Выносить правильные суждения в бизнесе сложно, особенно когда данных недостаточно, чтобы помочь в принятии решений. Анализ истории не всегда является надежным предсказателем того, что произойдет в будущем. Следовательно, принимать решения только на основе исторических фактов часто неправильно. Прогнозная и предписывающая аналитика — это две передовые технологии, которые руководители компаний используют для преодоления этих ограничений. Они более правильно предсказывают будущее и, в случае предписывающей аналитики, направляют руководителей к лучшим общим решениям, комбинируя исторические данные (описательная аналитика), правила и знание бизнеса. Но тогда вы должны сначала узнать разницу между ними (предиктивная и предписывающая аналитика), прежде чем делать шаг в этом направлении, учитывая, что они оба звучат одинаково.
Обзор (прогнозная и предписывающая аналитика)
Растущее значение этих аналитических методов отражено в прогнозе, согласно которому мировой рынок прогнозной и предписывающей аналитики будет расширяться в кратчайшие сроки. CAGR на 19.6% до 28.7 млрд долларов к 2026 году.
Итак, главный вопрос заключается в том, существуют ли какие-либо различия между прогнозной и предписывающей аналитикой или они взаимозаменяемы?
Наоборот, несмотря на то, что обе стратегии дальновидны, могут звучать одинаково, между ними есть существенная разница. Согласно с Аналитическая модель восхождения Gartner, следующая иерархия аналитических методов:
- Что случилось? (Описательная аналитика)
- Почему так случилось? (Диагностическая аналитика)
- Что случится? (Predictive Analytics)
- Как мы можем сделать прогнозную аналитику реальностью? (Предписательная аналитика)
Таким образом, в то время как прогнозная аналитика предсказывает, что может произойти, предписывающая аналитика показывает, как это сделать. Прогнозная аналитика в этом сценарии подчиняется предписывающей аналитике. Это не означает, что прогнозная аналитика бесполезна; просто информация, которую они предоставляют, не совпадает.
Predictive Analytics
Использование статистических подходов и подходов к моделированию для прогнозирования того, что произойдет в будущем, известно как прогнозная аналитика. Он рассчитывает вероятность данного события или событий, используя исторические данные и подходы к моделированию. Прогностическое техническое обслуживание является прекрасным примером прогнозной аналитики, поскольку оно пытается выяснить, когда машина нуждается в обслуживании, используя различные алгоритмы и машинные данные для оценки жизненного цикла важных компонентов. Хотя эти данные информативны и полезны, они не определяют конкретные действия, которые должны последовать. Скорее, он сообщает пользователю, что требуется техническое обслуживание.
Предписательная аналитика
Предписывающая аналитика отличается от прогнозной аналитики тем, что она не только предсказывает, что произойдет, но также предоставляет пользователю определенные варианты и предписывает, какие бизнес-решения являются лучшими на основе заданных критериев. Этот тип аналитики помогает бизнесу или организации построить модель. И чтобы убедиться, что она точно отражает все аспекты бизнеса, эта модель оценивается по текущим и историческим данным.
Кроме того, пользователи могут изучить модель, чтобы определить наилучшее решение на основе установленных критериев, таких как рентабельность, соглашения об уровне обслуживания и пропускная способность, а не просто прогнозировать, что произойдет.
Предписывающая аналитика в контексте приведенного выше примера профилактического обслуживания не только решает, что обслуживание неизбежно, но и определяет наилучшие варианты обслуживания, замены или аутсорсинга, чтобы максимизировать общую прибыльность и оборот.
Прогнозная и предписывающая аналитика: в чем разница?
Как прогнозная, так и предписывающая аналитика являются важными бизнес-инструментами, и каждый из них служит своей цели. Но с другой стороны, прогнозная аналитика уступает предписывающей аналитике, Иерархия аналитики Gartner. Это связано с тем, что прогнозная аналитика предсказывает, что произойдет, но не дает указаний о том, как принимать необходимые решения. Предписывающая аналитика, с другой стороны, не только предсказывает, что произойдет, но и определяет наиболее оптимальное бизнес-решение.
Атрибуты прогнозной аналитики
- Помогает моделировать определенные элементы бизнеса.
- Предсказывает, что может произойти в будущем.
- Он предсказывает временные рамки (когда это произойдет).
- Выходы не являются действенными; они лишь указывают на то, что требуется решение.
- Он имеет тенденцию отдавать приоритет одной функции над другими.
- Как правило, гипотезы проверяются с использованием заранее определенных сценариев с ограниченными возможностями.
Атрибуты предписывающей аналитики
- Помогает смоделировать всю компанию
- Зависит исключительно от данных
- Помогает рекомендовать конкретные бизнес-решения.
