İş dünyasında, özellikle karar vermeye yardımcı olacak yetersiz veri parçası olduğunda, uygun yargılarda bulunmak zordur. Geçmişi analiz etmek, gelecekte ne olacağına dair her zaman güvenilir bir tahmin aracı değildir. Bu nedenle, yalnızca tarihsel gerçeklere dayanarak karar vermek genellikle yanlıştır. Tahmine dayalı ve kuralcı analitik, şirket liderlerinin bu kısıtlamaları aşmak için kullandıkları iki ileri görüşlü teknolojidir. Geleceği daha doğru tahmin ederler ve kuralcı analitik söz konusu olduğunda, geçmiş verileri (tanımlayıcı analitik), kuralları ve iş bilgisini birleştirerek yöneticileri en iyi genel kararlara yönlendirirler. Ancak, bu yönde bir adım atmadan önce ikisi arasındaki farkı (öngörüye dayalı ve kuralcı analitik) bilmelisiniz - ikisinin de kulağa benzer geldiğini göz önünde bulundurarak.
Genel Bakış (Öngörücü ve Standart Analitik)
Bu analitik tekniklerin artan önemi, tahmine dayalı ve kuralcı analitik için küresel pazarın belirli bir hızla genişleyeceği tahmininde yansıtılmaktadır. CAGR, 19.6 yılına kadar %28.7 artarak 2026 milyar dolara ulaştı.
O halde asıl soru şu: Tahmine dayalı ve kuralcı analitik arasında herhangi bir ayrım var mı, yoksa bunlar birbirinin yerine geçebilir mi?
Tam tersine, her iki strateji de ileriye dönük olsa da kulağa benzer gelse de aralarında önemli bir fark var. Göre Gartner'ın Analitik Yükseliş Modeli, analitik tekniklerin hiyerarşisi aşağıdadır:
- Ne oldu? (Tanımlayıcı Analitik)
- Neden oldu? (Teşhis Analitiği)
- Ne olacak? (Akıllı Analytics)
- Tahmine dayalı analitiği nasıl gerçeğe dönüştürebiliriz? (Normatif Analitik)
Bu nedenle, tahmine dayalı analitik neler olabileceğini önceden bildirirken, kuralcı analitik bunun nasıl gerçekleştirileceğini ortaya çıkarır. Tahmine dayalı analitik, bu senaryoda kuralcı analitiklere tabidir. Bu, tahmine dayalı analitiklerin kullanışlı olmadığı anlamına gelmez; sadece sağladıkları bilgiler aynı değil.
Akıllı Analytics
Gelecekte ne olacağını tahmin etmek için istatistiksel ve modelleme yaklaşımlarının kullanılması, tahmine dayalı analitik olarak bilinir. Belirli bir olayın veya olayların olasılığını tarihsel verileri ve modelleme yaklaşımlarını kullanarak hesaplar. Tahmine dayalı bakım, önemli bileşenlerin yaşam döngüsünü tahmin etmek için çeşitli algoritmalar ve makine verilerini kullanarak bir makinenin ne zaman servise ihtiyacı olduğunu anlamaya çalıştığından, tahmine dayalı analitik için harika bir örnektir. Bu veriler bilgilendirici ve eyleme geçirilebilir olsa da, takip etmesi gereken belirli eylemi tanımlamaz. Bunun yerine, kullanıcıya bakımın gerekli olduğunu söyler.
Normatif Analitik
Kuralcı analitik, tahmine dayalı analitikten farklıdır, çünkü sadece ne olacağını tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcıya belirli seçenekler sunar ve belirtilen kriterlere dayalı olarak hangi iş çözümlerinin en iyi olduğunu belirtir. Bu tür analitik, bir işletmenin veya kuruluşun bir model oluşturmasına yardımcı olur. Ve işin tüm yönlerini doğru bir şekilde temsil ettiğinden emin olmak için bu model, güncel ve geçmiş verilerle değerlendirilir.
Ayrıca kullanıcılar, yalnızca ne olacağını tahmin etmek yerine karlılık, SLA'lar ve verim gibi yerleşik kriterlere dayalı olarak en iyi kararı belirlemek için modeli inceleyebilir.
Kuralcı analitik, yukarıdaki kestirimci bakım örneği bağlamında, yalnızca bakımın yakın olduğuna karar vermekle kalmaz, aynı zamanda toplam karlılığı ve ciroyu en üst düzeye çıkarmak için bakım, değiştirme veya dış kaynak kullanımı için en iyi seçenekleri belirler.
