Was ist Prescriptive Analytics?
Prescriptive Analytics geht über Vorhersagen hinaus und empfiehlt spezifische Maßnahmen. Erfahren Sie, wie es Unternehmen hilft, zu entscheiden, was zu tun ist, nicht nur was passieren könnte.
Key Takeaways
- Prescriptive Analytics empfiehlt spezifische Maßnahmen basierend auf Vorhersagen, Einschränkungen und Geschäftszielen.
- Es sitzt an der Spitze der Analytics-Reifekurve: deskriptiv (was passiert ist), vorhersagend (was passiert), präskriptiv (was sollten wir tun).
- Es nutzt Optimierungsalgorithmen, Simulation und Entscheidungsmodellierung, um mehrere mögliche Maßnahmen zu bewerten und die beste auszuwählen.
Jenseits der Vorhersage
Predictive Analytics sagt Ihnen, dass die Nachfrage nach einem Produkt wahrscheinlich um 20% im nächsten Monat steigen wird. Prescriptive Analytics geht weiter: angesichts dieser Vorhersage, Ihrer aktuellen Bestandsniveaus, Lieferantenvorlaufzeiten und Budgetbeschränkungen empfiehlt es, 500 zusätzliche Einheiten von Lieferant A bis nächsten Dienstag zu bestellen und Ihr Werbebudget um 15% für den höchst konvertierenden Kanal des Produkts zu erhöhen. Es übersetzt Vorhersagen in spezifische, optimierte Entscheidungen.
Wie es funktioniert
Prescriptive Analytics kombiniert Vorhersagemodelle mit Optimierungsalgorithmen. Es definiert ein Ziel (Gewinn maximieren, Kosten minimieren, Verschwendung reduzieren), identifiziert Einschränkungen (Budget, Kapazität, Zeit), bewertet mehrere mögliche Maßnahmen durch Simulation und empfiehlt die Option, die das Ziel innerhalb der Einschränkungen am besten erreicht. Lineare Programmierung, Monte-Carlo-Simulation und verstärkendes Lernen sind häufige Techniken in präskriptiven Systemen.
Anwendungen in der Praxis
Supply-Chain-Optimierung bestimmt die kosteneffektivste Weise, Waren von Lieferanten zu Kunden zu bewegen. Dynamische Preisgestaltung passt Preise in Echtzeit an basierend auf Nachfrage, Konkurrenz und Bestandsniveaus. Arbeitskräftescheduling ordnet Mitarbeiter Schichten zu, die prognostizierte Nachfrage entsprechen, während Arbeitsgesetze eingehalten werden. Für afrikanische Logistikunternehmen, die komplexe multimodale Transportnetzwerke navigieren, kann Prescriptive Analytics Routen über Straße, Schiene und Wasser gleichzeitig optimieren.
Wann Prescriptive Analytics sinnvoll ist
Prescriptive Analytics liefert den höchsten Wert, wenn Entscheidungen komplex, wiederholend und mit messbaren Ergebnissen sind. Wenn Ihr Unternehmen täglich hunderte von Preis-, Bestands- oder Routingentscheidungen trifft, kann Automatisierung durch präskriptive Modelle menschliches Urteilsvermögen erheblich übertreffen. Es erfordert reife Dateninfrastruktur und Vertrauen in Ihre Vorhersagemodelle. Die meisten Unternehmen sollten deskriptive und vorhersagende Analytik beherrschen, bevor sie in Fähigkeiten zur präskriptiven Analytik investieren.