Mitä eroa on kuvailevalla, ennakoivalla ja kuvailevalla analytiikalla?
Tässä on kahden minuutin opas, jolla ymmärrät ja valitset oikeat kuvailevat, ennakoivat ja kuvailevat analyysit toimitusketjusi käyttöön.
Yritysten saatavilla olevan toimitusketjuun liittyvän tietotulvan vuoksi yritykset kääntyvät nykyään analytiikkaratkaisujen puoleen poimiakseen valtavista tietomääristä merkityksen, joka auttaa parantamaan päätöksentekoa.
Yritykset, jotka pyrkivät optimoimaan S&OP-toimintansa, tarvitsevat valmiuksia, joilla voidaan analysoida historiatietoja ja ennustaa, mitä tulevaisuudessa saattaa tapahtua. Lupaus siitä, että se tehdään oikein ja siitä tulee dataan perustuva organisaatio, on suuri. On mahdollista saada valtavia tuottoja, kuten yritykset, jotka ovat optimoineet toimitusketjunsa, alentaneet toimintakustannuksiaan, kasvattaneet tulojaan tai parantaneet asiakaspalveluaan ja tuotevalikoimaansa, ovat osoittaneet.Kaikkien analyysivaihtoehtojen tarkastelu voi olla pelottava tehtävä. Onneksi nämä analyysivaihtoehdot voidaan kuitenkin luokitella korkealla tasolla kolmeen eri tyyppiin. Mikään analyysityyppi ei ole toista parempi, vaan ne toimivat rinnakkain ja täydentävät toisiaan. Jotta yrityksellä olisi kokonaisvaltainen näkemys markkinoista ja siitä, miten yritys kilpailee tehokkaasti näillä markkinoilla, tarvitaan vankka analytiikkaympäristö, johon kuuluu:
- Kuvaileva analytiikka, jossa käytetään tietojen yhdistelyä ja tiedonlouhintaa antamaan tietoa menneisyydestä ja vastauksia: ”Mitä on tapahtunut?”
- Ennustava analytiikka, jossa käytetään tilastollisia malleja ja ennustetekniikoita tulevaisuuden ymmärtämiseen ja vastaamiseen: ”Mitä voisi tapahtua?”
- Prescriptive Analytics, joissa käytetään optimointi- ja simulointialgoritmeja antamaan neuvoja mahdollisista tuloksista ja vastaamaan: ”Mitä meidän pitäisi tehdä?”
Descriptive Analytics: Oivallus menneisyyteen
Kuvaileva analyysi tai tilastot tekevät juuri sitä, mitä nimi antaa ymmärtää: ne ”kuvaavat” eli tiivistävät raakadataa ja tekevät siitä jotain ihmisen tulkittavissa olevaa. Ne ovat analytiikkaa, joka kuvaa menneisyyttä. Menneisyydellä tarkoitetaan mitä tahansa ajankohtaa, jolloin jokin tapahtuma on tapahtunut, oli se sitten minuutti tai vuosi sitten. Kuvaileva analytiikka on hyödyllistä, koska sen avulla voimme oppia menneestä käyttäytymisestä ja ymmärtää, miten se saattaa vaikuttaa tuleviin tuloksiin.
Valtaosa käyttämistämme tilastoista kuuluu tähän luokkaan. (Ajattele perusaritmetiikkaa, kuten summia, keskiarvoja ja prosentuaalisia muutoksia.) Yleensä taustalla oleva data on laskenta tai suodatetun datasarakkeen aggregaatti, johon sovelletaan perusmatematiikkaa. Käytännössä näitä tilastoja on ääretön määrä. Kuvailevat tilastot ovat hyödyllisiä, kun halutaan osoittaa esimerkiksi varaston kokonaisvarastot, keskimääräiset asiakaskohtaiset kulut ja myynnin vuosimuutokset. Yleisiä esimerkkejä kuvailevasta analytiikasta ovat raportit, jotka antavat historiallisia tietoja yrityksen tuotannosta, taloudesta, toiminnoista, myynnistä, rahoituksesta, varastosta ja asiakkaista.
Käytä kuvailevaa analytiikkaa, kun sinun on ymmärrettävä kokonaistasolla, mitä yrityksessäsi tapahtuu, ja kun haluat tiivistää ja kuvata liiketoimintasi eri osa-alueita.
Prediktiivinen analytiikka: Tulevaisuuden ymmärtäminen
Prediktiivinen analytiikka juontaa juurensa kykyyn ”ennustaa”, mitä saattaa tapahtua. Tässä analytiikassa on kyse tulevaisuuden ymmärtämisestä. Ennustava analytiikka tarjoaa yrityksille dataan perustuvia toimintakelpoisia oivalluksia. Ennustava analytiikka tarjoaa arvioita tulevan lopputuloksen todennäköisyydestä. On tärkeää muistaa, että mikään tilastollinen algoritmi ei voi ”ennustaa” tulevaisuutta 100 prosentin varmuudella. Yritykset käyttävät tilastoja ennustamaan, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua. Tämä johtuu siitä, että ennakoivan analytiikan perusta perustuu todennäköisyyksiin.