Tahmine Dayalı ve Standart Analitik: Fark Nedir?
Hem öngörücü hem de kuralcı analitik, çok önemli iş araçlarıdır ve her biri farklı bir amaca hizmet eder. Ancak bu durumda, tahmine dayalı analitik, kuralcı analitikten daha düşüktür. Gartner'ın analitik hiyerarşisi. Bunun nedeni, tahmine dayalı analitiklerin ne olacağını tahmin etmesi, ancak gerekli kararların nasıl alınacağına dair yön vermemesidir. Normatif analitik ise sadece ne olacağını tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda en optimum iş kararını da belirler.
Tahmine Dayalı Analitiğin Özellikleri
- Bir işletmenin belirli öğelerini modellemeye yardımcı olur.
- Gelecekte ne olacağını tahmin eder.
- Bir zaman çerçevesini tahmin eder (ne zaman olacağını).
- Çıktılar eyleme geçirilemez; sadece bir kararın gerekli olduğunu gösterirler.
- Bir işlevi diğerlerine göre önceliklendirme eğilimi vardır.
- Tipik olarak, hipotezler, sınırlı seçeneklerle önceden belirlenmiş senaryolar kullanılarak test edilir.
Standart Analitik Özellikleri
- Tüm şirketin modellenmesine yardımcı olur
- Sadece verilere bağlı
- Belirli iş kararları önermede yardımcı olur.
- Karşılıklı bağımlılıkları dikkate alır
- Katı düzenlemelerle kısıtlanmaz
- Faydalar gözlemlenebilir ve ölçülebilir.
- What-if senaryolarını içerir.
- Kelimenin tam anlamıyla "içgüdü" ve kişisel önyargıdan arınmış
- Tüm girdileri, değişkenleri ve sonuçları hesaba katar.
- Şirketin nasıl çalıştığını doğru bir şekilde yansıtmak için kalibre edilmiş ve onaylanmış modeller uygular.
Tahmine Dayalı Analitik ve Standart Analitik Analizi Önemli mi?
Evet, tahmine dayalı ve kuralcı analitik arasındaki fark önemlidir.
Bazıları genellikle bu iki analitik arasındaki ayrımın pratikte gerçekten önemli olup olmadığını merak ediyor. Bu, öngörücü analitiği kuralcı analitiklere karşı çalıştırmanın ne kadar ekonomik olduğundan kaynaklanır. Başka bir deyişle, kuralcı bir analitik çözümünü optimize etmenin, daha küçük ölçekli bir tahmine dayalı analitik çözümünü optimize etmekten çok daha fazla çaba gerektirdiğini belirtmeye çalışıyorlar. Bu soruyu cevaplarken potansiyel müşterilerin iş olgunluğunu değerlendirmek çok önemlidir.
Şirketlerin çoğu iş zekası kullanıyor olsa da, hepsi tahmine dayalı analitikte ilerlemedi. Ayrıca, kayıtlar, kuralcı analitiklerin şu anda orta ve büyük ölçekli işletmelerin yalnızca %11'i tarafından kullanıldığını gösteriyor. Diğer yandan, kuralcı analitik yazılım pazarının, belirli bir hızla büyümesi bekleniyor. 20.6 yılına kadar yüzde 2023 YBBO. Bu, işletmelerin yaklaşık %37'sinin kuralcı analitiği kullanmaya başlayacağını gösteriyor.
Bu bulgular, tahmine dayalı ve kuralcı analitik arasındaki ayrımın artan sayıda işletme için giderek daha önemli hale geldiğini göstermektedir.
Her durumda, iki analitik metodoloji tamamen farklı amaçlara hizmet eder. Tahmine dayalı analitik, yönetimin yanıt verme gerekliliğini vurgulaması anlamında reaktiftir. Diğer yandan, kuralcı analitikler, yönetime ileriye giden yolu göstermeleri açısından proaktiftir.
Ama burada ortak bir noktaları var. Hem tahmine dayalı hem de kuralcı analitik, bir şirketten veya işletmeden elde edilen gerçek zamanlı verileri ve diğer bilgileri kullanır.
Tahmine Dayalı Analitik ve Standart Analitik: Hangi Sorunları Çözersiniz?
Tahmine dayalı ve kuralcı analitik, kendi başlarına kullanılabilecek bağımsız çözümler değildir. Her türlü iş analitiği, çeşitli sorunları çözmek için kuruluşlarda bir yere sahiptir.
