Analisi prescrittiva

Che cos'è l'analisi prescrittiva?

L'analisi prescrittiva è un tipo di analisi dei dati: l'uso della tecnologia per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori attraverso l'analisi di dati grezzi. In particolare, l'analisi prescrittiva tiene conto delle informazioni su possibili situazioni o scenari, risorse disponibili, prestazioni passate e prestazioni attuali e suggerisce una linea d'azione o una strategia. Può essere utilizzato per prendere decisioni su qualsiasi orizzonte temporale,. dall'immediato al lungo termine.

L'opposto dell'analisi prescrittiva è l'analisi descrittiva,. che esamina decisioni e risultati a posteriori.

Come funziona l'analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva si basa su tecniche di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico, la capacità di un programma per computer, senza input umano aggiuntivo, di comprendere e avanzare dai dati che acquisisce, adattandosi continuamente. L'apprendimento automatico consente di elaborare un'enorme quantità di dati oggi disponibili. Quando diventano disponibili dati nuovi o aggiuntivi, i programmi per computer si adattano automaticamente per utilizzarli, in un processo molto più rapido e completo di quanto potrebbero gestire le capacità umane.

Numerosi tipi di aziende ad alta intensità di dati e agenzie governative possono trarre vantaggio dall'utilizzo dell'analisi prescrittiva, comprese quelle nei settori dei servizi finanziari e dell'assistenza sanitaria, dove il costo dell'errore umano è elevato.

L'analisi prescrittiva funziona con un altro tipo di analisi dei dati, l'analisi predittiva,. che prevede l'uso di statistiche e modelli per determinare le prestazioni future, sulla base di dati attuali e storici. Tuttavia, va oltre: utilizzando la stima dell'analisi predittiva di ciò che è probabile che accada, suggerisce quale corso futuro intraprendere.

I pro ei contro dell'analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva può eliminare il disordine dell'incertezza immediata e delle condizioni mutevoli. Può aiutare a prevenire le frodi, limitare i rischi, aumentare l'efficienza, raggiungere gli obiettivi aziendali e creare clienti più fedeli.

Tuttavia, l'analisi prescrittiva non è infallibile. È efficace solo se le organizzazioni sanno quali domande porre e come reagire alle risposte. Se le ipotesi di input non sono valide, i risultati di output non saranno accurati.

Se utilizzata in modo efficace, tuttavia, l'analisi prescrittiva può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate su fatti altamente analizzati piuttosto che saltare a conclusioni poco informate basate sull'istinto. L'analisi prescrittiva può simulare la probabilità di vari risultati e mostrare la probabilità di ciascuno, aiutando le organizzazioni a comprendere meglio il livello di rischio e di incertezza che devono affrontare rispetto a quanto potrebbero fare affidamento sulle medie. Le organizzazioni possono acquisire una migliore comprensione della probabilità di scenari peggiori e pianificare di conseguenza.

Esempi di analisi prescrittive

Numerosi tipi di aziende ad alta intensità di dati e agenzie governative possono trarre vantaggio dall'utilizzo dell'analisi prescrittiva, comprese quelle nei settori dei servizi finanziari e dell'assistenza sanitaria, dove il costo dell'errore umano è elevato.

L'analisi prescrittiva potrebbe essere utilizzata per valutare se i vigili del fuoco locali dovrebbero richiedere ai residenti di evacuare una determinata area quando un incendio sta bruciando nelle vicinanze. Potrebbe anche essere utilizzato per prevedere se un articolo su un particolare argomento sarà apprezzato dai lettori in base ai dati sulle ricerche e alle condivisioni sui social per argomenti correlati. Un altro utilizzo potrebbe essere quello di adattare un programma di formazione del lavoratore in tempo reale in base a come il lavoratore sta rispondendo a ciascuna lezione.

Analisi prescrittive per ospedali e cliniche

Allo stesso modo, l'analisi prescrittiva può essere utilizzata da ospedali e cliniche per migliorare i risultati per i pazienti. Mette i dati sanitari nel contesto per valutare il rapporto costo-efficacia di varie procedure e trattamenti e per valutare i metodi clinici ufficiali. Può anche essere utilizzato per analizzare quali pazienti ospedalieri hanno il più alto rischio di riammissione in modo che gli operatori sanitari possano fare di più, attraverso l'educazione del paziente e il follow-up del medico per evitare continui ritorni in ospedale o al pronto soccorso.

Analisi prescrittive per le compagnie aeree

Supponiamo che tu sia l' amministratore delegato di una compagnia aerea e desideri massimizzare i profitti della tua azienda. L'analisi prescrittiva può aiutarti a farlo regolando automaticamente i prezzi e la disponibilità dei biglietti in base a numerosi fattori, tra cui la domanda dei clienti, le condizioni meteorologiche e i prezzi della benzina. Quando l'algoritmo identifica che le vendite dei biglietti pre-natalizi di quest'anno da Los Angeles a New York sono in ritardo rispetto all'anno scorso, ad esempio, può abbassare automaticamente i prezzi, assicurandosi al contempo di non abbassarli troppo alla luce dell'aumento dei prezzi del petrolio di quest'anno.

Allo stesso tempo, quando l'algoritmo valuta la domanda di biglietti da St. Louis a Chicago più alta del solito a causa delle condizioni della strada ghiacciata, può aumentare automaticamente i prezzi dei biglietti. L'amministratore delegato non ha bisogno di fissare un computer tutto il giorno per guardare cosa sta succedendo con la vendita dei biglietti e le condizioni del mercato e poi istruire i lavoratori ad accedere al sistema e modificare i prezzi manualmente; un programma per computer può fare tutto questo e altro, e anche a un ritmo più veloce.

Mette in risalto

• L'analisi prescrittiva utilizza l'apprendimento automatico per aiutare le aziende a decidere una linea d'azione in base alle previsioni di un programma per computer.

• Se utilizzata in modo efficace, l'analisi prescrittiva può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate su fatti e proiezioni ponderate in base alle probabilità, piuttosto che saltare a conclusioni poco informate basate sull'istinto.

• L'analisi prescrittiva funziona con l'analisi predittiva, che utilizza i dati per determinare i risultati a breve termine.