- Учитывает взаимозависимости
- Не скован жесткими правилами
- Выгоды поддаются наблюдению и количественному измерению.
- Включает сценарии «что, если».
- Буквально свободный от «чутья» и личных предубеждений
- Принимает во внимание все входы, переменные и результаты.
- Внедряет откалиброванные и проверенные модели, точно отражающие то, как работает компания.
Важен ли анализ прогнозной и предписывающей аналитики?
Да, разница между прогнозной и предписывающей аналитикой существенна.
Некоторые часто задаются вопросом, действительно ли разница между этими двумя аналитиками на практике значительна. Это связано с тем, насколько экономичнее использовать прогностическую аналитику по сравнению с предписывающей аналитикой. Другими словами, они пытаются указать, что оптимизация решения предписывающей аналитики требует гораздо больше усилий, чем оптимизация решения прогнозной аналитики меньшего масштаба. При ответе на этот вопрос очень важно оценить зрелость бизнеса потенциальных клиентов.
Хотя большинство компаний используют бизнес-аналитику, не все из них продвинулись до прогнозной аналитики. Кроме того, отчеты показывают, что предписывающая аналитика в настоящее время используется только 11% средних и крупных предприятий. С другой стороны, ожидается, что рынок программного обеспечения для предписывающей аналитики будет расти быстрыми темпами. 20.6% CAGR к 2023 г.. Это указывает на то, что примерно 37% предприятий начнут использовать предписывающую аналитику.
Эти результаты показывают, что различие между прогнозной и предписывающей аналитикой становится все более важным для растущего числа предприятий.
В любом случае две аналитические методологии служат совершенно разным целям. Прогнозная аналитика является реактивной в том смысле, что она подчеркивает необходимость реагирования руководства. Предписывающая аналитика, с другой стороны, упреждающая, поскольку она указывает руководству путь вперед.
Но вот что-то общее у них есть. Как прогнозная, так и предписывающая аналитика используют данные в режиме реального времени, полученные от компании или бизнеса, а также другую информацию.
Прогнозная аналитика против предписывающей аналитики: какие проблемы вы бы решили?
Прогнозная и предписывающая аналитика не являются автономными решениями, которые можно использовать самостоятельно. Все виды бизнес-аналитики имеют место в организациях для решения различных задач.
Прогнозная аналитика часто является инструментом для выявления краткосрочных и среднесрочных тенденций, которые часто бывают полезными, хотя и в отрыве от более крупных тенденций. Вот несколько примеров:
- Анализ рисков для краткосрочного страхования
- Тенденции продаж, особенно для отдельных линий и товаров.
- Прогнозирование спроса
- управление запасами
- Отток клиентов
- рентабельность
- Требования к обслуживанию
С другой стороны, предписывающая аналитика дает широкий взгляд на ситуацию. Предписывающие модели часто анализируют целые организации или, по крайней мере, отдельные функции, подразделения или фабрики, в то время как прогнозная аналитика может измерять определенные закономерности. Предписывающая аналитика решает следующие задачи:
- Оптимизация добычи угля на нескольких шахтах для удовлетворения потребностей клиентов при одновременном повышении общей рентабельности.
- Определение наилучшей стратегии производства и запасов, особенно для фирм, производящих товары народного потребления.
- Выбор оптимального подхода к эксплуатации предприятия по очистке сточных вод, которое обслуживает обширный городской регион, при соблюдении нормативных требований.
Разница в организационной ценности, которую обеспечивают оба метода
Несмотря на то, что обе методологии имеют реальные преимущества, предписывающая аналитика обычно превосходит предиктивную аналитику. В то время как масштаб операций играет роль, виды принимаемых решений и возможности предписывающей аналитики для оптимизации решений также играют роль.
Для оценки краткосрочных рисков прогнозная аналитика, как правило, фокусируется на относительно ограниченном наборе критериев, таких как приведенный выше пример. Хотя эта форма исследования может дать значительные преимущества за счет снижения риска, она вряд ли будет иметь такой же масштаб, как предписывающее аналитическое решение, имитирующее операции страховой компании. Подобная модель может выявить самые прибыльные страховые продукты, лучшие рынки и лучшие методы для долгосрочного успеха в бизнесе. Кроме того, вместо того, чтобы ограничиваться определенными сценариями, руководители корпораций могут использовать предписывающую аналитику для изучения различных вариантов «что, если», возможностей и компромиссов.
Предписывающая аналитика может быть дороже, чем прогнозная аналитика, однако окупаемость инвестиций может быть намного выше.
