Đưa ra những đánh giá phù hợp là điều khó khăn trong kinh doanh, đặc biệt là khi không có đủ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định. Phân tích lịch sử không phải lúc nào cũng là một dự đoán đáng tin cậy về những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Do đó, việc đưa ra quyết định chỉ dựa trên cơ sở các sự kiện lịch sử thường không chính xác. Phân tích dự đoán và phân tích theo quy định là hai công nghệ tiên tiến mà các nhà lãnh đạo công ty sử dụng để vượt qua những hạn chế này. Chúng dự báo chính xác hơn về tương lai và, trong trường hợp phân tích theo quy định, hướng các giám đốc điều hành đến các quyết định tổng thể tốt nhất bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử (phân tích mô tả), các quy tắc và kiến thức về doanh nghiệp. Nhưng sau đó, trước tiên bạn nên biết sự khác biệt giữa hai (phân tích dự đoán so với phân tích theo quy định) trước khi thực hiện một bước theo hướng này—xem xét rằng cả hai đều giống nhau.
Tổng quan (Phân tích dự đoán so với Phân tích mô tả)
Tầm quan trọng ngày càng tăng của các kỹ thuật phân tích này được phản ánh trong dự báo rằng thị trường toàn cầu về phân tích dự đoán và mô tả sẽ mở rộng ở mức CAGR 19.6% lên 28.7 tỷ đô la vào năm 2026.
Vì vậy, câu hỏi lớn là, có bất kỳ sự khác biệt nào giữa phân tích dự đoán và phân tích quy định, hay chúng có thể thay thế cho nhau?
Ngược lại, mặc dù thực tế là cả hai chiến lược đều hướng tới tương lai, nghe có vẻ giống nhau, nhưng có một sự khác biệt đáng kể giữa chúng. Dựa theo Mô hình tăng dần phân tích của Gartner, sau đây là thứ bậc của các kỹ thuật phân tích:
- Chuyện gì đã xảy ra thế? (Phân tích mô tả)
- Tại sao nó xảy ra? (Phân tích chẩn đoán)
- Chuyện gì sẽ xảy ra? (Đoán trước Analytics)
- Làm thế nào chúng ta có thể biến phân tích dự đoán thành hiện thực? (Phân tích mô tả)
Vì vậy, trong khi phân tích dự đoán báo trước điều gì có thể xảy ra, thì phân tích dự đoán tiết lộ cách làm cho điều đó xảy ra. Phân tích dự đoán phụ thuộc vào phân tích quy định trong trường hợp này. Điều này không có nghĩa là phân tích dự đoán không hữu ích; chỉ là thông tin họ cung cấp không giống nhau.
Đoán trước Analytics
Việc sử dụng các phương pháp tiếp cận thống kê và mô hình hóa để dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai được gọi là phân tích dự đoán. Nó tính toán khả năng xảy ra một sự kiện nhất định hoặc các sự kiện bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận mô hình và dữ liệu lịch sử. Bảo trì dự đoán là một ví dụ tuyệt vời về phân tích dự đoán vì nó cố gắng tìm ra thời điểm máy cần dịch vụ bằng cách sử dụng các thuật toán và dữ liệu máy khác nhau để ước tính vòng đời của các thành phần quan trọng. Mặc dù dữ liệu này mang tính thông tin và có thể hành động, nhưng nó không xác định hành động cụ thể cần tuân theo. Thay vào đó, nó cho người dùng biết rằng cần phải bảo trì.
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả khác với phân tích dự đoán ở chỗ nó không chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra mà còn cung cấp cho người dùng các tùy chọn cụ thể và chỉ định giải pháp kinh doanh nào là tốt nhất dựa trên các tiêu chí cụ thể. Loại phân tích này giúp một doanh nghiệp hoặc tổ chức xây dựng một mô hình. Và để đảm bảo rằng nó thể hiện chính xác tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp, mô hình này được đánh giá dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử.
Hơn nữa, người dùng có thể kiểm tra mô hình để xác định quyết định tốt nhất dựa trên các tiêu chí đã thiết lập như lợi nhuận, SLA và thông lượng, thay vì chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra.
Phân tích dự báo, trong bối cảnh của ví dụ bảo trì dự đoán ở trên, không chỉ quyết định rằng việc bảo trì sắp xảy ra mà còn xác định các tùy chọn tốt nhất để bảo trì, thay thế hoặc thuê ngoài nhằm tối đa hóa tổng lợi nhuận và doanh thu.
Phân tích dự đoán so với phân tích mô tả: Sự khác biệt là gì?