Tässä tilastossa yritetään ottaa käytettävissä olevat tiedot ja täyttää puuttuvat tiedot parhailla arvauksilla. Niissä yhdistetään ERP-, CRM-, HR- ja POS-järjestelmistä löytyviä historiatietoja, jotta tiedoista voidaan tunnistaa kuvioita ja soveltaa tilastollisia malleja ja algoritmeja eri tietokokonaisuuksien välisten suhteiden tallentamiseksi. Yritykset käyttävät ennakoivia tilastoja ja analytiikkaa aina, kun ne haluavat katsoa tulevaisuuteen. Ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää koko organisaatiossa aina asiakkaiden käyttäytymisen ja ostotottumusten ennustamisesta myyntitoiminnan trendien tunnistamiseen. Ne auttavat myös ennustamaan toimitusketjun, toiminnan ja varaston panosten kysyntää.
Yksi yleinen sovellus, jonka useimmat tuntevat, on ennakoivan analytiikan käyttö luottopisteytyksen tuottamiseen. Näitä pisteitä käytetään rahoituspalveluissa määrittämään todennäköisyys sille, että asiakkaat suorittavat tulevat luottomaksut ajallaan. Tyypillisiä käyttökohteita liiketoiminnassa ovat esimerkiksi sen ymmärtäminen, miten myynti saattaa päättyä vuoden lopussa, sen ennustaminen, mitä tuotteita asiakkaat ostavat yhdessä, tai varastotasojen ennustaminen lukemattomien muuttujien perusteella.
Käytä ennakoivaa analytiikkaa aina, kun sinun on tiedettävä jotakin tulevaisuudesta tai täydennettävä tietoja, joita sinulla ei ole.
Prescriptive Analytics: Neuvoa mahdollisia lopputuloksia
Suhteellisen uusi prescriptive analytics -ala antaa käyttäjille mahdollisuuden ”määrätä” useita erilaisia mahdollisia toimia ja ohjata niitä kohti ratkaisua. Pähkinänkuoressa näissä analytiikoissa on kyse neuvojen antamisesta. Prescriptive analytics pyrkii kvantifioimaan tulevien päätösten vaikutuksia, jotta voidaan antaa neuvoja mahdollisista lopputuloksista ennen kuin päätökset todella tehdään. Parhaimmillaan preskriptiivinen analytiikka ennustaa paitsi sitä, mitä tulee tapahtumaan, myös sitä, miksi se tulee tapahtumaan, ja antaa suosituksia toimista, jotka hyödyntävät ennusteita.
Nämä analytiikat menevät kuvailevaa ja ennakoivaa analytiikkaa pidemmälle suosittelemalla yhtä tai useampaa mahdollista toimintatapaa. Pohjimmiltaan ne ennustavat useita tulevaisuuksia ja antavat yrityksille mahdollisuuden arvioida useita mahdollisia lopputuloksia toimiensa perusteella. Prescriptive analytics käyttää yhdistelmää tekniikoita ja työkaluja, kuten liiketoimintasääntöjä, algoritmeja, koneoppimista ja laskennallisia mallinnusmenetelmiä. Näitä tekniikoita sovelletaan monista erilaisista tietokokonaisuuksista, kuten historiallisista ja transaktiotiedoista, reaaliaikaisista tietosyötteistä ja big datasta saatuihin syötteisiin.
Prescriptive analytics on suhteellisen monimutkaista hallinnoida, eivätkä useimmat yritykset vielä käytä niitä päivittäisessä liiketoiminnassaan. Oikein toteutettuna niillä voi olla suuri vaikutus siihen, miten yritykset tekevät päätöksiä, ja yrityksen tulokseen. Suuremmat yritykset käyttävät menestyksekkäästi kuvailevaa analytiikkaa optimoidakseen tuotantoa, aikataulutusta ja varastoja toimitusketjussa varmistaakseen, että ne toimittavat oikeat tuotteet oikeaan aikaan ja optimoivat asiakaskokemuksen.
Käytä kuvailevaa analytiikkaa aina, kun sinun on annettava käyttäjille neuvoja siitä, mihin toimiin heidän tulisi ryhtyä.
Tahdotko oppia lisää kuvailevasta, ennakoivasta ja kuvailevasta analytiikasta? Lataa valkoinen kirjamme Five Questions to Ask Advanced Analytics Solution Providers.