Различие между технологическими потребностями
Анализ данных традиционно был прерогативой специалистов по данным; но сегодняшняя быстро меняющаяся бизнес-среда требует, чтобы линейные менеджеры и руководители имели немедленный доступ к этим аналитическим инструментам. Хотя это не указывает на участие в программировании или уточнении данных, это означает, что они должны иметь доступ к инструментам и информационным панелям конечных пользователей, которые позволяют им независимо исследовать результаты. Этот практический подход внушает доверие к технологиям, а также предоставляет данные в режиме реального времени для помощи в принятии решений.
В основном вы можете выполнять множество предписывающих аналитических задач с помощью различных технологий, начиная от языков программирования высокого уровня и заканчивая встроенными инструментами ERP и программными пакетами для конкретных решений. Чтобы сделать данные пригодными для использования, первым шагом является их очистка и интеграция. После этого появляются многочисленные аналитические подходы, в том числе:
- Методы регрессии; включает методы линейной, временной и логистической регрессии.
- Методы машинного обучения
- Нейронные сети
- Условная вероятность (Наве Байес)
Предписывающая аналитика делает еще один шаг вперед, включая эвристику или оптимизацию в анализ.
Эвристика
Эвристика пригодится при работе с не поддающимися описанию операционными сценариями. Этот метод представляет собой математический подход, основанный на правилах. Это полезно в тех случаях, когда подобные решения принимаются на регулярной основе, например, при приобретении сырья. По сути, эвристика полезна для автоматизации суждений, но не столько для их оптимизации. Однако некоторые основные недостатки включают отсутствие требований к регулярному изменению правил во избежание их устаревания, а также тот факт, что эвристика не может исследовать все возможные обстоятельства.
Идеальное решение определяется с помощью комбинации математических моделей и точных алгоритмов. Чтобы ответить на конкретные запросы, создается математическая модель, отражающая бизнес или функцию, и используется точный алгоритм. Цель модели оптимизации — максимизировать или уменьшить такой параметр, как прибыль или затраты.
Оптимизация
Пакетные решения и платформы оптимизации также доступны для программное обеспечение предписывающей аналитики. Пакеты легче настроить, и они часто создаются для решения общей проблемы или для конкретной отрасли. Обычно они доступны в виде решений SaaS или PaaS в облаке.
Платформа оптимизации, однако, состоит из двух частей: платформы моделирования для определения проблемы и решателя оптимизации.
Модели создаются с помощью визуального интерфейса перетаскивания или с помощью математических вычислений. Кроме того, большинство систем оптимизации работает внутри компании, и затраты значительно различаются. Они предлагают очень персонализированные решения, которые являются реалистичными представлениями о проблеме. Кроме того, они могут потребовать привлечения квалифицированных программистов для построения модели, и им часто не хватает интерфейсов для конечных пользователей.
Одни, например платформа Microsoft Azure от River Logic, требуют широких возможностей программирования, а другие, например платформа Microsoft Azure от River Logic, не требуют.
Что такое прогнозная и предписывающая аналитика?
Прогнозная и предписывающая аналитика — это две дальновидные технологии, которые руководители компаний используют, чтобы выйти за рамки ограничений принятия решений, основанных на простых предположениях. Они более правильно предсказывают будущее и, в случае предписывающей аналитики, направляют руководителей к лучшим общим решениям, комбинируя исторические данные (дескриптивная аналитика), правила и знание бизнеса.
В чем разница между предписывающим и профилактическим обслуживанием?
Предписывающая аналитика, в отличие от прогнозной аналитики, не только решает, что необходимо техническое обслуживание, но и определяет наилучшие варианты обслуживания, замены или аутсорсинга, чтобы максимизировать общую прибыльность и оборот.
Что является примером предписывающей аналитики?
Карты и приложения для пробок — типичные примеры предписывающей аналитики в действии. Карты Google изучат все доступные виды транспорта (например, автобус, пешком или на автомобиле), текущие условия движения и возможные дорожные работы при расчете оптимального маршрута, чтобы добраться из точки А в точку Б.
Какой тип анализа данных имеет наибольшую ценность?
В то время как прогнозная аналитика предсказывает, что может произойти, предписывающая аналитика показывает, как это сделать. Прогнозная аналитика в этом сценарии подчиняется предписывающей аналитике. Это не означает, что прогнозная аналитика бесполезна; просто информация, которую они предоставляют, не совпадает.
В чем сходство прогнозной и предписывающей аналитики?
Оба предоставляют знания и даже предвидение, чтобы помочь предприятиям принимать решения. Как прогнозная, так и предписывающая аналитика используют статистическое моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, чтобы предоставить стратегические инструменты и глубокое понимание клиентов и общих операций руководителям MBA и аспирантам MBA.