Tahmine dayalı analitik, genellikle kısa ve orta vadeli eğilimleri belirlemek için bir araçtır ve genellikle daha büyük eğilimlerden izole edilmiş olsa da çoğu zaman kullanışlıdır. İşte birkaç örnek:
- Kısa vadeli sigorta için risk analizi
- Özellikle bireysel hatlar ve mallar için satış eğilimleri.
- Talep tahmini
- Envanter yönetimi
- Müşteri karmaşası
- karlılık
- Bakım gereksinimleri
Diğer taraftan, kuralcı analitik, duruma geniş bir bakış açısı getiriyor. Kuralcı modeller genellikle tüm organizasyonları veya en azından ayrı işlevleri, bölümleri veya fabrikaları analiz ederken, tahmine dayalı analitik belirli kalıpları ölçebilir. Kuralcı analitik aşağıdaki sorunları çözer:
- Genel karlılığı artırırken müşteri taleplerini karşılamak için birden fazla madende kömür çıkarımını optimize etmek.
- Özellikle tüketim malları firmaları için en iyi üretim ve stok stratejisini belirlemek.
- Geniş bir metropol bölgeye hizmet veren ve yönetmeliklere uygun bir atık su arıtma tesisi için en uygun işletme yaklaşımını seçmek.
Her İki Tekniğin Sağladığı Örgütsel Değer Farkı
Her iki metodolojinin de gerçek faydaları olmasına rağmen, kuralcı analitik genellikle tahmine dayalı analitikten daha iyi performans gösterir. Operasyonların ölçeği bir rol oynamakla birlikte, alınan kararların türleri ve kararları optimize etmek için kuralcı analitik yetenekleri de bir rol oynamaktadır.
Kısa vadeli risk değerlendirmeleri için, tahmine dayalı analitik, yukarıdaki örnekte olduğu gibi nispeten sınırlı bir ölçütler koleksiyonuna odaklanma eğilimindedir. Bu araştırma biçimi, riski azaltarak önemli faydalar sağlayabilirken, sigorta şirketinin operasyonlarını taklit eden kuralcı bir analitik çözümüyle aynı ölçekte olması pek olası değildir. Bunun gibi bir model, en karlı sigorta ürünlerini, en iyi pazarları ve uzun vadeli iş başarısı için en iyi yöntemleri keşfedebilir. Ek olarak, belirli senaryolarla sınırlı olmak yerine, şirket yöneticileri çeşitli olasılıkları, olasılıkları ve değiş tokuşları incelemek için kuralcı analitiği kullanabilir.
Kuralcı analitik, tahmine dayalı analitikten daha pahalı olabilir, ancak yatırım getirisi çok daha büyük olma potansiyeline sahiptir.
Teknoloji İhtiyaçları Arasındaki Fark
Veri analizi, geleneksel olarak veri bilimcilerinin alanı olmuştur; ancak günümüzün hızlı iş ortamı, bölüm yöneticilerinin ve yöneticilerin bu analitik araçlara anında erişmesini gerektirmektedir. Bu, programlamaya veya veri iyileştirmeye dahil olduklarını göstermese de, sonuçları bağımsız olarak araştırmalarına izin veren son kullanıcı araçlarına ve gösterge tablolarına erişmeleri gerektiğini gerektirir. Bu uygulamalı yaklaşım, karar vermeye yardımcı olmak için gerçek zamanlı veriler sağlarken teknolojilere güven verir.
Temel olarak, üst düzey programlama dillerinden yerleşik ERP araçlarına ve çözüme özel yazılım paketlerine kadar çeşitli teknolojilerle tonlarca kuralcı analitik görevi gerçekleştirebilirsiniz. Verileri kullanılabilir hale getirmek için ilk adım, onu temizlemek ve entegre etmektir. Bunu takiben, gemide gelen çok sayıda analitik yaklaşım şunları içerir:
- Regresyon teknikleri; Doğrusal, zamana dayalı ve lojistik regresyon yöntemlerini içerir
- Makine Öğrenimi Yöntemleri
- Nöral ağlar
- Koşullu olasılık (Nave Bayes)
Tanımlayıcı analitik, buluşsal yöntemleri veya optimizasyonu analize dahil ederek bunu bir adım daha ileri götürür.
