Анализ данных дает глубокое и полезное понимание бизнеса и его клиентов, но для того, чтобы извлечь выгоду из него, нужно знать методы интерпретации данных и применить их к выбранной бизнес -стратегии. Предписывающая аналитика рассматривает будущие сценарии в разработке бизнеса и обеспечивает практические улучшения (Newman, 2020). Методы машинного обучения и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные, чтобы найти лучшие решения для конкретной ситуации.
В моей области карьеры предписательная аналитика играет роль информатора. Это подразумевает, что если возникает проблема во время рабочего процесса, машины могут легко идентифицировать разлову и предложить немедленное решение. Кроме того, его способность предсказать будущие тенденции жизненно важна, поскольку она позволит ввести новые политики и предложения в эту область. Этот тип аналитики резко сократит время простоя и избежит дорогостоящих задержек. В целом, это может помочь уменьшить количество недостатков и повысить производительность в выбранной области карьеры.
Предписывающая аналитика все еще должна развиваться, потому что технологические достижения, особенно связанные с искусственным интеллектом, могут в значительной степени способствовать развитию этой научной области. В выбранной статье описываются тенденции рынка и то, как предписывающая аналитика может повлиять на нее. Его способность прогнозировать предполагаемый курс действия необходима при обработке данных (Newman, 2020). Более того, предполагается, что несколько десятилетий назад было невозможно нацелиться на клиента, тогда как теперь этот тип аналитической сегментации рынка облегчает рынок. Создание комплекса аналитических данных расширяет диапазон деятельности для бизнеса.
Тем не менее, когда компании имеют дело с большими данными, важно составить точный план действий. Автоматизация процессов может заменить человека и вводить машинные процессы принятия решений (Newman, 2020). Например, устройства, оснащенные предписывающими аналитическими системами, смогут отправлять электронные письма клиентам вместо того, чтобы ждать, пока менеджер по маркетингу выполнит эту задачу. В целом, он должен облегчить ручные процессы и уменьшить технологические сбои.
Ссылка
Ньюман Д. (2020). Почему будущее аналитики данных является предписывающей аналитикой. Форбс.