Rola zaawansowanej analityki w procesach planowania biznesowego staje się koniecznością, szczególnie w celu optymalizacji łańcucha dostaw. A klucz do budowania wydajności i modernizacji praktyk logistycznych jest dwojaki;

  1. Decyzje muszą być wspierane zaawansowaną analityką
  2. Te analizy powinny zostać oddane w ręce decydentów

Zaawansowana analityka działa poprzez analizę danych w czasie rzeczywistym, przewidywanie przyszłych scenariuszy i rekomendowanie złożonych, dochodowych decyzji na miejscu. Wykorzystanie spektrum zaawansowanej analityki jest koniecznością dla przyszłych sukcesów, ale zrozumienie, jak szybko działać na podstawie spostrzeżeń z analityki, staje się równie kluczowe.

Zacznijmy od przyjrzenia się dwóm najważniejszym rodzajom zaawansowanej analityki.

  • Analityka predykcyjna wykorzystuje prognozy i modele statystyczne do oceny i formułowania rekomendacji dotyczących tego, co może się wydarzyć.
  • Analityka preskryptywna wykorzystuje optymalizację lub osadzone reguły logiki decyzyjnej w celu ustalenia, co należy zrobić w określonej sytuacji.

Różnica w wartości, jaką obie techniki wnoszą do organizacji

Chociaż obie metody oferują namacalne korzyści, wyniki analityki preskryptywnej zazwyczaj znacznie przewyższają wyniki analityki predykcyjnej. Chociaż wynika to częściowo ze skali operacji, to również zależy od rodzaju podejmowanych decyzji, a także od zdolności analityki preskryptywnej do optymalizacji decyzji.

Analityka predykcyjna koncentruje się na stosunkowo wąskim zestawie parametrów do krótkoterminowej analizy ryzyka. Podczas gdy ten typ analizy może przynieść ogromne korzyści poprzez ograniczenie ryzyka, mało prawdopodobne jest, aby był on tego samego rzędu wielkości co rozwiązanie analityki preskryptywnej. Taki model może identyfikować najbardziej dochodowe produkty, wskazywać najlepsze rynki i identyfikować optymalne strategie rozwoju firmy. Możemy również używać analityki preskryptywnej do eksplorowania wielu „co by było, gdyby”, opcji i kompromisów bez ograniczania się do z góry określonych scenariuszy. Od tego, jaką ofertę powinniśmy złożyć każdemu klientowi, po to, jaki produkt powinniśmy wprowadzić na rynek i kiedy, to rozwiązanie pozwoli firmom odpowiedzieć na palące pytania i odpowiednio się przygotować. Wszystkie są niewątpliwie kluczowymi czynnikami osiągania sukcesu i postępu w branży.

Różnica w wymaganiach technologicznych

Szybkie tempo dzisiejszego biznesu sprawia, że menedżerowie liniowi i kadra kierownicza muszą mieć bezpośredni dostęp do tych narzędzi analitycznych. Nie oznacza to, że powinni oni uczestniczyć w programowaniu i oczyszczaniu danych, ale oznacza to zapewnienie narzędzia i pulpity dla użytkowników końcowych, które umożliwiają im samodzielne sprawdzanie wyników. To praktyczne podejście buduje zaufanie do narzędzi, a także przedstawia informacje na miejscu, aby wesprzeć podejmowanie decyzji.

Pierwszym krokiem jest oczyszczenie i połączenie danych, aby były użyteczne. Następnie stosuje się różne techniki analityczne, takie jak techniki uczenia maszynowego i sieci neuronowe. Analityka preskryptywna idzie o krok dalej, zwykle wykorzystując jeden z dwóch typów analizy: Oba mają swoje zalety, ale aby w pełni wykorzystać ich potencjał, firmy muszą ocenić i rozważyć, która opcja będzie odpowiadać ich preferowanym wynikom.

Przewodnik po analityce preskryptywnej do podejmowania decyzji długoterminowych

Kluczowa różnica między analityką predykcyjną a preskryptywną polega na tym, że pierwsza dostarcza krótkoterminowych metryk, które pomagają zrozumieć, co dzieje się w organizacji, podczas gdy druga dostarcza odpowiedzi na to, co należy zrobić. Podczas gdy analityka predykcyjna mierzy metryki w izolacji, nie ocenia ogólnego wpływu. Na przykład może mierzyć i przewidywać wyniki sprzedaży organizacji, ale niekoniecznie mierzy wpływ zwiększonych kosztów surowców na koszt sprzedaży i rentowność.

Ostatecznie, preskryptywne analizy modelują przedsiębiorstwa, biorąc pod uwagę wszystkie dane wejściowe, procesy i wyniki. Oznacza to, że modele są kalibrowane i weryfikowane, aby zapewnić, że dokładnie odzwierciedlają procesy biznesowe. A tego rodzaju zaawansowana analiza zaleci najlepszą drogę naprzód z użytecznymi informacjami, pomagając zmaksymalizować ogólne zwroty i rentowność, aby wspierać świadome podejmowanie decyzji i bardziej innowacyjny łańcuch dostaw.