om toegang te krijgen tot de tool.
Ondertussen heeft het platform van Knime een breed scala aan integraties. U kunt al deze integraties bekijken op hun officiële website.
Lees ook: Gratis OKR-tools: 55+ beste gratis OKR-tools in 2023
#7. Talend
Talend is een data- en marketingplatform dat bekend staat om zijn veelzijdigheid. Voor het grootste deel kan het communiceren met enkele van de meest bekende cloudserviceproviders, waaronder Amazon Web Services, Microsoft Azure en Google Cloud.
Talend werkt samen met marktleiders in een breed scala van industrieën om geavanceerde software te ontwikkelen voor toegang tot big data, data-integratie en dataverrijking. De software bevat ook enkele van de beste tools voor gegevensintegratie en -beheer op de markt volgens beoordelingen van Reddit.
Prijzen en integraties
Talend biedt verschillende prijsopties, waaronder een gratis open source-model dat beschikbaar is voor klanten over de hele wereld. De service kan lokaal of in de cloud worden gehost.
Inmiddels heeft Talend meer dan honderd dataverbindingen. Alles van Talend integraties zijn hier te vinden.
#8. DOELSTELLINGEN
Het AIMMS Prescriptive Analytics-platform maakt gebruik van wiskundige optimalisatietechnieken en gegevensmodellering om kwantificeerbare resultaten te leveren. Dit levert bedrijven dus een concurrentievoordeel op. Dankzij de veelzijdigheid en robuustheid van de software kan deze samenwerken met een breed scala aan bedrijfsstrategen om praktisch elk probleem op te lossen.
Bovendien biedt AIMMS een veilig, aanpasbaar en snel antwoord op bijna elk bedrijfsprobleem. Interactieve dashboards leveren vervolgens statistieken en beslissingsondersteuning aan de hele organisatie, wat zorgt voor betere resultaten.
Bovendien maken de eenvoud van slepen en neerzetten en de visualisatiekeuzes in deze prescriptieve analyseoplossing het eenvoudig om analytische modellen te ontwerpen. En dan maakt de eigen taal het eenvoudig om oplossingen te bouwen zonder dat u zich hoeft te bekommeren om programmeren.
Prijzen en integraties
De AIMMS-website geeft geen prijsinformatie. Het publiceert ook geen lijst met integraties op de website.
#9. Looker
Looker is een webgebaseerd platform met een eigen modelleertaal. De applicatie draait volledig in de database en gebruikt de nieuwste en snelste analytische databases om realtime uitspraken te doen. In eenvoudige bewoordingen maakt dit het voor gebruikers heel eenvoudig om een breed scala aan interactieve visualisaties te selecteren, bouwen en configureren door een groot aantal grafieken, grafieken en grafieken aan te bieden.
Bovendien biedt het platform voor teams van bijna alle bedrijfsafdelingen een handige tool voor BI en prescriptieve analyse. Looker is vooral handig voor bedrijven die een eenvoudige applicatie wensen die toch veel informatie in een visueel formaat geeft.
Prijzen en integraties
De prijs wordt bepaald door uw specifieke zakelijke behoeften. U moet dus contact opnemen met het bedrijf voor een offerte.
Ondertussen werkt Looker met meer dan 50 verschillende gegevensbronnen.
#10. Tableau
Tableau is een business intelligence-platform dat bedrijven helpt bij het omzetten van data in bruikbare inzichten. Het gebruiksvriendelijke platform maakt het eenvoudig om verbinding te maken met gegevens die vrijwel overal en in bijna elk formaat zijn opgeslagen. In principe kunnen gebruikers interactieve dashboards bouwen met geavanceerde visuele analyses met behulp van de drag-and-drop-mogelijkheid van Tableau.
Bovendien kan Tableau worden gebruikt door data-analisten, of eigenlijk iedereen, om waardevolle inzichten te verkrijgen. Het platform is een erg handige manier voor bedrijven met veel klanten om hun voortgang bij te houden. En nog belangrijker, het vereist geen codeerkennis om te gebruiken.
