高级分析在业务规划流程中的作用正变得必不可少，特别是为了优化供应链。提高效率和改革物流实践的关键是双重的；
- 需要通过高级分析来支持决策
- 这些分析应交由决策者掌握
高级分析的工作原理是分析实时数据、预测未来场景并当场推荐复杂的、有利可图的决策。利用高级分析的范围是未来成功的必要条件，但了解如何根据分析的见解快速采取行动也变得同样重要。
让我们先来看看两种关键的高级分析。
- 预测分析使用预测和统计模型来判断可能发生的事情并提供建议。
- 规范分析使用优化或嵌入式决策逻辑规则来找出在特定情况下应该做什么。
两种技术给组织带来的价值差异
尽管这两种方法都提供了切实的好处，但规范分析的结果通常远远超过预测分析的结果。虽然这部分是由于运营规模，但也受到决策类型以及规范分析优化决策能力的影响。
预测分析往往侧重于短期风险分析的一组相对狭窄的参数。虽然这种类型的分析可以通过限制风险带来巨大的回报，但它不太可能与规范性分析解决方案处于同一数量级。这样的模型可以确定最有利可图的产品，确定最佳市场并确定业务增长的最佳策略。我们还可以使用规范性分析来探索多种假设、选项和权衡，而不受预先确定的场景的限制。从我们应该向每个客户提供什么样的报价，到我们应该推出哪种产品以及何时推出，该解决方案将使公司能够回答紧迫的问题并相应地做好准备。不可否认，所有这些都是在行业中取得成功和大步前进的关键因素。
技术要求的差异
当今业务的快速发展使得直线经理和高管必须直接访问这些分析工具。虽然这并不意味着他们应该参与编程和数据清理，但它确实意味着提供 允许他们自己查询结果的最终用户工具和仪表板.这种动手实践的方法可以建立对工具的信心，并提供现场信息以支持决策。
第一步是清理和组合数据，使其可用。接下来，应用各种分析技术，例如机器学习技术和神经网络。规范性分析通常使用两种类型的分析中的一种，更进一步： .两者都有其优点，但为了充分发挥其潜力，企业必须评估并考虑哪种选择适合他们的首选结果。
长期决策的规范分析指南
预测性分析和规范性分析之间的主要区别在于，前者提供有助于了解组织中正在发生的事情的短期指标，而后者则提供应该做什么的答案。虽然预测分析单独衡量指标，但不会评估整体影响。例如，它可以衡量和预测组织的销售业绩，但不一定衡量原材料成本增加对销售成本和盈利能力的影响。
最终，规范性分析在考虑所有输入、流程和输出的同时为业务建模。这意味着模型经过校准和验证，以确保它们准确反映业务流程。这种高级分析将通过可操作的信息推荐最佳前进方式，帮助最大限度地提高整体回报和盈利能力，以支持明智的决策和更具创新性的供应链。
