Prescriptieve analyse gebruiken

Omdat bedrijven tegenwoordig toegang hebben tot enorme hoeveelheden gegevens, passen bedrijven analytische oplossingen toe die erop gericht zijn betekenissen en conclusies te achterhalen en zo hun besluitvormingsproces te verbeteren. Als een prescriptieve analytische beoefenaar, je zou proberen om je te optimaliseren; inspanningen voor verkoopplanning, analyseer de historische gegevens van een bedrijf en voorspel wat er in de toekomst wel of niet kan gebeuren. Het bevordert organisatie gedreven door data. En als resultaat kunnen bedrijven hun bedrijfskosten, supply chain, inkomsten en klantenservice optimaliseren om enorme ROI`s (Return on Investment) te ervaren.

Het verkennen van analytische opties is een ontmoedigende taak. Met dat in gedachten, zijn ze verdeeld in drie verschillende niveaus. Alle drie de categorieën vullen elkaar aan, en we kunnen niet zeggen dat de ene belangrijker is dan de andere. Als een bedrijf wil een algemeen beeld van zijn branche en wil weten hoe een bedrijf effectief kan concurreren op de markt, dan heeft het een sterke analytische omgeving nodig. De drie analytische categorieën omvatten:

• Beschrijvende analyses geeft inzicht in wat er in het verleden is gebeurd
• Voorspellende analyse gebruikt technieken en tools om te begrijpen wat er in de toekomst gaat gebeuren.
• Prescriptieve analyses gebruikt algoritmen om mogelijke resultaten aan te bevelen en uit te leggen wat er moet worden gedaan om een ​​bedrijf te promoten.

Simpel gezegd, prescriptieve analyses biedt aanbevelingen die u kunt gebruiken om uw bedrijfsdoelen te helpen verwezenlijken. om dit te bereiken, moet u de juiste manier erkennen om te stellen: passende vragen, uw doelen definiëren en deze optimaliseren voor succes. Enkele van deze prescriptieve modelvoorbeelden zijn:

• Het effect van prijs op kwantiteit begrijpen.
• Manieren om inkomsten te maximaliseren.
• Manieren om winst maximaliseren.
• Optimaal gebruik maken van advertenties voor bepaalde producten of diensten.

Bijna elk bedrijf heeft tegenwoordig een website, of op zijn minst een soort digitaal forum of activiteit. Zo is het gemakkelijker geworden om gegevens te verzamelen en te analyseren met de bedoeling meer kennis op te doen en kooppatronen te verwerven die klanten verleiden. Omdat ondernemers het erg druk hebben met hun eigen dagelijkse bedrijfsvoering, kunnen ze dergelijke datatechnologieën niet nastreven. In dit geval kan een data-analyseteam worden ingehuurd als een dataserviceprovider uitbesteden. Dit team kan alle gegevens met betrekking tot technische taken beheren en afhandelen.

Sommige bedrijven hebben meer behoefte aan prescriptieve analyses dan andere. Voorgeschreven analyses kunnen gunstig zijn voor zowel bedrijven als hun werknemers. Met de juiste training in prescriptieve analyses kunnen bedrijven hun resultaten in realtime verbeteren.

Hoewel sommige marketingafdelingen als analytischer worden beschouwd dan andere bedrijfsstromen, prescriptieve analyses wint langzaam aan populariteit in andere zaken. Sommige bedrijven die geleidelijk profiteren van prescriptieve analyses, zijn onder meer; operaties, R&D, HR, verkoop en anderen. Prescriptieve analyse omvat ook de optimalisatie van de toeleveringsketen, aangezien bedrijven moeten weten met wie ze moeten samenwerken en geschikte partners moeten kiezen met een grotere precisie macht. Prescriptieve analyse vereenvoudigt en versnelt het hele proces. Het helpt ook bij het identificeren van de beste strategische plannen die een bedrijf moet nastreven.

