Die Rolle von Advanced Analytics in Geschäftsplanungsprozessen wird zu einer Notwendigkeit, insbesondere um die Lieferkette zu optimieren. Und der Schlüssel zur Gebäudeeffizienz und zur Überarbeitung logistischer Praktiken liegt in zweierlei Hinsicht;

  1. Entscheidungen müssen durch fortschrittliche Analytik gestützt werden
  2. Diese Analysen sollten in die Hände von Entscheidungsträgern gelegt werden

Advanced Analytics funktioniert durch die Analyse von Echtzeitdaten, die Vorhersage zukünftiger Szenarien und die Empfehlung komplexer, profitabler Entscheidungen vor Ort. Die Nutzung des Spektrums von Advanced Analytics ist ein Muss für zukünftige Erfolge, aber ebenso wichtig wird es zu verstehen, wie man schnell auf Erkenntnisse aus Analytics reagiert.

Beginnen wir mit einem Blick auf zwei wichtige Arten von Advanced Analytics.

  • Predictive Analytics verwendet Prognosen und statistische Modelle, um zu beurteilen und Empfehlungen zu geben, was passieren könnte.
  • Prescriptive Analytics verwendet Optimierungs- oder eingebettete Entscheidungslogikregeln, um herauszufinden, was in einer bestimmten Situation zu tun ist.

Der Wertunterschied, den beide Techniken einer Organisation bringen

Obwohl beide Methoden handfeste Vorteile bieten, überwiegen die Ergebnisse der Prescriptive Analytics in der Regel bei weitem die der Prescriptive Analytics. Dies ist zwar teilweise auf den Umfang der Operationen zurückzuführen, wird jedoch auch durch die Art der getroffenen Entscheidungen sowie durch die Fähigkeit der präskriptiven Analyse zur Optimierung von Entscheidungen beeinflusst.

Predictive Analytics konzentriert sich in der Regel auf einen relativ engen Parametersatz für die kurzfristige Risikoanalyse. Während diese Art der Analyse durch die Begrenzung des Risikos enorme Vorteile bringen kann, ist es unwahrscheinlich, dass sie in der Größenordnung einer präskriptiven Analyselösung liegt. Ein solches Modell kann die profitabelsten Produkte identifizieren, die besten Märkte identifizieren und optimale Strategien für das Geschäftswachstum identifizieren. Wir können auch präskriptive Analysen verwenden, um mehrere Was-wäre-wenn, Optionen und Kompromisse zu untersuchen, ohne auf vorgegebene Szenarien beschränkt zu sein. Von was für einem Angebot sollen wir jedem Kunden machen, welches Produkt wir wann auf den Markt bringen sollen, diese Lösung ermöglicht es Unternehmen, die brennenden Fragen zu beantworten und sich entsprechend vorzubereiten. All dies sind unbestreitbar Schlüsselfaktoren für den Erfolg und das Voranschreiten in der Branche.

Der Unterschied in den Technologieanforderungen

Das schnelle Geschäftstempo macht es heute unerlässlich, dass Vorgesetzte und Führungskräfte direkten Zugriff auf diese Analysetools haben. Dies bedeutet zwar nicht, dass sie an der Programmierung und Datenbereinigung beteiligt sein sollten, impliziert jedoch die Bereitstellung von Endbenutzer-Tools und Dashboards, die es ihnen ermöglichen, die Ergebnisse selbst abzufragen. Dieser praktische Ansatz schafft Vertrauen in die Tools und bietet Informationen vor Ort, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu bereinigen und zu kombinieren, damit sie nutzbar sind. Anschließend kommen verschiedene Analysetechniken zum Einsatz, beispielsweise Techniken des maschinellen Lernens und neuronale Netze. Prescriptive Analytics geht hier noch einen Schritt weiter und verwendet in der Regel eine von zwei Analysearten: Beide haben ihre Vorteile, aber um ihr Potenzial optimal auszuschöpfen, müssen Unternehmen bewerten und überlegen, welche Option zu ihren bevorzugten Ergebnissen passt.

Leitfaden zur präskriptiven Analyse zur langfristigen Entscheidungsfindung

Der Hauptunterschied zwischen prädiktiver und präskriptiver Analyse besteht darin, dass erstere kurzfristige Metriken liefern, die helfen zu verstehen, was in der Organisation passiert, während letztere Antworten darauf liefert, was getan werden sollte. Predictive Analytics misst zwar Metriken isoliert, bewertet jedoch nicht die Gesamtwirkung. Es kann beispielsweise die Verkaufsleistung eines Unternehmens messen und vorhersagen, aber nicht unbedingt die Auswirkungen gestiegener Rohstoffkosten auf die Umsatzkosten und die Rentabilität messen.

Letztendlich modelliert Prescriptive Analytics Unternehmen unter Berücksichtigung aller Inputs, Prozesse und Outputs. Dies bedeutet, dass Modelle kalibriert und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie Geschäftsprozesse genau widerspiegeln. Und diese Art von fortschrittlicher Analyse wird den besten Weg mit umsetzbaren Informationen empfehlen, um die Gesamtrendite und die Rentabilität zu maximieren, um eine fundierte Entscheidungsfindung und eine innovativere Lieferkette zu unterstützen.