Unternehmen sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten zur Optimierung der Entscheidungsfindung. Die präskriptive Analyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das über andere Analysetypen wie die deskriptive und prädiktive Analyse hinausgeht und umsetzbare Empfehlungen liefert. Durch die Analyse von historischen und Echtzeitdaten schlägt die prädiktive Analyse die beste Vorgehensweise für Geschäftsentscheidungen vor.
Verständnis der präskriptiven Analytik
Die prädiktive Analyse ist die am weitesten fortgeschrittene Form der Data Analytics. Während die deskriptive Analyse erklärt, was passiert ist, und die prädiktive Analyse zukünftige Ergebnisse vorhersagt, empfiehlt die präskriptive Analyse spezifische Maßnahmen auf der Grundlage data driven Erkenntnisse. Durch den Einsatz von hochentwickelten Algorithmen, Maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen fundierte, proaktive Entscheidungen treffen.
Im Gegensatz zur prädiktive Analyse, die nur wahrscheinliche Szenarien vorhersagt, untersucht die präskriptive Analyse mehrere mögliche Handlungsoptionen und ermittelt die optimale Entscheidung auf der Grundlage vordefinierter Geschäftsziele. Dies macht sie besonders wertvoll in Branchen, in denen eine schnelle, datengestützte Entscheidungsfindung entscheidend ist.
Wie präskriptive Analysen funktionieren
Bevor wir tiefer in die Funktionsweise der präskriptiven Analyse eintauchen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Schritte, die eine solche Analyse normalerweise umfasst.
- Unternehmensziel. Zunächst legen Sie das spezifische Ziel fest, das Sie erreichen wollen, oder die Frage, die Sie mit dem Modell beantworten wollen.
- Datenintegration. Sammeln und integrieren Sie alle Datensätze, die sich auf Ihr Unternehmensziel beziehen. Nehmen Sie so viele zusammenhängende Informationen wie möglich auf. Mit guten Daten-Stewardship sollte dieser Schritt einfacher sein.
- Modell. Unabhängig davon, ob Sie ein Modell für Maschinelles Lernen von Grund auf neu erstellen oder ein bestehendes Modell verwenden, muss das Modell anhand der von Ihnen zusammengestellten hochwertigen Datensätze training .
- Handeln. Sobald Sie Ihr Modell trainiert haben und mit seiner Genauigkeit in einer Testumgebung zufrieden sind, besteht der letzte Schritt darin, Ihr Modell in einem realen Szenario laufen zu lassen, um Ihre Geschäftsfrage zu beantworten und eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Die Rolle von Algorithmen und Modellen
Die präskriptive Analytik stützt sich auf komplexe mathematische und statistische Modelle zur Datenanalyse. Zu diesen Modellen gehören Optimierungsalgorithmen, Simulationsmodelle und Techniken des Maschinelles Lernen , die verschiedene Szenarien bewerten, um die bestmögliche Vorgehensweise zu bestimmen. Einige der wichtigsten Techniken sind:
- Die lineare Programmierung hilft bei der Optimierung der Entscheidungsfindung , indem sie den effizientesten Weg zur Zuweisung begrenzter Ressourcen findet.
- Entscheidungsbäume bewerten verschiedene Entscheidungswege auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und möglichen Ergebnissen.
- Monte-Carlo-Simulationen modellieren verschiedene mögliche Ergebnisse auf der Grundlage von Zufallsvariablen, um Risiken und Wahrscheinlichkeiten zu bewerten.
- Neuronale Netze nutzen Maschinelles Lernen , um Muster zu erkennen und intelligente Vorhersagen zu treffen.
Integration mit prädiktive Analyse
Die prädiktive Analyse baut auf der prädiktive Analyse auf, indem sie Prognosen in umsetzbare Empfehlungen umwandelt. Während prädiktive Modelle abschätzen, was wahrscheinlich passieren wird, bestimmen präskriptive Modelle die effektivste Reaktion auf diese Vorhersagen.
So kann die prädiktive Analyse beispielsweise einen Anstieg der Kundennachfrage nach einem Produkt vorhersagen, während die präskriptive Analyse die beste Strategie für die Bestandsverwaltung vorschlägt, um Fehlbestände zu vermeiden und gleichzeitig die Kosten für überschüssige Bestände zu minimieren.
Datenquellen und -verarbeitung
Die präskriptive Analyse bezieht Daten aus mehreren Quellen, darunter auch aus dem Internet:
- Strukturierte Datenbanken wie CRM-Systeme und Finanzdaten.
- Unstrukturierte Daten wie Interaktionen social media und Kundenrezensionen.
- Gerätedaten in Echtzeit von Sensoren und intelligenten Geräten.
- Externe Datenquellen wie Markttrends, Wirtschaftsindikatoren und Wettervorhersagen.
Diese Daten werden dann mithilfe von big data , Cloud Computing und KI-gesteuerten Algorithmen verarbeitet, um in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorteile der präskriptiven Analyse
Letztendlich soll der Einsatz präskriptiver Analysen Ihr Unternehmen voranbringen und die Ergebnisse verbessern. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile, die diese Art der Analyse bei Geschäftsentscheidungen bietet.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Durch die Bereitstellung data driven Empfehlungen reduziert die präskriptive Analytik das Rätselraten und ermöglicht es Unternehmen, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Herausforderungen proaktiv angehen, anstatt auf Probleme zu reagieren, nachdem sie entstanden sind.
Operative Effizienz
Die präskriptive Analytik rationalisiert Prozesse durch die Optimierung von Arbeitsabläufen, Ressourcenzuweisung und supply chain , was zu Kosteneinsparungen und verbesserter Effizienz führt. Unternehmen können Ineffizienzen erkennen und Ressourcen effektiv umverteilen, um den Output zu maximieren.
