So verwenden Sie die präskriptive Analyse

Da Unternehmen heutzutage Zugriff auf riesige Datenmengen haben, setzen Unternehmen analytische Lösungen ein, die darauf abzielen, Bedeutungen und Schlussfolgerungen zu ermitteln und so ihren Entscheidungsprozess zu verbessern. Als ein Praktiker für präskriptive Analytik, Sie würden versuchen, Ihr Ziel zu optimieren; Verkaufsplanung, analysieren Sie die historischen Daten eines Unternehmens und prognostizieren Sie, was in der Zukunft passieren kann oder nicht. Es fördert datengetriebene Organisation. Als Ergebnis können Unternehmen ihre Betriebskosten, Lieferkette, Einnahmen und Kundenservice optimieren, um enorme ROIs (Return on Investment) zu erzielen.

Das Erkunden von Analyseoptionen ist eine entmutigende Aufgabe. Vor diesem Hintergrund sind sie in drei verschiedene Ebenen unterteilt. Alle drei Kategorien ergänzen sich, und wir können nicht sagen, dass die eine wichtiger ist als die andere. Wenn ein Geschäft einen Gesamtüberblick über seine Branche gewinnen möchte und herausfinden möchte, wie ein Unternehmen effektiv auf dem Markt konkurrieren kann, dann braucht es ein starkes analytisches Umfeld. Die drei analytischen Kategorien umfassen:

• Beschreibende Analyse gibt Einblick in das, was in der Vergangenheit passiert ist
• Prädiktive Analytik verwendet Techniken und Werkzeuge, um zu verstehen, was in Zukunft passieren wird.
• Präskriptive Analytik verwendet Algorithmen, um mögliche Ergebnisse zu empfehlen und zu erklären, was getan werden sollte, um ein Geschäft zu fördern.

Einfach gesagt, präskriptive Analytik bietet Empfehlungen, mit denen Sie Ihre Geschäftsziele verwirklichen können. Um dies zu erreichen, müssen Sie die richtige Art des Stellens erkennen: geeignete Fragen, definieren Sie Ihre Ziele und optimieren Sie sie für den Erfolg. Einige dieser präskriptiven Modellbeispiele umfassen:

• Den Einfluss des Preises auf die Menge verstehen.
• Möglichkeiten zur Umsatzmaximierung.
• Möglichkeiten um Gewinn maximieren.
• Optimale Nutzung von Werbung für bestimmte Produkte oder Dienstleistungen.

Fast jedes Unternehmen hat heute eine Website oder zumindest eine Art digitales Forum oder eine Aktivität. Dadurch ist es einfacher geworden, Daten zu sammeln und zu analysieren, um mehr Wissen und Kaufmuster zu gewinnen, die Kunden in Versuchung führen. Da Unternehmer im eigenen Geschäftsalltag sehr beschäftigt sind, können sie solchen Datentechnologien nicht nachgehen. In diesem Fall kann ein Datenanalyseteam als Datendienstleister auslagern. Dieses Team kann alle Daten im Zusammenhang mit technischen Aufgaben verwalten und bearbeiten.

Einige Unternehmen haben einen größeren Bedarf an präskriptiven Analysen als andere. Prescriptive Analytics kann sowohl für Unternehmen als auch für ihre Mitarbeiter von Vorteil sein. Mit einer angemessenen Schulung in Prescriptive Analytics können Unternehmen ihre Ergebnisse in Echtzeit verbessern.

Während einige Marketingabteilungen als analytischer angesehen werden als andere Geschäftszweige, präskriptive Analytik gewinnt langsam an Popularität in anderen Geschäften. Einige Unternehmen, die nach und nach von präskriptiven Analysen profitieren, umfassen: Operationen, R&D, HR, Vertrieb und andere. Prescriptive Analytics umfasst auch die Optimierung der Lieferkette, da Unternehmen wissen müssen, mit wem sie zusammenarbeiten und geeignete Partner auswählen müssen, die über eine höhere Präzisionsleistung. Prescriptive Analytics vereinfacht und beschleunigt den gesamten Prozess. Es hilft auch bei der Identifizierung der besten strategischen Pläne, die ein Unternehmen verfolgen sollte.

