Прескриптивная аналитика помогает принимать решения, подкрепленные фактами. Раскрываем суть технологии в четырех ёмких ответах.
1. Что это такое?
Прескриптивная аналитика — это один из методов бизнес-аналитики, который позволяет находить наилучший вариант решения проблемы и отвечает на вопрос «Что нужно, чтобы…?». Часто этот метод называют предписывающим, потому он позволяет разрабатывать будущие решения на основе исторических и текущих данных о бизнес-процессах. При помощи инструментов сценарного моделирования и математической оптимизации прескриптивная аналитика помогает построить тысячи сценариев развития событий в режиме реального времени и выбрать из них наиболее подходящий.
2. Как она работает?
Прескриптивная аналитика заключается в использовании данных для составления закономерностей, а на их основе — алгоритмов развития событий. На каждое потенциальное решение составляется алгоритм и рассчитываются возможные исходы. Так можно принять решение, подкрепленное фактическими данными и ведущее к наиболее благоприятному исходу.
Однако, в этом процессе прескриптивная аналитика отвечает лишь за часть работы с алгоритмами. Прежде, чем это станет возможным на практике, нужна грамотная реализация других видов аналитики.
Каждый из них соответствует одному этапу в аналитической цепочке:
- Дескриптивная аналитика отвечает на вопрос «Что случилось?» и заключается в составлении сводки исторических данных.
- Диагностическая аналитика отвечает на вопрос «Почему это происходило?». На этом этапе данные классифицируются и приводятся к общему виду. Математические модели составляют закономерности и делают вывод: по какой причине происходило то или иное событие.
- Предиктивная аналитика прогнозирует события в будущем, отвечая на вопрос «Что может случиться?» на основе анализа накопленной информации. Здесь используются математическая статистика, моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. О том, что такое предиктивная аналитика мы рассказывали раньше.
- Прескриптивная аналитика отвечает на главный управленческий вопрос «Что делать?». Здесь искусственный интеллект анализирует все накопленные и обработанные данные, чтобы найти самое лучшее решение для конкретной ситуации.
3. Где необходима прескриптивная аналитика?
Прескриптивные алгоритмы могут быть применены на этапах оптимизации производственного планирования, выполнения технических операций, оптимизации логистических маршрутов, складской оптимизации и расчете влияния множества критериев на финансовый результат компании. Это особенно важно для топ-менеджмента в процессе сценарного моделирования.
Сегодня им чаще всего занимаются аналитики, которые вручную определяют ключевые параметры в сценарии, формируют математические модели и производят расчеты. Кроме этого при расчете специалист всегда держит в уме сотни критериев, влияющих на исход в каждом случае.
4. Как инновации меняют процесс?
Написание даже одного алгоритма — это долгий и трудоемкий процесс, который занимает 10-15 дней. А точность результата зависит не только от качества данных, но и от внимательности и добросовестности аналитика.
Снизить влияние человеческого фактора и ускорить процесс помогают инновационные решения на основе математических моделей. Программное обеспечение практически не ограничено в объемах анализируемой информации, а значит может учитывать еще больше факторов и критериев, влияющих на результат сценария.
Алгоритмы составляются в 10 раз быстрее, а результат меняется в режиме реального времени в зависимости от новых данных, поступающих в систему.
Система значительно увеличивает эффективность процесса аналитики: замечено сокращение трудозатрат на создание и поддержание в актуальном состоянии финансово-экономической модели предприятия на 70%.
Это колоссальная поддержка в принятии управленческих решений для представителей топ-менеджмента любой организации.