Risikomanagement
Durch die Analyse verschiedener Risikofaktoren und den Vorschlag von Strategien zur Risikominderung hilft die präskriptive Analytik Unternehmen, Risiken proaktiv verwalten und potenzielle Störungen zu minimieren. In Branchen wie dem Finanzwesen und der Cybersicherheit ist dies entscheidend für die Erkennung von Betrug, die Verwaltung von Investitionen und die Verbesserung von Sicherheitsprotokollen.
Praktische Anwendungen von präskriptiver Analytik
Die präskriptive Analytik wird in praktisch jeder Branche eingesetzt. Einige der häufigsten Anwendungsfälle sind im Folgenden aufgeführt.
Gesundheitswesen
In der Gesundheitsbranchehilft die präskriptive Analytik bei personalisierten Behandlungsplänen, der Optimierung von Krankenhausabläufen und der Verbesserung von Patientenergebnissen durch die Analyse von Krankengeschichten und Echtzeit-Patientendaten. Krankenhäuser nutzen sie zur Vorhersage der Patientenaufnahmeraten und passen den Personaleinsatz entsprechend an, um eine effiziente Ressourcenzuweisung zu gewährleisten.
Finanzen
Finanzinstitute nutzen präskriptive Analysen für Betrugserkennung, Risikobewertung, Anlagestrategien und Kreditwürdigkeitsprüfung, um fundierte Finanzentscheidungen treffen zu können. Banken setzen präskriptive Modelle ein, um die Kreditvergabe zu optimieren, indem sie die Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers auf der Grundlage seines bisherigen Verhaltens bewerten.
Einzelhandel
Einzelhändler nutzen präskriptive Analysen zur Optimierung von Bestandsmanagement, Preisstrategien und Kundenbindung, um ein besseres Einkaufserlebnis und eine höhere Rentabilität zu gewährleisten. E-Commerce-Unternehmen nutzen beispielsweise präskriptive Analysen, um personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage des Browserverlaufs und des Kaufverhaltens vorzuschlagen.
Herausforderungen und Überlegungen
Bevor Sie präskriptive Analysen in Ihrem Unternehmen implementieren, sollten Sie sich mit den Herausforderungen auseinandersetzen, die auf Sie zukommen können.
Datenqualität und -verfügbarkeit
Die präskriptive Analyse erfordert hochwertige, genaue Daten, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen. Inkonsistente oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Empfehlungen führen. Unternehmen müssen in robuste Rahmenwerke fürdata governance um die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.
Komplexität der Umsetzung
Die Integration präskriptiver Analysen in bestehende Systeme erfordert technisches Know-how und eine robuste Infrastruktur, was für einige Unternehmen eine Herausforderung darstellen kann. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die erforderliche Rechenleistung, qualifiziertes Personal und eine klar definierte Implementierungsstrategie verfügen.
Ethische und datenschutzrechtliche Belange
Angesichts der zunehmenden Datennutzung müssen Unternehmen den Datenschutz, die ethische Nutzung von KI und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und rechtliche Probleme zu vermeiden. Transparenz bei der Entscheidungsfindung und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie GDPR, HIPAA und CCPA sind unerlässlich.
Prescriptive Analytics und die Zukunft
Die Welt der Datenanalyse und des Maschinelles Lernen verändert sich ständig, um mit den aktuellen Technologien und Funktionen Schritt zu halten. Indem sie mit präskriptiver Analytik auf dem Laufenden bleiben, können Unternehmen sicherstellen, dass sie stets über die besten Entscheidungsfindungsprozesse verfügen.
Integration mit künstlicher Intelligenz
KI-gestützte Analysen werden die Automatisierung und Entscheidungsfindung verbessern und selbstlernende Systeme ermöglichen, die sich an dynamische Geschäftsumgebungen anpassen. Durch die Kombination von KI mit präskriptiver Analytik können Unternehmen fortschrittliche Chatbots, autonome Entscheidungsfindung und KI-gestützte Prognosemodelle entwickeln.
Branchenübergreifende Expansion
Im Zuge des technologischen Fortschritts wird die präskriptive Analytik wahrscheinlich in allen Branchen, einschließlich der Fertigungsindustrie, der Logistik und der Energiewirtschaft, eine breitere Anwendung finden und Innovation und Effizienz fördern. In der Logistik können präskriptive Analysen beispielsweise für die Routenoptimierung, das Flottenmanagement und die Anpassung von Lieferungen in Echtzeit genutzt werden, um Verspätungen und den Kraftstoffverbrauch zu minimieren.
Wie Actian Ihr Unternehmen in die Lage versetzt, präskriptive Analysen zu nutzen
Die präskriptive Analyse verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen, indem sie auf der Grundlage data driven Erkenntnisse umsetzbare Empfehlungen liefert. Durch ihre Fähigkeit, die Effizienz zu steigern, Risiken verwalten und Innovationen voranzutreiben, wird sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Unternehmen. Durch die Integration von Technologien und Lösungen, wie sie von Actian angeboten werden, können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen und ihre Abläufe für einen langfristigen Erfolg optimieren.
Actian bietet fortschrittliche Datenmanagement , die es Unternehmen ermöglichen, präskriptive Analysen effektiv zu nutzen. Mit High-Performance , Datenintegration in Echtzeit und KI-gesteuerten Erkenntnissen hilft Actian Unternehmen, ihre Entscheidungsfindung zu optimieren und ihr Wachstum zu fördern. Durch den Einsatz von Actians Lösungen wie der Actian Data Intelligence-Plattformkönnen Unternehmen das volle Potenzial der präskriptiven Analytik ausschöpfen und im Wettbewerb die Nase vorn haben.