De meeste ondernemers willen waar nodig kant-en-klare en snelle bedrijfsoplossingen. In geval van nood hebben ze snelle oplossingen en kennis nodig, gedreven door beschikbare data. Prescriptieve analyses kan helpen om een ​​bedrijf beter te runnen zonder al te veel tijd en vaardigheden te investeren. Bedrijfsleiders die op zoek zijn naar een onmiddellijke oplossing voor hun problemen, zullen bijvoorbeeld prescriptieve analyses heel aantrekkelijk en nuttig vinden.

Prescriptieve analyse stelt u in staat een verscheidenheid aan mogelijke acties voor te schrijven die nodig zijn om een ​​doel te bereiken of een oplossing te vinden. Prescriptieve analyses hebben alles te maken met het geven van advies. Terwijl u prescriptieve analyses gebruikt, kunt u de effecten berekenen die een toekomstige beslissing kan hebben. Het is nuttig bij het adviseren van mogelijke resultaten voordat een definitieve beslissing wordt genomen. Op zijn best voorziet deze tak van analyse niet alleen wat er kan gebeuren, maar ook de redenen ervoor. Daarnaast past het suggesties toe over hoe een bedrijf de volgende stap moet maken.

Prescriptieve analyses gaan verder dan voorspellende en beschrijvende analyses door mogelijke actieplannen voor toekomstige situaties te suggereren. Om dit doel te bereiken worden een aantal tools en technieken gebruikt, waaronder: algoritmen, bedrijfsregels, geautomatiseerd leren en modelleringsprocedures. U kunt dergelijke technieken gebruiken met input uit verschillende datasets, waaronder big data, realtime datafeeds, transactie- en historische data.

In het begin kan prescriptieve analyse behoorlijk ingewikkeld lijken voor zowel gebruik als beheer. Veel bedrijven gebruiken ze nog niet in hun dagelijkse bedrijfscursussen. Maar als het correct wordt geïmplementeerd, kan het een enorme impact hebben op uw besluitvormingsproces, en uiteindelijk uw algemene groei en vooruitgang van het bedrijf. Veel grootschalige bedrijven passen met succes prescriptieve analyses toe om hun: planning, productie en voorraad op het gebied van supply chain te optimaliseren. Prescriptieve analyses stellen hen in staat om het juiste soort product op het perfecte moment te leveren, wat op zijn beurt de consumentenervaring verbetert.

Prescriptieve analyses is een combinatie van door machines gegenereerde actieplannen en menselijke besluitvormingsprocessen. Het is gebaseerd op de balans tussen gezond verstand en algoritmische berekeningen. Hoewel het vinden van de juiste balans lastig kan zijn, overweeg dan deze tips om succes te behalen:

• Prescriptieve analyseplatforms zijn niet allemaal hetzelfde. Sommige kunnen geschikt zijn voor bepaalde soorten bedrijven, terwijl andere het beste zijn voor anderen. Dus bij het kiezen van voorschrijvende analysesoftware, is onderzoek noodzakelijk om ervoor te zorgen dat het voldoet aan uw specifieke zakelijke vereisten.

• Welke software u ook kiest, zorg ervoor dat alle leden van uw organisatie de werking van het systeem begrijpen en hoe het hen ten goede zal komen. Soms komen gegevens die door de software worden gegenereerd niet overeen met het perspectief van mensen. Wanneer u de software aan uw medewerkers aanbeveelt, moet de redenering erachter duidelijk zijn.

• De functies van elk bedrijf zijn gebaseerd op een reeks regels. Aan de andere kant zijn leersystemen die door machines worden gegenereerd heel anders. Ze ontwikkelen zich in de loop van de tijd en vereisen enorme hoeveelheden gegevens. Er zijn ook nieuwe gegevens nodig om een ​​idee te krijgen van de huidige status. Als je voorspellende analyses voor lange tijd voor je bedrijf gaat gebruiken, dan moet je dit constant in de gaten houden. Zorg ervoor dat de ontvangen resultaten niet alleen productief zijn, maar ook moreel en ethisch, parallel aan de geloofwaardigheid die u wenst voor uw bedrijf.

Als u soortgelijke artikelen wilt lezen als Prescriptieve analyse gebruiken, we raden je aan om onze te bezoeken Economie & bedrijf categorie.