高級分析在業務規劃流程中的作用正變得必不可少，特別是為了優化供應鏈。提高效率和改革物流實踐的關鍵是雙重的；
- 需要通過高級分析來支持決策
- 這些分析應交由決策者掌握
高級分析的工作原理是分析實時數據、預測未來場景並當場推薦複雜的、有利可圖的決策。利用高級分析的範圍是未來成功的必要條件，但了解如何根據分析的見解快速採取行動也變得同樣重要。
讓我們先來看看兩種關鍵的高級分析。
- 預測分析使用預測和統計模型來判斷可能發生的事情並提供建議。
- 規範分析使用優化或嵌入式決策邏輯規則來找出在特定情況下應該做什麼。
兩種技術為組織帶來的價值差異
儘管這兩種方法都提供了切實的好處，但規範分析的結果通常遠遠超過預測分析的結果。雖然這部分是由於運營規模，但也受到決策類型以及規範分析優化決策能力的影響。
預測分析往往側重於短期風險分析的一組相對狹窄的參數。雖然這種類型的分析可以通過限制風險帶來巨大的回報，但它不太可能與規範性分析解決方案處於同一數量級。這樣的模型可以確定最有利可圖的產品，確定最佳市場並確定業務增長的最佳策略。我們還可以使用規範性分析來探索多種假設、選項和權衡，而不受預先確定的場景的限制。從我們應該向每個客戶提供什麼樣的報價，到我們應該推出哪種產品以及何時推出，該解決方案將使公司能夠回答緊迫的問題並相應地做好準備。不可否認，所有這些都是在行業中取得成功和大步前進的關鍵因素。
技術要求的差異
當今業務的快速發展使得直線經理和高管必須直接訪問這些分析工具。雖然這並不意味著他們應該參與編程和數據清理，但它確實意味著提供 允許他們自己查詢結果的最終用戶工具和儀表板.這種動手實踐的方法可以建立對工具的信心，並提供現場信息以支持決策。
第一步是清理並合併數據，使其可用。接下來，應用各種分析技術，例如機器學習技術和神經網絡。規範性分析通常使用兩種類型的分析之一來進一步實現這一目標：兩者都有其積極的一面，但為了充分發揮其潛力，企業必須評估並考慮哪種選擇適合他們想要的結果。
長期決策的規範分析指南
預測性分析和規範性分析之間的主要區別在於，前者提供有助於了解組織中正在發生的事情的短期指標，而後者則提供應該做什麼的答案。雖然預測分析單獨衡量指標，但不會評估整體影響。例如，它可以衡量和預測組織的銷售業績，但不一定衡量原材料成本增加對銷售成本和盈利能力的影響。
最終，規範性分析在考慮所有輸入、流程和輸出的同時為業務建模。這意味著模型經過校準和驗證，以確保它們準確反映業務流程。這種高級分析將通過可操作的信息推薦最佳前進方式，幫助最大限度地提高整體回報和盈利能力，以支持明智的決策和更具創新性的供應鏈。