Cả phân tích dự đoán và phân tích mô tả đều là những công cụ kinh doanh quan trọng và mỗi công cụ phục vụ một mục đích khác nhau. Nhưng sau đó, phân tích dự đoán kém hơn phân tích mô tả, theo Hệ thống phân cấp phân tích của Gartner. Điều này là do các phân tích dự đoán dự đoán điều gì sẽ xảy ra nhưng không đưa ra định hướng về cách đưa ra các quyết định cần thiết. Mặt khác, phân tích dự đoán không chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra mà còn xác định quyết định kinh doanh tối ưu nhất.
Các thuộc tính của Phân tích dự đoán
- Giúp mô hình hóa các yếu tố nhất định của một doanh nghiệp.
- Dự đoán những gì có khả năng xảy ra trong tương lai.
- Nó dự đoán một khung thời gian (khi nào nó sẽ xảy ra).
- Các kết quả đầu ra không thể thực hiện được; họ chỉ cho biết rằng một quyết định là bắt buộc.
- Nó có xu hướng ưu tiên một chức năng hơn những chức năng khác.
- Thông thường, các giả thuyết được kiểm tra bằng cách sử dụng các kịch bản xác định trước với các tùy chọn hạn chế.
Các thuộc tính của Phân tích mô tả
- Giúp mô hình hóa toàn bộ công ty
- Chỉ phụ thuộc vào dữ liệu
- Hỗ trợ đề xuất các quyết định kinh doanh cụ thể.
- Có tính đến sự phụ thuộc lẫn nhau
- Không bị ràng buộc bởi các quy định cứng nhắc
- Lợi ích có thể quan sát và định lượng được.
- Kết hợp các kịch bản nếu-xảy ra.
- Theo nghĩa đen, không có "bản năng ruột" và định kiến cá nhân
- Có tính đến tất cả các yếu tố đầu vào, biến số và kết quả.
- Triển khai các mô hình đã được hiệu chỉnh và xác nhận để phản ánh chính xác cách thức hoạt động của công ty.
Phân tích dự đoán so với phân tích mô tả có quan trọng không?
Đúng vậy, sự khác biệt giữa phân tích dự đoán và phân tích quy định là rất quan trọng.
Một số thường tự hỏi liệu sự khác biệt giữa hai phân tích này có thực sự quan trọng trong thực tế hay không. Điều này là kết quả từ việc vận hành phân tích dự đoán so với phân tích mô tả sẽ tiết kiệm hơn như thế nào. Nói cách khác, họ cố gắng chỉ ra rằng việc tối ưu hóa một giải pháp phân tích mô tả đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn so với việc tối ưu hóa một giải pháp phân tích dự đoán quy mô nhỏ hơn. Điều quan trọng là đánh giá sự trưởng thành kinh doanh của khách hàng tiềm năng khi trả lời câu hỏi đó.
Trong khi phần lớn các công ty sử dụng trí tuệ kinh doanh, không phải tất cả họ đều đã nâng cao khả năng phân tích dự đoán. Thêm vào đó, các hồ sơ cho thấy rằng phân tích mô tả hiện chỉ được sử dụng bởi 11% doanh nghiệp vừa và lớn. Mặt khác, thị trường phần mềm phân tích mô tả dự kiến sẽ phát triển ở mức CAGR 20.6% vào năm 2023. Điều này cho thấy rằng khoảng 37% doanh nghiệp sẽ bắt đầu sử dụng phân tích theo quy định.
Những phát hiện này cho thấy sự khác biệt giữa phân tích dự đoán và phân tích mô tả ngày càng trở nên quan trọng đối với một số lượng lớn các doanh nghiệp.
Trong mọi trường hợp, hai phương pháp phân tích phục vụ các mục đích hoàn toàn khác nhau. Phân tích dự đoán mang tính phản ứng theo nghĩa là nó nhấn mạnh sự cần thiết của ban quản lý để phản hồi. Mặt khác, phân tích mô tả chủ động ở chỗ chúng chỉ ra cho ban quản lý con đường phía trước.
Nhưng đây là điểm chung của họ. Cả phân tích dự đoán và phân tích chỉ định đều sử dụng dữ liệu thời gian thực thu được từ một công ty hoặc doanh nghiệp, cũng như các thông tin khác.
Phân tích dự đoán so với Phân tích mô tả: Bạn sẽ giải quyết vấn đề gì?
Phân tích dự đoán và mô tả không phải là các giải pháp độc lập có thể được sử dụng riêng. Tất cả các loại phân tích kinh doanh đều có vị trí trong các tổ chức để giải quyết các vấn đề khác nhau.