Verderop heb je de mogelijkheid om de software ter plaatse te installeren of de tool voor gegevensanalyse in de cloud op de server van Tableau te hosten.
Ondertussen kan de laatste een uitstekende keuze zijn voor bedrijven die niet meer software ter plaatse willen installeren.
Prijzen
Tableau heeft twee prijsopties voor zijn product; één voor de installatie op locatie en de andere voor Tableau-hosting.
Integraties
Met Tableau kunnen gebruikers verbinding maken met een breed scala aan gegevensbronnen.
Prescriptieve analysetechnieken
Voordat we kijken naar de verschillende prescriptieve analysetechnieken, is het belangrijk om het belang van een analytisch beslissingsmodel te begrijpen. De componenten die betrokken zijn bij het nemen van een beslissing worden weergegeven door het model:
- De definitieve beslissingen: In principe zou je een aantal vragen moeten stellen, zoals; Welke beslissing moeten we nemen en welke opties hebben we? Welke andere opties heb je als je de beslissing niet wilt nemen?
- Belangrijke informatie om de beslissingen te nemen: Vragen als: Zijn we in het bezit van kennis die ons zal helpen de best mogelijke beslissingen te nemen? Heeft de vertegenwoordiger van het callcenter, die een beslisser is, bijvoorbeeld toegang tot het profiel van de klant?—heb precieze antwoorden nodig.
- Het doel van de beslissing: Ten slotte heb je antwoorden nodig op vragen als: Wat willen we dat er gebeurt als resultaat van deze beslissing? Kan de beslissing ons bijvoorbeeld helpen de verkoop in het huidige kwartaal te verbeteren? - op dit moment.
Verderop, prescriptieve analysetechnieken variëren. Om te beginnen zijn optimalisatie, speltheorie, simulatie, benaderingen voor beslissingsanalyse en controlesystemen slechts enkele voorbeelden. Er is echter ontdekt dat de meeste organisaties de volgende twee typen gebruiken:
#1. Predictive Analytics Plus-regels
Een analytisch beslissingsmodel is gebruikelijk in alle prescriptieve analysetechnieken. Anders gezegd, ze bevatten alle drie de elementen die nodig zijn om een beslissing te nemen.
De 'Predictive Analytics Plus Rules'-methodologie daarentegen is eenvoudiger. Zonder alle mogelijke uitkomsten te onderzoeken, vermengt het projecties met bedrijfsgedefinieerde regels en veronderstellingen. Als gevolg hiervan kan het niet altijd de optimale manier van handelen aanbevelen. Deze techniek komt vaak van pas bij het nemen van operationele beslissingen.
Laten we eens kijken naar dit scenario; (Een aanbieding doen aan de klant is het actiepunt🙂
Voor elk aanbod kan een voorspellend model worden ontworpen om het optimale aanbod te bepalen dat aan de klant kan worden gepresenteerd. Dit zal bepalen hoe waarschijnlijk het is dat elke klant op het aanbod zal reageren. Dus volgens een regel zou elke consument het voorstel met de hoogste klantreactie kunnen krijgen.
Deze techniek is prescriptief vanwege bedrijfsgedefinieerde regels. Door het gebruik van data en analytics is het echter prescriptieve analytics. Door deze combinatie worden de regels slimmer en worden de analyses uitvoerbaar.
#2. Optimalisatie
De 'optimalisatie'-aanpak is de tweede prescriptieve analysetechniek. Dit wordt over het algemeen gebruikt om strategische en tactische beslissingen te nemen. Het kan echter ook een hulpmiddel zijn bij het nemen van operationele beslissingen.
Het gebruikt een analytisch beslissingsmodel om alle mogelijke uitkomsten voor elke optie te berekenen. Het beoordeelt verder de mate van compromis tussen verschillende doelen. Met andere woorden, in scenario's met verschillende niveaus van onzekerheid wordt het beste gebruik van beperkte tijd en middelen geëvalueerd.
