Care este diferența dintre analiza descriptivă, predictivă și prescriptivă?
Iată ghidul dvs. de două minute pentru a înțelege și a selecta analizele descriptive, predictive și prescriptive potrivite pentru utilizarea în lanțul dvs. de aprovizionare.
Cu avalanșa de date disponibile pentru întreprinderi în ceea ce privește lanțul lor de aprovizionare în aceste zile, companiile apelează la soluții de analiză pentru a extrage semnificația din volumele uriașe de date pentru a ajuta la îmbunătățirea procesului de luare a deciziilor.
Companii care încearcă să își optimizeze eforturile S&OP au nevoie de capacități pentru a analiza datele istorice și pentru a prognoza ce s-ar putea întâmpla în viitor. Promisiunea de a face acest lucru corect și de a deveni o organizație bazată pe date este mare. Se poate beneficia de un ROI uriaș, după cum o demonstrează companiile care și-au optimizat lanțul de aprovizionare, au redus costurile de operare, au crescut veniturile sau și-au îmbunătățit serviciile pentru clienți și gama de produse. examinarea tuturor opțiunilor analitice poate fi o sarcină descurajantă. Cu toate acestea, din fericire, aceste opțiuni analitice pot fi clasificate la nivel înalt în trei tipuri distincte. Niciun tip analitic nu este mai bun decât altul și, de fapt, ele coexistă și se completează reciproc. Pentru ca o afacere să aibă o viziune holistică a pieței și a modului în care o companie concurează eficient pe această piață necesită un mediu analitic robust care include:
- Analiză descriptivă, care utilizează agregarea și extragerea datelor pentru a oferi o perspectivă asupra trecutului și a răspunsului: „Ce s-a întâmplat?”
- Analiză predictivă, care utilizează modele statistice și tehnici de prognoză pentru a înțelege viitorul și a răspunde: „Ce s-ar putea întâmpla?”
- Prescriptive Analytics, care utilizează algoritmi de optimizare și de simulare pentru a oferi consultanță cu privire la rezultatele posibile și răspund: „Ce ar trebui să facem?”
Descriptive Analytics: Privire în trecut
Analizele descriptive sau statisticile fac exact ceea ce sugerează numele: „descriu”, sau rezumă, datele brute și le transformă în ceva interpretabil pentru oameni. Sunt analize care descriu trecutul. Trecutul se referă la orice moment din timp în care a avut loc un eveniment, fie că este vorba de acum un minut, fie de acum un an. Analizele descriptive sunt utile pentru că ne permit să învățăm din comportamentele din trecut și să înțelegem cum ar putea influența rezultatele viitoare.
Marea majoritate a statisticilor pe care le folosim se încadrează în această categorie. (Gândiți-vă la aritmetica de bază, cum ar fi sumele, mediile, schimbările procentuale.) De obicei, datele de bază sunt un număr sau un agregat al unei coloane de date filtrate la care se aplică matematica de bază. Pentru toate scopurile practice, există un număr infinit de astfel de statistici. Statisticile descriptive sunt utile pentru a arăta lucruri cum ar fi stocul total în inventar, media dolarilor cheltuiți per client și variația vânzărilor de la un an la altul. Exemple comune de analiză descriptivă sunt rapoartele care oferă informații istorice cu privire la producția, finanțele, operațiunile, vânzările, finanțele, stocurile și clienții companiei.
Utilizați analiza descriptivă atunci când aveți nevoie să înțelegeți la un nivel agregat ce se întâmplă în compania dumneavoastră și când doriți să rezumați și să descrieți diferite aspecte ale afacerii dumneavoastră.
Analitica predictivă: Înțelegerea viitorului
Analitica predictivă își are rădăcinile în capacitatea de a „prezice” ceea ce s-ar putea întâmpla. Aceste analize se referă la înțelegerea viitorului. Analizele predictive oferă companiilor informații acționabile bazate pe date. Analiza predictivă oferă estimări cu privire la probabilitatea unui rezultat viitor. Este important de reținut că niciun algoritm statistic nu poate „prezice” viitorul cu o certitudine de 100%. Companiile folosesc aceste statistici pentru a prognoza ceea ce s-ar putea întâmpla în viitor. Acest lucru se datorează faptului că fundamentul analizei predictive se bazează pe probabilități.
