Hoe om voorskriftelike analise te gebruik

Aangesien besighede deesdae toegang het tot groot hoeveelhede data, neem maatskappye analitiese oplossings aan wat daarop gemik is om betekenisse en gevolgtrekkings uit te grawe, wat help om hul besluitnemingsproses te verbeter. As 'n voorskriftelike analise-praktisyn, jy sal probeer mik om jou te optimaliseer; verkoopbeplanningspogings, ontleed die historiese data van 'n besigheid, en voorspel wat in die toekoms kan gebeur of nie. Dit bevorder organisasie wat deur data gedryf word. En gevolglik kan ondernemings hul bedryfskoste, voorsieningsketting, inkomste en kliëntediens optimaliseer om groot ROI's (Opbrengs op belegging) te ervaar.

Om analitiese opsies te verken is 'n uitdagende taak. As u dit in gedagte hou, word hulle in drie afsonderlike vlakke verdeel. Al die drie kategorieë vul mekaar aan, en ons kan nie sê dat die een belangriker as die ander is nie. As 'n besigheid 'n oorsig van sy bedryf wil hê, en wil uitvind hoe 'n onderneming effektief in die mark kan meeding, dan moet dit 'n sterk analitiese omgewing hê. Die drie analitiese kategorieë sluit in:

• Beskrywende analise gee insig in wat in die verlede gebeur het
• Voorspellende analise gebruik tegnieke en gereedskap om te verstaan ​​wat in die toekoms gaan gebeur.
• Voorskriftelike analise gebruik algoritmes om moontlike resultate aan te beveel en te verduidelik wat gedoen moet word om 'n besigheid te bevorder.

Eenvoudig gestel, voorskriftelike analise verskaf aanbevelings wat jy kan gebruik om jou besigheidsdoelwitte te help om in werklikheid te word. om dit te bereik, moet jy die regte manier erken om te vra: toepaslike vrae, definieer jou doelwitte en optimaliseer dit vir sukses. Sommige van hierdie voorskriftelike modelvoorbeelde sluit in:

• Verstaan ​​die effek van prys op hoeveelheid.
• Maniere om inkomste te maksimeer.
• Maniere om wins te maksimeer.
• Maak die beste gebruik van advertensies vir sekere produkte of dienste.

Byna elke besigheid het vandag 'n webwerf, of ten minste 'n soort digitale forum of aktiwiteit. Dit het dus makliker geword om data in te samel en te ontleed met die doel om meer kennis op te doen en kooppatrone wat kliënte in die versoeking bring. Aangesien entrepreneurs baie besig is in hul eie alledaagse sakebedrywighede, kan hulle nie sulke datategnologieë volg nie. In hierdie geval kan 'n data-analise-span gehuur word as 'n uitkontrakteer data diensverskaffer. Hierdie span kan alle data wat verband hou met tegniese take bestuur en hanteer.

Sommige besighede het 'n groter behoefte aan voorskriftelike analise as ander. Voorskriftelike analise kan voordelig wees vir beide besighede en hul werknemers. Met behoorlike opleiding in voorskriftelike analise kan besighede hul uitkoms intyds verbeter.

Terwyl sommige bemarkingsafdelings as meer analities as ander besigheidstrome beskou word, voorskriftelike analise word stadigaan gewild in ander besigheid. Sommige ondernemings wat geleidelik voordeel trek uit voorskriftelike analise, sluit in; bedrywighede, R&D, HR, verkope en ander. Voorskriftelike analise sluit ook die optimalisering van voorsieningsketting in, aangesien maatskappye moet weet met wie om saam te werk en geskikte vennote te kies wat 'n groter presisiekrag. Voorskriftelike analise vereenvoudig en versnel die hele proses. Dit help ook om die beste strategiese planne te identifiseer wat 'n besigheid moet nastreef.