Phân tích dự đoán thường là một công cụ để xác định các xu hướng ngắn hạn đến trung hạn, thường có ích - mặc dù tách biệt với các xu hướng lớn hơn. Đây là vài ví dụ:
- Phân tích rủi ro đối với bảo hiểm ngắn hạn
- Xu hướng bán hàng đặc biệt đối với các dòng và hàng hóa riêng lẻ.
- Dự báo nhu cầu
- Quản lý hàng tồn kho
- Khách hàng
- Khả năng sinh lời
- Yêu cầu bảo trì
Mặt khác, phân tích quy định có một cái nhìn bao quát về tình hình. Các mô hình mô tả thường phân tích toàn bộ tổ chức, hoặc ít nhất là các chức năng, bộ phận hoặc nhà máy rời rạc, trong khi phân tích dự báo có thể đo lường các mô hình cụ thể. Phân tích mô tả giải quyết các vấn đề sau:
- Tối ưu hóa việc khai thác than trên nhiều mỏ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng đồng thời tăng lợi nhuận tổng thể.
- Xác định chiến lược sản xuất và tồn kho tốt nhất đặc biệt là đối với các công ty hàng tiêu dùng.
- Lựa chọn phương pháp vận hành tối ưu cho một tiện ích xử lý nước thải phục vụ một vùng đô thị rộng lớn trong khi vẫn tuân thủ các quy định.
Sự khác biệt về giá trị tổ chức mà cả hai kỹ thuật cung cấp
Mặc dù thực tế là cả hai phương pháp đều có lợi ích thực tế, nhưng phân tích theo chỉ định thường tốt hơn phân tích dự đoán. Trong khi quy mô hoạt động đóng một vai trò, các loại quyết định được thực hiện và khả năng của phân tích quy định để tối ưu hóa các quyết định cũng đóng một vai trò.
Đối với các đánh giá rủi ro ngắn hạn, phân tích dự báo có xu hướng tập trung vào tập hợp các tiêu chí tương đối hạn chế, chẳng hạn như ví dụ trên. Mặc dù hình thức nghiên cứu này có thể mang lại những lợi ích đáng kể bằng cách giảm thiểu rủi ro, nhưng nó không có khả năng ở cùng quy mô như một giải pháp phân tích mô phỏng bắt chước hoạt động của công ty bảo hiểm. Một mô hình như thế này có thể khám phá các sản phẩm bảo hiểm có lợi nhất, các thị trường tốt nhất và các phương pháp tốt nhất để thành công trong kinh doanh lâu dài. Ngoài ra, thay vì bị giới hạn trong các tình huống cụ thể, các giám đốc điều hành công ty có thể sử dụng phân tích mô tả để kiểm tra nhiều loại điều gì xảy ra nếu, khả năng xảy ra và sự đánh đổi.
Phân tích mô tả có thể đắt hơn phân tích dự đoán, tuy nhiên, ROI có tiềm năng lớn hơn nhiều.
Sự khác biệt giữa các nhu cầu công nghệ
Phân tích dữ liệu theo truyền thống là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu; nhưng, môi trường kinh doanh với nhịp độ nhanh ngày nay đòi hỏi các nhà quản lý và giám đốc điều hành phải có quyền truy cập ngay vào các công cụ phân tích này. Mặc dù điều này không cho thấy sự tham gia vào lập trình hoặc sàng lọc dữ liệu, nhưng nó đòi hỏi họ phải có quyền truy cập vào các công cụ và trang tổng quan dành cho người dùng cuối cho phép họ điều tra kết quả một cách độc lập. Cách tiếp cận thực hành này tạo niềm tin vào các công nghệ đồng thời cung cấp dữ liệu thời gian thực để hỗ trợ việc ra quyết định.
Về cơ bản, bạn có thể thực hiện hàng tấn nhiệm vụ phân tích mô tả bằng nhiều công nghệ khác nhau, từ ngôn ngữ lập trình cấp cao đến các công cụ ERP tích hợp sẵn và các gói phần mềm giải pháp cụ thể. Để làm cho dữ liệu có thể sử dụng được, bước đầu tiên là dọn dẹp và tích hợp nó. Theo đó, nhiều phương pháp phân tích được áp dụng bao gồm:
- Các kỹ thuật hồi quy; bao gồm các phương pháp hồi quy tuyến tính, dựa trên thời gian và logistic
- Phương pháp học máy
- Mạng lưới thần kinh
- Xác suất có điều kiện (Nave Bayes)
Phân tích mô tả thực hiện điều này một bước xa hơn bằng cách kết hợp heuristics hoặc tối ưu hóa vào phân tích.
heuristics
Heuristics rất hữu ích khi xử lý các tình huống hoạt động ngoài mô tả. Phương pháp này là một cách tiếp cận toán học dựa trên các quy tắc. Nó hữu ích trong các trường hợp khi các quyết định tương tự được đưa ra một cách thường xuyên, chẳng hạn như mua nguyên liệu thô. Về cơ bản, heuristics hữu ích để tự động hóa các phán đoán nhưng không quá nhiều để tối ưu hóa chúng. Tuy nhiên, một số sai sót cơ bản bao gồm việc không có các yêu cầu về việc sửa đổi quy tắc thường xuyên để tránh các quy tắc trở nên lỗi thời, cũng như thực tế là các nhà nghiên cứu không thể kiểm tra mọi trường hợp có thể xảy ra.
