Apakah Analytics Analitik?
Analitik preskriptif adalah jenis analitik data-penggunaan teknologi untuk membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih baik melalui analisis data mentah. Secara khususnya, faktor analitis preskriptif maklumat mengenai situasi atau senario yang mungkin, sumber yang ada, prestasi lalu, dan prestasi semasa, dan mencadangkan tindakan atau strategi. Ia boleh digunakan untuk membuat keputusan pada setiap masa, dari masa ke masa untuk jangka panjang.
Sebaliknya analitik preskriptif adalah analisis deskriptif, yang meneliti keputusan dan hasil setelah fakta.
Bagaimana Analisis Analytics berfungsi
Analisis preskriptif bergantung pada teknik perisikan buatan, seperti pembelajaran mesin-keupayaan program komputer, tanpa input manusia tambahan, untuk memahami dan memajukan data yang diperoleh, menyesuaikan diri sepanjang masa. Pembelajaran mesin memungkinkan untuk memproses sejumlah besar data yang tersedia hari ini. Apabila data baru atau tambahan tersedia, program komputer menyesuaikan secara automatik untuk menggunakannya, dalam proses yang lebih cepat dan lebih komprehensif daripada keupayaan manusia untuk dapat mengurus.
Banyak jenis perniagaan intensif data dan agensi kerajaan boleh mendapat manfaat daripada menggunakan analisis preskriptif, termasuk dalam sektor perkhidmatan kewangan dan penjagaan kesihatan, di mana kos ralat manusia tinggi.
Analitik preskriptif berfungsi dengan jenis analisis data lain, analisis ramalan, yang melibatkan penggunaan statistik dan pemodelan untuk menentukan prestasi masa depan, berdasarkan data semasa dan sejarah. Bagaimanapun, ia lebih jauh: Dengan menggunakan estimasi analisis ramalan tentang apa yang mungkin berlaku, ia mencadangkan kursus masa depan yang diperlukan.
Kelebihan dan Kekurangan Analytics Analitik
Analisis preskriptif boleh memotong kekacauan segera dan keadaan yang berubah-ubah. Ia dapat membantu mencegah penipuan, mengehadkan risiko, meningkatkan kecekapan, memenuhi matlamat perniagaan, dan mencipta lebih banyak pelanggan setia.
Walau bagaimanapun, analisis preskriptif tidak menipu. Ia hanya berkesan sekiranya organisasi tahu apa soalan untuk ditanya dan bagaimana untuk bertindak balas terhadap jawapannya. Sekiranya andaian input tidak sah, hasil output tidak akan tepat.
Apabila digunakan dengan berkesan, bagaimanapun, analisis preskriptif dapat membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan fakta yang sangat dianalisis daripada melompat ke kesimpulan yang kurang tepat berdasarkan naluri. Analitik preskriptif boleh mensimulasikan kebarangkalian pelbagai hasil dan menunjukkan kebarangkalian masing-masing, membantu organisasi untuk lebih memahami tahap risiko dan ketidakpastian yang mereka hadapi daripada yang mereka boleh bergantung pada purata. Organisasi dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai kemungkinan senario terburuk dan merancang dengan sewajarnya.
Takeaways Utama
- Analitik preskriptif menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu perniagaan membuat keputusan tindakan berdasarkan ramalan program komputer. Analisis analitis berfungsi dengan analisis ramalan, yang menggunakan data untuk menentukan hasil jangka terdekat. Apabila digunakan dengan berkesan, analisis preskriptif dapat membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan kepada fakta dan unjuran kebarangkalian kebarangkalian, daripada melompat ke kesimpulan yang kurang tepat berdasarkan naluri.
Contoh Analytics Analitik
Banyak jenis perniagaan intensif data dan agensi kerajaan boleh mendapat manfaat daripada menggunakan analisis preskriptif, termasuk dalam sektor perkhidmatan kewangan dan penjagaan kesihatan, di mana kos ralat manusia tinggi.
Analitik preskriptif boleh digunakan untuk menilai sama ada sebuah jabatan bomba tempatan harus menghendaki penduduk untuk memindahkan kawasan tertentu apabila api api terbakar berdekatan. Ia juga boleh digunakan untuk meramalkan sama ada artikel mengenai topik tertentu akan menjadi popular dengan pembaca berdasarkan data mengenai carian dan saham sosial untuk topik berkaitan. Penggunaan lain adalah untuk menyesuaikan program latihan pekerja secara real time berdasarkan bagaimana pekerja memberi respons kepada setiap pelajaran.
Analitik Anatomi untuk Hospital dan Klinik
Begitu juga, analisis preskriptif boleh digunakan oleh hospital dan klinik untuk meningkatkan hasil untuk pesakit. Ia meletakkan data penjagaan kesihatan dalam konteks untuk menilai keberkesanan kos pelbagai prosedur dan rawatan dan untuk menilai kaedah klinikal rasmi. Ia juga boleh digunakan untuk menganalisis pesakit hospital mana yang mempunyai resiko tinggi kemasukan semula supaya penyedia penjagaan kesihatan dapat berbuat lebih banyak, melalui pendidikan pesakit dan susulan doktor untuk mencegah pulangan tetap ke hospital atau bilik darurat.
Analitik Anjuran untuk Syarikat Penerbangan
Katakan anda adalah Ketua Pegawai Eksekutif sebuah syarikat penerbangan dan anda ingin memaksimumkan keuntungan syarikat anda. Analisis preskriptif boleh membantu anda melakukan ini dengan secara automatik menyesuaikan harga tiket dan ketersediaan berdasarkan pelbagai faktor, termasuk permintaan pelanggan, cuaca, dan harga petrol. Apabila algoritma itu mengenal pasti jualan tiket pra-Krismas tahun ini dari Los Angeles ke New York yang tertinggal tahun lalu, sebagai contoh, ia secara automatik boleh menurunkan harga, sambil memastikan tidak menurunkannya terlalu rendah memandangkan harga minyak yang lebih tinggi pada tahun ini.
Pada masa yang sama, apabila algoritma menilai permintaan lebih tinggi daripada biasa untuk tiket dari St Louis ke Chicago kerana keadaan jalan yang berais, ia boleh menaikkan harga tiket secara automatik. Ketua Pegawai Eksekutif tidak perlu menatap komputer sepanjang hari melihat apa yang berlaku dengan jualan tiket dan keadaan pasaran dan kemudian mengarahkan pekerja untuk log masuk ke sistem dan menukar harga secara manual; program komputer boleh melakukan semua ini dan banyak lagi-dan pada tahap yang lebih pantas juga.
