Präskriptive Analyse

Was ist präskriptive Analytik?

Die präskriptive Analyse ist eine Komponente der 4 Arten der Datenanalyse, zu der auch die deskriptive Analyse, die diagnostische Analyse und die prädiktive Analyse gehören. Sie nutzt historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse und empfiehlt Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um diese Ergebnisse zu beeinflussen. Die fortschrittlichste Art der prädiktiven Technologie geht über die deskriptive Analyse, die diagnostische Analyse und die prädiktive Analyse hinaus, indem sie verschiedene Handlungsoptionen vorschlägt und die potenziellen Auswirkungen für jede dieser Optionen aufzeigt. Die prädiktive Analyse stellt die fortschrittlichste Stufe der Datenanalyse dar und ermöglicht es Unternehmen, nicht nur vergangene Ereignisse zu verstehen und zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren, sondern auch eine Handlungsweise für optimale Ergebnisse vorzuschreiben. Dieser hochentwickelte Analysetyp nutzt Algorithmen, maschinelles Lernen und computergestützte Modellierungstechniken, um Entscheidungsoptionen vorzuschlagen und die möglichen Ergebnisse jeder Entscheidung aufzuzeigen.

Wie präskriptive Analysen funktionieren

Im Kern werden bei der präskriptiven Analyse Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich der deskriptiven und prädiktiven Analyse, zusammengeführt, um den besten Weg nach vorn zu bestimmen. Dazu werden komplexe Algorithmen und mathematische Modelle eingesetzt, um Szenarien zu simulieren und die Auswirkungen möglicher Entscheidungen vorherzusagen und so umsetzbare Empfehlungen zu geben.

Schlüsseltechnologien und -methoden

• Optimierung: Mathematische Modelle, die den effizientesten Einsatz von Ressourcen ermitteln.
• Simulation: Szenarioanalyse, bei der mögliche Ergebnisse auf der Grundlage unterschiedlicher Bedingungen und Entscheidungen untersucht werden.
• Maschinelles Lernen: Algorithmen, die aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich für diese Aufgabe programmiert zu sein.

Anwendungen der präskriptiven Analytik

Die präskriptive Analytik findet in zahlreichen Sektoren Anwendung und hilft bei der Lösung komplexer Probleme durch die Optimierung von Entscheidungsprozessen.

Branchenspezifische Anwendungsfälle

• Gesundheitswesen: Individuelle Patientenbehandlung für bessere Gesundheitsergebnisse.
• Einzelhandel: Verwaltung der Lagerbestände und Optimierung der Produktplatzierung.
• Finanzen: Risikomanagement und Strategien zur Betrugsbekämpfung.
• Fertigung: Rationalisierung der Produktionsprozesse und Senkung der Betriebskosten.

Vorteile der Implementierung von präskriptiven Analysen

Die Implementierung von präskriptiver Analytik kann Entscheidungsprozesse verändern und sie datengesteuerter, effizienter und effektiver machen.

Vorteile für Unternehmen

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Bietet klare Anleitungen für die beste Vorgehensweise auf der Grundlage von vorausschauenden Erkenntnissen und Business Intelligence.
• Gesteigerte Effizienz: Optimiert den Betrieb und die Ressourcenzuweisung, was zu Kosteneinsparungen und höherer Produktivität führt.
• Wettbewerbsvorteil: Verschafft einen strategischen Vorteil, indem es eine genauere und schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht.

Beispiele für präskriptive Analytik

• Gesundheitswesen: Empfehlung von personalisierten Behandlungsplänen.
• Einzelhandel: Optimierung von Bestandsmanagement und Marketingstrategien.
• Finanzen: Verbesserte Risikobewertung und Betrugsaufdeckung.
• Fertigung: Verbesserung der Effizienz der Lieferkette und der Produktionskosten.
• Energiesektor: Optimierung der Energieverteilung und des Energieverbrauchs, um Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen, die Kosten zu senken und die Nachhaltigkeit zu verbessern.
• Transport: Ermittlung der effizientesten Routen und Fahrpläne, um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren und die Lieferzeiten zu verbessern.
• Landwirtschaft: Beratung zu Fruchtfolge, Anbauplänen und Ressourcenzuweisung zur Steigerung von Ertrag und Nachhaltigkeit.
• Öffentlicher Sektor: Zuweisung von Ressourcen bei der Notfallhilfe, um die Ergebnisse zu optimieren und Leben zu retten.
• Marketing: Anpassung von Werbeaktionen und Angeboten an die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher, um Engagement und Umsatz zu maximieren.

Herausforderungen bei der präskriptiven Analyse

Die präskriptive Analytik bietet zwar zahlreiche Vorteile, doch ihre Umsetzung ist mit Herausforderungen verbunden, die Unternehmen meistern müssen.

Gemeinsame Hindernisse überwinden

• Datenqualität und -integration: Die Sicherstellung sauberer, umfassender und integrierter Daten aus verschiedenen Quellen ist entscheidend für eine genaue Analyse.
• Komplexität der Modelle: Die Komplexität der präskriptiven Modelle erfordert erhebliche Fachkenntnisse und Rechenleistung.
• Änderungsmanagement: Die Einführung präskriptiver Analysen erfordert häufig Änderungen in der Organisationskultur und den Entscheidungsprozessen.