Sezgiseller
Tanımlamanın ötesinde operasyonel senaryolarla uğraşırken buluşsal yöntemler kullanışlıdır. Bu yöntem, kurallara dayalı matematiksel bir yaklaşımdır. Hammadde temini gibi benzer kararların düzenli olarak verildiği durumlarda faydalıdır. Temel olarak buluşsal yöntemler, yargıları otomatikleştirmek için faydalıdır, ancak onları optimize etmek için çok fazla değildir. Bununla birlikte, bazı temel kusurlar, kuralların güncelliğini yitirmesini önlemek için düzenli kural değişikliği gereksinimlerinin olmamasının yanı sıra buluşsal yöntemlerin olası her durumu inceleyemeyeceği gerçeğini içerir.
İdeal çözüm, matematiksel modeller ve doğru algoritmaların bir kombinasyonu kullanılarak belirlenir. Belirli sorguları yanıtlamak için işletmeyi veya işlevi yansıtan bir matematiksel model oluşturulur ve kesin bir algoritma kullanılır. Bir optimizasyon modelinin amacı, kar veya maliyetler gibi bir parametreyi maksimize etmek veya azaltmaktır.
Optimizasyon
için paketlenmiş çözümler ve optimizasyon platformları da mevcuttur. kuralcı analitik yazılımı. Paketlerin yapılandırılması daha kolaydır ve sık sık ortak bir sorunu çözmek veya belirli bir sektör için oluşturulur. Bulutta genellikle SaaS veya PaaS çözümleri olarak bulunurlar.
Ancak bir optimizasyon platformu iki bölümden oluşur: sorunu tanımlamak için bir modelleme platformu ve bir optimizasyon çözücüsü.
Modeller, bir sürükle ve bırak görsel arabirimi veya matematik kullanılarak oluşturulur. Ayrıca, optimizasyon sistemlerinin çoğu şirket içinde yürütülür ve masraflar önemli ölçüde değişir. Sorunun gerçekçi temsilleri olan son derece kişiselleştirilmiş çözümler sunarlar. Ayrıca, modeli oluşturmak için yetenekli programcıların kullanılmasını gerektirebilirler ve genellikle son kullanıcı arayüzlerinden yoksundurlar.
River Logic'in Microsoft Azure platformu gibi bazıları kapsamlı programlama yetenekleri talep ederken, River Logic'in Microsoft Azure platformu gibi diğerleri talep etmez.
Tahmine Dayalı ve Kuralcı Analitik Nedir?
Tahmine dayalı ve kuralcı analitik, şirket liderlerinin salt spekülasyonlara dayalı karar verme kısıtlamalarının ötesine geçmek için kullandıkları iki ileri görüşlü teknolojidir. Geleceği daha doğru bir şekilde tahmin ederler ve kuralcı analitik durumunda, yöneticileri geçmiş verileri (tanımlayıcı analitik), kuralları ve iş bilgisini birleştirerek en iyi genel kararlara yönlendirirler.
Kurallara Dayalı Bakım ile Kestirimci Bakım Arasındaki Fark Nedir?
Kuralcı analitik, tahmine dayalı analitikten farklı olarak, yalnızca bakımın gerekli olduğuna karar vermekle kalmaz, aynı zamanda toplam karlılığı ve ciroyu en üst düzeye çıkarmak için bakım, değiştirme veya dış kaynak kullanımı için en iyi seçenekleri belirler.
Hangisi Kuralcı Analitik Örneğidir?
Haritalar ve trafik uygulamaları, eylem halindeki kuralcı analitiklerin yaygın örnekleridir. Google Haritalar, sizi A noktasından B noktasına götürmek için en uygun rotayı hesaplarken mevcut tüm ulaşım biçimlerini (örneğin otobüs, yürüyüş veya araba kullanma), mevcut trafik koşullarını ve olası yol çalışmalarını inceler.
Ne Tür Veri Analitiği En Çok Değere Sahiptir?
Tahmine dayalı analitik, ne olabileceğini önceden bildirirken, kuralcı analitik, bunun nasıl gerçekleştirileceğini ortaya çıkarır. Tahmine dayalı analitik, bu senaryoda kuralcı analitiklere tabidir. Bu, tahmine dayalı analitiklerin kullanışlı olmadığı anlamına gelmez; sadece sağladıkları bilgiler aynı değil.
Tahmine Dayalı ve Kurallara Dayalı Analitik Nasıl Benzer?
Her ikisi de işletmelerin karar vermesine yardımcı olmak için bilgi ve hatta öngörü sağlar. Hem tahmine dayalı hem de kuralcı analitik, MBA yöneticilerine ve MBA lisansüstü öğrencilerine müşterilere ve genel operasyonlara ilişkin stratejik araçlar ve derin bilgiler sağlamak için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve veri madenciliği kullanır.