Die meeste entrepreneurs wil klaargemaakte en vinnige besigheidsoplossings hê wanneer nodig. In geval van noodgevalle het hulle vinnige oplossings en kennis nodig wat deur beskikbare data gedryf word. Voorskriftelike analise kan help om 'n besigheid beter te bedryf sonder om te veel tyd en vaardigheid te belê. Besigheidsbestuurders, byvoorbeeld, wat op soek is na 'n onmiddellike oplossing vir hul probleme, sal voorskriftelike analise baie aantreklik en nuttig vind.

Voorskriftelike analise laat jou toe om 'n verskeidenheid moontlike aksies voor te skryf wat nodig is om 'n doel te bereik of 'n oplossing te vind. Voorskriftelike ontleding gaan alles daaroor om advies te gee. Terwyl u voorskriftelike analise gebruik, stel dit u in staat om die uitwerking wat 'n toekomstige besluit kan veroorsaak, te bereken. Dit is nuttig om moontlike resultate te adviseer voordat 'n finale besluit geneem word. Op sy beste voorsien hierdie tak van analise nie net wat kan gebeur nie, maar ook die redes daarvoor. Daarbenewens pas dit voorstelle toe oor hoe 'n besigheid hul volgende stap moet maak.

Voorskriftelike analise gaan verder as voorspellende en beskrywende analise deur moontlike aksieplanne vir toekomstige situasies voor te stel. 'n Aantal gereedskap en tegnieke word gebruik om hierdie doel te bereik, insluitend: algoritmes, besigheidsreëls, outomatiese leer- en modelleringsprosedures. Jy mag sulke tegnieke gebruik met insette van verskillende datastelle, insluitend groot data, intydse datavoere, transaksionele en historiese data.

In die begin kan voorskriftelike analise redelik kompleks lyk om beide te gebruik en te administreer. Baie maatskappye gebruik dit nog nie in hul alledaagse besigheidskursusse nie. Maar as dit korrek geïmplementeer word, kan dit 'n groot impak hê op jou besluitnemingsproses, en uiteindelik jou besigheid se algehele groei en vooruitgang. Baie grootskaalse maatskappye pas voorskriftelike analise suksesvol toe om hul: skedulering, produksie en voorraad in terme van voorsieningsketting te optimaliseer. Voorskriftelike analise stel hulle in staat om die regte soort produk op die perfekte tyd te lewer, wat op hul beurt verbruikerservaring verbeter.

Voorskriftelike analise is 'n kombinasie van masjiengegenereerde aksieplanne en menslike besluitnemingsprosesse. Dit is gebaseer op die balans tussen gesonde verstand en algoritmiese berekeninge. Alhoewel dit moeilik kan wees om die regte balans te vind, oorweeg hierdie wenke om sukses te behaal:

• Voorskriftelike ontledingsplatforms is nie almal dieselfde nie. Sommige is dalk geskik vir sekere soorte besighede, terwyl ander dalk die beste vir ander is. Dus, terwyl u 'n voorskriftelike ontledingsagteware kies, is navorsing nodig om seker te maak dat dit aan u spesifieke besigheidsvereistes voldoen.

• Watter sagteware jy ook al kies, maak seker dat alle lede van jou organisasie die werking van die stelsel verstaan ​​en hoe dit hulle sal bevoordeel. Soms kan data wat deur die sagteware gegenereer word nie ooreenstem met die perspektief van mense nie. Wanneer u die sagteware aan u werknemers aanbeveel, moet die redes daarvoor duidelik wees.

• Die funksies van elke onderneming is gebaseer op 'n stel reëls. Aan die ander kant is leerstelsels wat deur masjiene gegenereer word, heel anders. Hulle ontwikkel met verloop van tyd, en vereis groot hoeveelhede data. Vars data word ook benodig om 'n idee van 'n huidige status te kry. As jy vir 'n lang tyd voorspellende analise vir jou besigheid gaan gebruik, moet jy dit voortdurend monitor. Maak seker dat die resultate wat ontvang word nie net produktief is nie, maar moreel en eties, wat ooreenstem met die geloof wat jy vir jou besigheid.

As jy soortgelyke artikels wil lees Hoe om voorskriftelike analise te gebruik, ons beveel aan dat u ons besoek Ekonomie & besigheid kategorie.