Aceste statistici încearcă să ia datele pe care le aveți și să completeze datele lipsă cu cele mai bune presupuneri. Ele combină datele istorice găsite în sistemele ERP, CRM, HR și POS pentru a identifica modele în date și aplică modele statistice și algoritmi pentru a capta relațiile dintre diverse seturi de date. Companiile folosesc statisticile și analizele predictive ori de câte ori doresc să privească în viitor. Analizele predictive pot fi utilizate în întreaga organizație, de la previzionarea comportamentului clienților și a modelelor de cumpărare până la identificarea tendințelor în activitățile de vânzare. Ele ajută, de asemenea, la prognozarea cererii de intrări din lanțul de aprovizionare, operațiuni și inventar.
O aplicație comună cu care majoritatea oamenilor sunt familiarizați este utilizarea analizei predictive pentru a produce un scor de credit. Aceste scoruri sunt utilizate de serviciile financiare pentru a determina probabilitatea ca clienții să efectueze la timp viitoarele plăți de credit. Utilizările tipice în afaceri includ înțelegerea modului în care vânzările s-ar putea încheia la sfârșitul anului, prezicerea articolelor pe care clienții le vor cumpăra împreună sau prognozarea nivelurilor de inventar pe baza unei multitudini de variabile.
Utilizați analiza predictivă ori de câte ori aveți nevoie să știți ceva despre viitor sau să completați informațiile pe care nu le aveți.
Analitica predictivă: Sfătuiți cu privire la rezultatele posibile
Domeniul relativ nou al analizei prescriptive permite utilizatorilor să „prescrie” un număr de acțiuni posibile diferite și să le ghideze spre o soluție. Pe scurt, aceste analize se referă la oferirea de sfaturi. Analiza prescriptivă încearcă să cuantifice efectul deciziilor viitoare pentru a oferi consiliere cu privire la rezultatele posibile înainte ca deciziile să fie luate efectiv. În cel mai bun caz, analizele prescriptive prezic nu numai ce se va întâmpla, ci și de ce se va întâmpla, oferind recomandări cu privire la acțiunile care vor profita de predicții.
Aceste analize depășesc analizele descriptive și predictive prin recomandarea uneia sau mai multor linii de acțiune posibile. În esență, ele prezic mai multe viitoare și permit companiilor să evalueze un număr de rezultate posibile pe baza acțiunilor lor. Analizele prescriptive utilizează o combinație de tehnici și instrumente precum reguli de afaceri, algoritmi, învățare automată și proceduri de modelare computațională. Aceste tehnici sunt aplicate pe baza unor intrări provenite din mai multe seturi de date diferite, inclusiv date istorice și tranzacționale, fluxuri de date în timp real și big data.
Analitica prescriptivă este relativ complexă de administrat, iar cele mai multe companii nu o folosesc încă în cursul activității lor zilnice. Atunci când sunt implementate corect, ele pot avea un impact mare asupra modului în care întreprinderile iau decizii și asupra rezultatului final al companiei. Companiile mai mari folosesc cu succes analiza prescriptivă pentru a optimiza producția, programarea și inventarul în lanțul de aprovizionare, pentru a se asigura că livrează produsele potrivite la momentul potrivit și pentru a optimiza experiența clienților.
Utilizați analiza prescriptivă ori de câte ori aveți nevoie să oferiți utilizatorilor sfaturi cu privire la ce acțiune să întreprindă.
Vreți să aflați mai multe despre analiza descriptivă, predictivă și prescriptivă? Descărcați cartea noastră albă Cinci întrebări pe care să le puneți furnizorilor de soluții de analiză avansată.