Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics 

З огляду на потік даних, доступних для компаній щодо їхнього ланцюга постачання, компанії звертаються до аналітичних рішень, щоб витягти сенс із величезних обсягів даних і допомогти покращити процес прийняття рішень.


Компанії, які намагаються оптимізувати свої зусилля S&OP, потребують можливостей для аналізу історичних даних і прогнозування того, що може статися в майбутньому. Обіцянка зробити це правильно та стати організацією, що керується даними, чудова. Величезна рентабельність інвестицій може бути досягнута, про що свідчать компанії, які оптимізували свій ланцюжок поставок, знизили операційні витрати, збільшили доходи або покращили обслуговування клієнтів і асортимент продукції. Перегляд усіх аналітичних варіантів може бути складним завданням. На щастя, на високому рівні ці аналітичні параметри можна розділити на три різні типи. Жоден тип аналітики не кращий за інший, і насправді вони співіснують і доповнюють один одного. Для того, щоб бізнес мав цілісне уявлення про ринок і те, як компанія ефективно конкурує на цьому ринку, потрібне надійне аналітичне середовище, яке включає:


Predictive Analytics : розуміння майбутнього


Прогностична аналітика бере свій початок у здатності «передбачати» те, що може статися. Ця аналітика стосується розуміння майбутнього. Прогностична аналітика надає компаніям практичну інформацію на основі даних. Прогнозна аналітика надає оцінки ймовірності майбутнього результату. Важливо пам’ятати, що жоден статистичний алгоритм не може «передбачити» майбутнє зі 100% упевненістю. Компанії використовують цю статистику для прогнозування того, що може статися в майбутньому. Це тому, що основа прогнозної аналітики базується на ймовірностях.


Ця статистика намагається взяти дані, які у вас є, і заповнити відсутні дані найкращими припущеннями. Вони об’єднують історичні дані, знайдені в системах ERP, CRM, HR і POS, щоб визначити закономірності в даних і застосувати статистичні моделі та алгоритми для фіксації зв’язків між різними наборами даних. Компанії використовують прогнозну статистику й аналітику щоразу, коли хочуть зазирнути в майбутнє. Прогнозну аналітику можна використовувати в усій організації, від прогнозування поведінки клієнтів і моделей купівлі до визначення тенденцій у продажах. Вони також допомагають спрогнозувати попит на ресурси з ланцюга постачання, операцій та запасів.


Однією з поширених програм, з якою знайомі більшість людей, є використання прогнозної аналітики для визначення кредитної оцінки. Ці показники використовуються фінансовими службами для визначення ймовірності того, що клієнти вчасно сплатять майбутні кредитні платежі. Типове бізнес-використання включає розуміння того, як продажі можуть завершитися наприкінці року, прогнозування того, які товари клієнти купуватимуть разом, або прогнозування рівня запасів на основі безлічі змінних.


Використовуйте прогнозну аналітику щоразу, коли вам потрібно щось дізнатися про майбутнє, або заповнюйте інформацію, якої у вас немає.

Prescriptive Analytics : поради щодо можливих результатів


Відносно нова галузь прескриптивної аналітики дозволяє користувачам «призначати» ряд різних можливих дій і направляти їх до рішення. У двох словах, ці аналітичні дані стосуються надання порад. Наказова аналітика намагається кількісно оцінити вплив майбутніх рішень, щоб отримати консультації щодо можливих результатів до того, як рішення буде прийнято. У найкращому вигляді прескриптивна аналітика передбачає не тільки те, що станеться, але й чому це станеться, надаючи рекомендації щодо дій, які скористаються прогнозами.


Ця аналітика виходить за рамки описової та прогнозної аналітики, рекомендуючи один або кілька можливих напрямків дій. По суті, вони передбачають кілька майбутніх і дозволяють компаніям оцінювати низку можливих результатів на основі їхніх дій. Рекомендована аналітика використовує комбінацію методів та інструментів, таких як бізнес-правила, алгоритми, машинне навчання (ML) і процедури обчислювального моделювання. Ці методи застосовуються до вхідних даних із багатьох різних наборів даних, включаючи історичні та транзакційні дані, канали даних у реальному часі та великі дані.


Рекомендована аналітика є відносно складною для адміністрування, і більшість компаній ще не використовують її у своїй щоденній діяльності. При правильному застосуванні вони можуть мати великий вплив на те, як бізнес приймає рішення, і на прибутки компанії. Більші компанії успішно використовують аналітику за приписами для оптимізації виробництва, планування та запасів у ланцюжку постачання, щоб переконатися, що вони постачають потрібні продукти в потрібний час і оптимізують взаємодію з клієнтами.


Використовуйте приписну аналітику щоразу, коли вам потрібно надати користувачам поради щодо того, які дії вжити.

Descriptive  Analytics: погляд на минуле


Описовий аналіз або статистика робить саме те, що випливає з назви: вони «описують» або узагальнюють необроблені дані та роблять їх чимось, що можна інтерпретувати людям. Це аналітика, яка описує минуле. Минуле відноситься до будь-якого моменту часу, коли відбулася подія, незалежно від того, сталася це хвилина або рік тому. Описова аналітика корисна, оскільки вона дозволяє нам вчитися на минулій поведінці та розуміти, як вона може вплинути на майбутні результати.


Переважна більшість статистики, яку ми використовуємо, відноситься до цієї категорії. (Подумайте про основну арифметику, як-от суми, середні значення, відсоткові зміни.) Зазвичай базові дані — це підрахунок або сукупність відфільтрованого стовпця даних, до якого застосовуються основні математичні обчислення. Для всіх практичних цілей існує нескінченна кількість цих статистичних даних. Описова статистика корисна, щоб показати такі речі, як загальні запаси, середні витрати доларів на одного клієнта та річні зміни продажів. Типовими прикладами описової аналітики є звіти, які надають історичну інформацію про виробництво, фінанси, операції, продажі, фінанси, запаси та клієнтів компанії.


Використовуйте описову аналітику, коли вам потрібно зрозуміти на сукупному рівні, що відбувається у вашій компанії, а також коли ви хочете підсумувати та описати різні аспекти вашого бізнесу.