5 мифов о предписывающей аналитике

5 мифов о предписывающей аналитике

Пришло будущее аналитики больших данных, и она называется предписывающей аналитикой.

Gartner определяет предписывающую аналитику как форму анализа данных, которая «проверяет данные или контент, чтобы ответить на вопрос« Что делать? » или «Что мы можем сделать, чтобы _______ произошло?»

Другими словами, предписывающая аналитика использует большие данные, такие как исторические данные и данные в реальном времени, чтобы не только предвидеть, что произойдет и когда, но и почему это произойдет, и рекомендовать действия на основе этих прогнозов. Действуя в соответствии с этими выводами, компании могут максимизировать надвигающуюся возможность, оптимизировать ситуацию, снизить риск в будущем и получить конкурентное преимущество.

Каким бы многообещающим ни казался предписывающий анализ, он остается зарождающейся технологией, которая может сбивать с толку разворачивание и управление. Прежде чем внедрять предписывающую аналитику в своем бизнесе, важно развеять заблуждения и понять, чем является предписывающая аналитика.

business-team-working-new-business-plan-with-modern-digital-computer-top-view-shot_1423-239.jpg


5 предписывающих аналитических мифов

1. Предписательная аналитика такая же, как и прогнозная аналитика.
Предписательная аналитика работает с передовой аналитикой данных, такой как описательная аналитика и прогнозная аналитика, и строится на ее основе. Например, описательная аналитика дает представление о прошлом, отвечая «что произошло». Прогнозирующая аналитика делает шаг вперед, прогнозируя «что может произойти», тогда как предписывающая аналитика предписывает реальное решение, как в «что мы должны с этим делать».

2. Предписательная аналитика надежна.
Предписательная аналитика эффективна так же, как и данные, которые она получает. Многие факторы могут повлиять на качество данных. Например, ошибочные данные, неверные предположения и плохо построенные модели могут повлиять на достоверность аналитической информации.

3. Предписательная аналитика проста.
Несмотря на то, что вы работаете быстрее и более полно, чем возможности человека, вы не можете просто нажать кнопку и мгновенно получить информацию. Предписательная аналитика опирается на сложные аналитические инструменты, методы и технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, эвристика и алгоритмы, для манифестации решений, что усложняет внедрение и управление.

4) У предписывающей аналитики есть ограниченные случаи использования.
Многие отрасли, включая операции, цепочки поставок, продажи, маркетинг, телекоммуникации и финансы, и многое другое могут извлечь выгоду из предписывающей аналитики. Например, розничные продавцы, такие как Amazon, могут использовать предписывающую аналитику для улучшения обслуживания клиентов или для рекомендации покупок. Медицинские учреждения могут использовать предписывающую аналитику для улучшения результатов лечения пациентов. Нефтяные компании могут использовать предписывающую аналитику для поиска оптимальных мест бурения.

5. Предписательная аналитика предлагает одно решение.
Предписательная аналитика работает 24 часа в сутки и постоянно обрабатывает новые данные, когда они становятся доступными для повторного прогнозирования и повторного назначения решений.

Как вы думаете? 
Является ли предписывающая аналитика решением для вашей компании? Насколько активно ваша компания использует предписывающую аналитику? Вы уверены, что данные, которые вы используете в своей предписывающей аналитике, надежны?
12.04.2019

Возврат к списку

КЛИЕНТЫ КОМПАНИИ

Asia
Аеропорт
Волковгеология
AirAstana
Метрополитен
Astel
ЭФКО,
Сентрас Иншуранс
Международный аэропорт Астана
Международный аэропорт Алматы
Bericap Kazakhstan
Метрополитен
Казросгаз
КазМунайГаз
Alina Management
KazConstruction Group
Самрук-Энерго, АО
Amanat Insurance
Nomad Life
KMF