Er is echter een probleem met de optimalisatiebenadering en deze is onderverdeeld in drie hoofdcomponenten:
- Objectief: De metriek die moet worden geoptimaliseerd, wordt een doelstelling genoemd. Het maximaliseren van de winst voor het huidige fiscale jaar zou bijvoorbeeld een doelstelling kunnen zijn.
- Beslissingen: Dit zijn keuzes die gemaakt moeten worden om het doel/doel te bereiken. Er zou bijvoorbeeld een besluit kunnen worden genomen over de hoeveelheid financiële investeringen.
- beperkingen: Dit zijn beperkingen of beperkingen die een beslissing kunnen beïnvloeden. De hoogte van een budget kan bijvoorbeeld het dekkingsgebied van een besluit beperken.
Beschouw de illustratie die werd gebruikt om de eerste techniek te demonstreren. Tegenover het actiepunt (een aanbod doen aan de consument) zou het analytische beslismodel alle mogelijke opties presenteren (bijvoorbeeld vandaag aanbieding A per e-mail naar de klant sturen) en uitkomsten (bijvoorbeeld responskans). Dus om het beste actiepunt te vinden, kan de gebruiker één combinatie (actiepunt, optie en verwachte resultaten) vergelijken met alle andere combinaties.
Bijgevolg, naarmate de complexiteit toeneemt (meer actiepunten en resultaten), volgt de vraag naar geavanceerde algoritmen die efficiënt kunnen rekenen. Ondertussen is aan deze behoefte voldaan dankzij aanzienlijke vooruitgang op het gebied van optimalisatie-algoritmen.
Praktijkvoorbeelden van optimalisatie in de detailhandel:
- Promotieprogramma's optimaliseren: Bedrijven kunnen kiezen welke campagnes ze willen uitvoeren en voor welke producten, rekening houdend met factoren als budget, kanalen, voorraad en middelen.
- Productselectie optimaliseren: Om de meeste waarde te genereren, kunnen bedrijven het optimale aandeel premium, medium en low-cost producten bepalen. In principe worden productkosten, vraag en substitutie-effecten allemaal meegewogen in het model.
- Lay-outs optimaliseren: Om de verkoop te stimuleren, gebruiken sommige retailers de voorgeschreven methode om de ideale winkelindeling te bepalen.
- Optimaliseer prijzen: Omdat de prescriptieve methode organisaties helpt bij het identificeren en begrijpen van patronen en inzichten, kunnen prijsbeslissingen met vertrouwen worden genomen.
Wat is een prescriptieve analysetool?
Prescriptieve analyse is een statistische methode die gegevens gebruikt om de beste manier te vinden om vooruit te komen of de beste actie te ondernemen in een bepaalde situatie. Zowel beschrijvende als voorspellende analyses worden gebruikt in prescriptieve analyses, maar de focus ligt op bruikbare inzichten in plaats van gegevensmonitoring.
Wat zijn prescriptieve analysetechnieken?
Prescriptieve analyses gebruiken een combinatie van methoden en hulpmiddelen, zoals bedrijfsregels, algoritmen, machine learning (ML) en computationele modelleringsprocedures. Deze methoden worden gebruikt voor veel verschillende soorten gegevens, zoals historische en transactiegegevens, realtime gegevensfeeds en 'big data'.
Wat is een voorbeeld van een prescriptieve analytische tool?
E-mailautomatisering is een duidelijk voorbeeld van het gebruik van prescriptieve analyses. Marketeers gebruiken e-mailautomatisering om leads in groepen te sorteren op basis van hun doelen, mentaliteit en plannen, en ze vervolgens e-mails te sturen op basis van die groepen.
Hoe gebruikt Netflix prescriptieve analyses?
Prescriptive Analytics richt zich op het heden door rekening te houden met de verschillende variabelen die de toekomst zullen beïnvloeden. Het helpt Netflix bij het begrijpen van de aspecten die de aankoopbeslissingen van klanten beïnvloeden. Deze strategie wordt vervolgens gebruikt om tijdige beslissingen te nemen.
