Что такое предписывающая аналитика в науке о данных?

Можно определить, что целью любого типа аналитической службы в сфере бизнеса является накопление огромного количества внутренних данных из общедоступных и других сторонних ресурсов в оперативную ленту для улучшения работы сообщества. Предписывающая аналитика — это область бизнес-аналитики, посвященная поиску наилучшего решения повседневных проблем. Он напрямую связан с двумя другими сопоставимыми процессами, т.е. с описательной и предиктивной аналитикой . Предписывающая аналитика может быть определена как тип анализа данных, который использует алгоритмы и анализ необработанных данных для принятия более эффективных и эффективных решений как в течение длительного, так и в течение короткого промежутка времени. Он предлагает стратегию в отношении возможных сценариев, накопленной статистики и баз данных прошлого/настоящего, собранных через сообщество потребителей.

Пример

Google Самоуправляемые автомобили, Waymo — предпочтительный пример, демонстрирующий предписывающую аналитику. Он демонстрирует миллионы вычислений в каждой поездке. Автомобиль сам принимает решение повернуть в любом направлении, замедлить/ускорить и даже когда и где сменить полосу движения — эти действия нормальны, как и процесс принятия решений любым человеком во время вождения автомобиля.

Работающий

Для обработки такого огромного количества стеков данных аналитика использует концепции технологии искусственного интеллекта, тактики машинного обучения и в большинстве сценариев использует любой тип человеческого ввода. Из-за масштабируемости и надежности машин технологической эпохи, которые быстро самообучаются и адаптируются, сохраняя дополнительные пакеты данных и вырабатывая передовые решения в соответствии с удобством, остаются выгодными. Он выходит за рамки простых вариантов предсказания и предоставляет ряд потенциальных идей для каждого действия. Можно сказать, что этот процесс намного быстрее и даже точнее, чем человеческие возможности.

Описательная аналитика против прогнозной аналитики против предписывающей аналитики

Описательная аналитика работает со статистическими данными, чтобы дать нам детали, связанные с прошлым. Это помогает бизнесу получить все важные сведения об их эффективности из прошлой статистики. Например : анализ сведений о прошлых покупках потребителей/клиентов для определения наилучшего времени для запуска нового продукта или любой схемы продаж на рынке.

Прогнозная аналитика использует модель машинного обучения, состоящую из всех соответствующих ключевых тенденций и конкретных масштабируемых шаблонов с помощью исторических данных и каналов. Эта модель затем используется в бизнесе, чтобы предсказать, что произойдет дальше, используя самую свежую информацию. Например : статистические модели используются предприятиями для анализа предыдущих данных о том, сколько потребителей используют услуги и какие услуги наиболее популярны среди них, поэтому модель, связанная с этим, для проверки востребованных услуг среди пользователей.

Предписывающая аналитика используется для следующего уровня и расширенного использования прогнозируемых данных. Коммерческие предприятия используют предсказанные возможности для разработки и предоставления более качественных услуг своим клиентам/потребителям. Например : Для успешной и рентабельной системы доставки транспортные предприятия использовали алгоритмы и прогностические модели, чтобы выбрать лучший маршрут с минимальным потреблением энергии для экономии времени и увеличения прибыли.

Преимущества

• Легко сопоставьте бизнес-анализ, чтобы объявить шаги, необходимые для предотвращения неудач и достижения успеха.
• Точная и всеобъемлющая форма агрегации и анализа данных, также уменьшающая человеческие ошибки и предвзятость.
• Помощь в принятии решений, связанных с проблемами, вместо того, чтобы делать поспешные выводы, основанные на инстинктах.
• Устранение непосредственных неопределенностей помогает предотвратить мошенничество, ограничить риск, повысить эффективность и создать логических клиентов.

Перспективы бизнеса

Поскольку день ото дня база данных расширяется для ряда предприятий в бизнес-процессах, с такими моделями анализа данных проще, чем когда-либо, использовать собранную информацию для создания реальной ценности для бизнеса, обеспечивая оптимистичные подходы и излечимые результаты. Заслуживающие доверия организации могут принимать решения на основе проанализированных фактов, а не делать поспешных выводов, основанных непосредственно на инстинктах. Организации могут легко лучше понять вероятность наихудшего сценария и соответствующим образом спланировать свои действия. Это может стать ключом к процветанию бизнеса в отделе программных технологий и экономики, поскольку организации могут лучше прогнозировать наихудшие сценарии и соответственно планировать как настоящее, так и будущее.