Що таке рецептурна аналітика?
Аналіз аналітичних даних - це тип аналітики даних - використання технології, яка допомагає бізнесу приймати кращі рішення через аналіз необроблених даних. Зокрема, аналітична аналітика визначає інформацію про можливі ситуації чи сценарії, наявні ресурси, минулу ефективність та поточну ефективність, і передбачає хід дій чи стратегію. Його можна використовувати для прийняття рішень на будь-якому часовому горизонті - від негайного до довгострокового періоду.
Протилежністю рецептивної аналітики є описова аналітика, яка вивчає рішення та результати після факту.
Як працює рецептивна аналітика
Аналітика аналогічного опису покладається на методи штучного інтелекту, такі як машинне навчання - здатність комп’ютерної програми без додаткового вкладу людини розуміти та просуватися за отриманими ними даними, адаптуючись весь час. Машинне навчання дає можливість обробити величезну кількість доступних сьогодні даних. Оскільки нові чи додаткові дані стають доступними, комп'ютерні програми автоматично підлаштовуються під їх використання в процесі, який відбувається набагато швидше та всебічніше, ніж людські можливості могли керувати.
Численні типи інформаційно-інтенсивних підприємств та державних установ можуть отримати вигоду від використання рецептивної аналітики, в тому числі в секторах фінансових послуг та охорони здоров’я, де вартість помилок людини висока.
Програмна аналітика працює з іншим типом аналітики даних, прогностичною аналітикою, яка передбачає використання статистики та моделювання для визначення майбутньої ефективності на основі поточних та історичних даних. Однак йде далі: Використовуючи оцінку прогностичної аналітики того, що, можливо, відбудеться, він рекомендує, який майбутній курс пройти.
Плюси і мінуси рецептурної аналітики
Аналіз аналітики може вирізати безлад негайної невизначеності та зміни умов. Це може допомогти запобігти шахрайству, обмежити ризик, підвищити ефективність, досягти бізнес-цілей та створити більш лояльних клієнтів.
Проте аналітична аналітика не є надійною. Це ефективно лише в тому випадку, якщо організації знають, які питання задавати і як реагувати на відповіді. Якщо вхідні припущення недійсні, результати виводу не будуть точними.
Однак при ефективному застосуванні аналітична аналітика може допомогти організаціям приймати рішення на основі особливо проаналізованих фактів, а не переходити до недостатньо поінформованих висновків на основі інстинкту. Аналіз аналітики може імітувати ймовірність різних результатів і показувати ймовірність кожного, допомагаючи організаціям краще зрозуміти рівень ризику та невизначеності, з якими вони стикаються, ніж вони могли покладатися на середні показники. Організації можуть краще зрозуміти ймовірність виникнення найгірших сценаріїв і відповідно спланувати їх.
Ключові вивезення
- Принципова аналітика використовує машинне навчання, щоб допомогти підприємствам вирішити хід дій на основі прогнозів комп’ютерної програми. Принципна аналітика працює з прогностичною аналітикою, яка використовує дані для визначення короткочасних результатів. ґрунтуючись на фактах та прогнозованих імовірностями прогнозах, а не переходити до недостатньо поінформованих висновків на основі інстинкту.
Приклади рецептурної аналітики
Численні типи інформаційно-інтенсивних підприємств та державних установ можуть отримати вигоду від використання рецептивної аналітики, в тому числі в секторах фінансових послуг та охорони здоров’я, де вартість помилок людини висока.
Наркотична аналітика може бути використана для оцінки того, чи повинна місцева пожежна служба вимагати від мешканців евакуації певної місцевості, коли поблизу горить лісова пожежа. Він також може бути використаний для прогнозування того, чи стане стаття на певну тему популярною серед читачів на основі даних про пошуки та соціальні частки для відповідних тем. Іншим використанням може бути коригування програми навчання працівників у режимі реального часу, виходячи з того, як працівник реагує на кожен урок.
Рецептурна аналітика для лікарень та клінік
Аналогічно, лікарські засоби та клініки можуть застосовувати лікарські засоби та клініки для покращення результатів для пацієнтів. Він ставить дані охорони здоров’я в контекст для оцінки економічної ефективності різних процедур та методів лікування та для оцінки офіційних клінічних методів. Він також може бути використаний для аналізу того, які пацієнти в стаціонарі мають найвищий ризик повторного прийому, щоб медичні працівники могли зробити більше, завдяки освіті пацієнтів та подальшому лікуванню лікаря, щоб запобігти постійному поверненню до лікарні чи невідкладної допомоги.
Аналітична перевірка для авіакомпаній
Припустимо, ви генеральний директор авіакомпанії і хочете отримати максимальний прибуток своєї компанії. Аналіз аналітики може допомогти вам зробити це, автоматично скоригувавши ціну та доступність квитків на основі численних факторів, включаючи попит клієнта, погоду та ціни на бензин. Коли алгоритм визначить, що цьогорічні передріздвяні продажі квитків з Лос-Анджелеса в Нью-Йорк відстають від минулорічних, наприклад, він може автоматично знижувати ціни, одночасно переконуючись, що вони не знизять їх занадто низько, враховуючи підвищення цін на нафту цього року.
У той же час, коли алгоритм оцінює більш високий, ніж зазвичай, попит на квитки з Сент-Луїса до Чикаго через крижаних дорожніх умов, він може підвищувати ціни на квитки автоматично. Генеральний директор не повинен весь день дивитись на комп’ютер, дивлячись на те, що відбувається з продажем квитків та ринковими умовами, а потім доручає працівникам увійти в систему та змінити ціни вручну; комп'ютерна програма може робити все це та багато іншого - і в більш швидкому темпі.