Die meisten Unternehmer wollen bei Bedarf fertige und schnelle Geschäftslösungen. Im Notfall brauchen sie schnelle Lösungen und Wissen basierend auf verfügbaren Daten. Präskriptive Analytik kann helfen, ein Geschäft besser zu betreiben, ohne zu viel Zeit und Geschick zu investieren. Führungskräfte aus der Wirtschaft beispielsweise, die eine sofortige Lösung für ihre Probleme suchen, werden Prescriptive Analytics sehr ansprechend und hilfreich finden.

Prescriptive Analytics ermöglicht es Ihnen, eine Vielzahl möglicher Maßnahmen vorzuschreiben, die erforderlich sind, um ein Ziel zu erreichen oder eine Lösung zu finden. Bei der präskriptiven Analytik geht es darum, Ratschläge zu erteilen. Durch die Verwendung von präskriptiven Analysen können Sie die Auswirkungen berechnen, die eine zukünftige Entscheidung haben kann. Es ist hilfreich, mögliche Ergebnisse zu beraten, bevor eine endgültige Entscheidung getroffen wird. Im besten Fall sieht dieser Analytikzweig nicht nur voraus, was passieren kann, sondern auch die Gründe dafür. Darüber hinaus wendet es Vorschläge an, wie ein Unternehmen seinen nächsten Schritt machen sollte.

Prescriptive Analytics geht über prädiktive und deskriptive Analysen hinaus, indem sie mögliche Aktionspläne für zukünftige Situationen vorschlägt. Um dieses Ziel zu erreichen, werden eine Reihe von Werkzeugen und Techniken verwendet, darunter: Algorithmen, Geschäftsregeln, automatisierte Lern- und Modellierungsverfahren. Sie können solche Techniken mit Eingaben aus verschiedenen Datensätzen verwenden, einschließlich Big Data, Echtzeit-Daten-Feeds, Transaktions- und historischen Daten.

Am Anfang mag präskriptive Analytik sowohl in der Anwendung als auch in der Verwaltung recht komplex erscheinen. Viele Unternehmen verwenden sie noch nicht in ihrem Business-Alltag. Aber wenn es richtig umgesetzt wird, kann es einen großen Einfluss auf Ihren Entscheidungsprozess und letztendlich auf Ihr haben Gesamtwachstum und Fortschritt des Unternehmens. Viele Großunternehmen wenden erfolgreich präskriptive Analysen an, um ihre: Planung, Produktion und Lagerhaltung in Bezug auf die Lieferkette zu optimieren. Prescriptive Analytics ermöglicht es ihnen, die richtige Art von Produkt zum perfekten Zeitpunkt bereitzustellen, was wiederum das Verbrauchererlebnis verbessert.

Präskriptive Analytik ist eine Kombination aus maschinell generierten Aktionsplänen und menschlichen Entscheidungsfindungsprozessen. Es basiert auf dem Gleichgewicht zwischen gesundem Menschenverstand und algorithmischen Berechnungen. Obwohl es schwierig sein kann, das richtige Gleichgewicht zu finden, sollten Sie diese Tipps beachten, um erfolgreich zu sein:

• Prescriptive Analytics-Plattformen sind nicht alle gleich. Einige können für bestimmte Arten von Unternehmen geeignet sein, während andere für andere am besten geeignet sind. Bei der Auswahl einer Prescriptive Analytics-Software ist daher eine Recherche erforderlich, um sicherzustellen, dass sie Ihren speziellen Geschäftsanforderungen entspricht.

• Unabhängig davon, für welche Software Sie sich entscheiden, stellen Sie sicher, dass alle Mitglieder Ihrer Organisation die Funktionsweise des Systems verstehen und wissen, wie es ihnen zugute kommt. Manchmal stimmen die von der Software generierten Daten möglicherweise nicht mit der Perspektive des Menschen überein. Wenn Sie Ihren Mitarbeitern die Software empfehlen, sollten die Gründe dafür klar sein.

• Die Funktionen jedes Unternehmens basieren auf einem Regelwerk. Auf der anderen Seite sind lernende Systeme, die von Maschinen generiert werden, ganz anders. Sie entwickeln sich im Laufe der Zeit und benötigen riesige Datenmengen. Frische Daten werden auch benötigt, um sich ein Bild vom aktuellen Status zu machen. Wenn Sie für lange Zeit Predictive Analytics für Ihr Unternehmen verwenden möchten, müssen Sie diese ständig überwachen. Stellen Sie sicher, dass die erhaltenen Ergebnisse nicht nur produktiv, sondern auch moralisch und ethisch sind und der Glaubwürdigkeit entsprechen, die Sie für Ihre wünschen Geschäft.

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