Giải pháp lý tưởng được xác định bằng cách sử dụng kết hợp các mô hình toán học và các thuật toán chính xác. Để trả lời các truy vấn cụ thể, một mô hình toán học phản ánh hoạt động kinh doanh hoặc chức năng được tạo và một thuật toán chính xác được sử dụng. Mục tiêu của mô hình tối ưu hóa là tối đa hóa hoặc giảm một thông số như lợi nhuận hoặc chi phí.
Tối ưu hóa
Các giải pháp đóng gói và nền tảng tối ưu hóa cũng có sẵn cho phần mềm phân tích quy định. Các gói dễ định cấu hình hơn và thường được tạo ra để giải quyết một vấn đề chung hoặc cho một ngành cụ thể. Chúng thường có sẵn dưới dạng giải pháp SaaS hoặc PaaS trên đám mây.
Tuy nhiên, một nền tảng tối ưu hóa bao gồm hai phần: một nền tảng mô hình hóa để xác định vấn đề và một bộ giải quyết vấn đề tối ưu hóa.
Mô hình được tạo bằng giao diện trực quan kéo và thả hoặc sử dụng toán học. Hơn nữa, phần lớn các hệ thống tối ưu hóa được chạy trong nhà và chi phí thay đổi đáng kể. Họ cung cấp các giải pháp được cá nhân hóa cao, là những đại diện thực tế của vấn đề. Ngoài ra, họ có thể yêu cầu sử dụng các lập trình viên lành nghề để xây dựng mô hình và họ thường thiếu giao diện người dùng cuối.
Một số, như nền tảng Microsoft Azure của River Logic, đòi hỏi khả năng lập trình mở rộng, trong khi những người khác, như nền tảng Microsoft Azure của River Logic, thì không.
Phân tích dự đoán và mô tả là gì?
Phân tích tiên đoán và dự đoán là hai công nghệ tư duy tương lai mà các nhà lãnh đạo công ty sử dụng để vượt qua những hạn chế của việc đưa ra quyết định chỉ dựa trên suy đoán. Họ dự báo chính xác hơn về tương lai và trong trường hợp phân tích mô tả, hướng các giám đốc điều hành đến các quyết định tổng thể tốt nhất bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử (phân tích mô tả), các quy tắc và kiến thức về doanh nghiệp.
Sự khác biệt giữa bảo trì theo quy định và dự đoán là gì?
Phân tích mô tả, không giống như phân tích dự đoán, không chỉ quyết định rằng cần bảo trì mà còn xác định các tùy chọn tốt nhất để bảo trì, thay thế hoặc thuê ngoài nhằm tối đa hóa tổng lợi nhuận và doanh thu.
Đó là một ví dụ về phân tích theo quy định?
Ứng dụng bản đồ và giao thông là những ví dụ phổ biến về phân tích mô tả đang hoạt động. Google Maps sẽ kiểm tra tất cả các hình thức giao thông hiện có (ví dụ: xe buýt, đi bộ hoặc lái xe), tình trạng giao thông hiện tại và các công việc làm đường có thể xảy ra khi tính toán tuyến đường tối ưu để đưa bạn từ điểm A đến điểm B.
Loại phân tích dữ liệu nào có giá trị nhất?
Trong khi phân tích dự đoán báo trước điều gì có thể xảy ra, thì phân tích dự đoán tiết lộ cách làm điều đó xảy ra. Phân tích dự đoán phụ thuộc vào phân tích quy định trong trường hợp này. Điều này không có nghĩa là phân tích dự đoán không hữu ích; chỉ là thông tin họ cung cấp không giống nhau.
Phân tích dự đoán và phân tích theo quy định giống nhau như thế nào?
Cả hai đều cung cấp kiến thức và thậm chí tầm nhìn xa để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định. Cả phân tích dự đoán và phân tích theo quy định đều sử dụng mô hình thống kê, học máy và khai thác dữ liệu để cung cấp các công cụ chiến lược và hiểu biết sâu sắc về khách hàng cũng như hoạt động tổng thể cho các giám đốc điều hành MBA và sinh viên tốt nghiệp MBA.
