Prescriptive analytics — это, говоря простыми словами, тип аналитики, который не только прогнозирует будущее, но и предлагает конкретные действия для достижения желаемых результатов. В отличие от описательной и предсказательной аналитики, она отвечает на вопрос: «Что мне делать?».
Многие компании сталкиваются с трудностью перехода от анализа к действию. Несмотря на наличие описательной и предсказательной аналитики, они не всегда способны эффективно использовать полученные данные для принятия обоснованных решений.
| Согласно исследованию MIT Sloan Management Review, только около 20% аналитических инсайтов приводят к реальным бизнес-результатам. Это подчеркивает, что большинство компаний, инвестирующих в аналитику, сталкиваются с трудностями при преобразовании информации в конкретные действия и ощутимую ценность для бизнеса, несмотря на наличие современных инструментов и технологий. |
Источник: MIT Sloan Management Review. "10 Best Practices for Analytics Success (Including 3 You Can’t Ignore)", 2022.
Перед тем как переходить к внедрению prescriptive analytics, важно понять, какие конкретные шаги помогут организации перейти от анализа к действиям.
Пошаговое руководство
- Определение бизнес-задачи – сформулировать конкретную проблему, определить заинтересованных лиц, установить KPI, убедиться в измеримости и достижимости цели.
- Сбор, подготовка данных – определить источники (CRM, ERP, веб-аналитика, IoT), очистить ошибки, пропуски, дубликаты, нормализовать, категоризировать, объединить, создать структуру для анализа.
- Применение предсказательной аналитики – выбрать модель (регрессия, классификация, временные ряды, нейросети), разделить сведения на тренировочные и тестовые выборки, обучить модель, оценить точность, проверить устойчивость.
- Разработка моделей prescriptive – использовать прогнозы, создать алгоритмы оптимальных действий (оптимизация запасов, персонализация предложений, маршрутизация), смоделировать сценарии «что если», снизить риски.
- Внедрение системы поддержки решений – интегрировать рекомендации в процессы и IT-системы, создать интерфейсы (дашборды, отчёты, уведомления), обеспечить обновление моделей и сведений в реальном времени, сделать систему удобной для сотрудников.
- Обучение персонала – провести тренинги, объяснить интерпретацию информации, подготовить инструкции, справочные материалы, развивать культуру принятия решений на основе данных.
- Мониторинг, адаптация – отслеживать KPI, оценивать эффективность, корректировать модели, проводить ревизии, улучшать алгоритмы, поддерживать непрерывный аналитический процесс.
Что такое prescriptive analytics и как она связана с описательной и предсказательной аналитикой?
Prescriptive analytics — это третий уровень аналитики, выходящий за рамки описания и прогнозирования событий. Он объединяет данные, алгоритмы оптимизации, моделирование сценариев, предоставляя практические рекомендации и позволяя организациям управлять ситуацией.
Связь между типами проявляется в последовательности их применения. Сначала компании используют описательную для оценки состояния и выявления тенденций, затем предсказательную для прогнозирования событий и рисков.
На этой основе prescriptive analytics предлагает оптимальные действия с учетом бизнес-целей, ограничений и возможных сценариев. Такой переход обеспечивает системный подход к аналитике, где данные + алгоритмы = решения.
| Тип | Основной вопрос | Функции | Примеры применения | Преимущества | Ограничения |
| Описательная | Что произошло? | Сбор, сведение исторических сведений, отчёты | Дашборды продаж, сводки KPI, отчёты операций | Понимание текущего состояния, выявление трендов | Не прогнозирует, не даёт действий |
| Предсказательная | Что может произойти? | Прогнозирование, модели, машинное обучение | Прогноз спроса, оценка рисков, прогноз оттока клиентов | Планирование, снижение неопределённости | Требует качественных сведений, прогноз не гарантирован |
| Предписывающая | Что нужно сделать? | Алгоритмы оптимизации, моделирование сценариев, рекомендации | Динамическое ценообразование, маршруты доставки, планирование ресурсов | Предоставляет действия, повышает эффективность | Сложна внедрении, требует обучения пользователей |
Системы поддержки принятия решений и внедрение рекомендаций
Системы поддержки принятия решений (СППР) объединяют данные, модели и алгоритмы для предоставления практических рекомендаций. Они позволяют оценивать ситуацию, сравнивать варианты и выбирать оптимальные действия. СППР работают с историческими сведениями и в режиме реального времени, обеспечивая скорость, а также точность решений в динамичных условиях.
Внедрение prescriptive analytics требует не только технической интеграции, но и адаптации процессов. Алгоритмы оптимизации и сценарное моделирование автоматически предлагают действия в разных ситуациях. Обучение пользователей — аналитиков и руководителей — позволяет правильно интерпретировать рекомендации и применять их на практике. Данные перестают быть просто информацией, превращаясь в инструмент улучшения показателей.
Примеры prescriptive analytics
| Индустрия | Применение prescriptive analytics | Аналитика в реальном времени |
| Финансы | Оптимизация кредитных решений, управление рисками | Автоматическая оценка заявок, мгновенные рекомендации |
| Розничная торговля | Прогноз спроса, оптимизация ассортимента | Динамическое ценообразование, персональные рекомендации клиентам |
| Логистика, транспорт | Оптимизация маршрутов доставки, управление запасами | Мониторинг транспортных потоков, адаптация маршрутов в реальном времени |
| Здравоохранение | Планирование лечения, распределение ресурсов | Своевременные рекомендации для персонала, пациентов |
| Производство | Оптимизация производственных процессов, планирование графиков | Контроль оборудования, корректировка операций на лету |
| Энергетика | Управление нагрузкой, прогноз потребления | Автоматическое распределение ресурсов, мгновенное реагирование на пики нагрузки |
«Ключ к принятию хороших решений — это оценка доступной информации — данных — и сочетание их с собственными оценками плюсов и минусов». - Эмили Остер, профессор экономики в Брауновском университете, (Nisum).
Навыки и роль аналитика будущего
- Работа с большими, разнообразными источниками: сбор, обработка, систематизация информации
- Знание алгоритмов машинного обучения, оптимизации и моделирования сценариев
- Перевод результатов в конкретные рекомендации для бизнеса
- Визуализация, ясная интерпретация выводов для руководителей и команд
- Понимание бизнес-процессов, интеграция рекомендаций в стратегии компании
- Опыт работы с СППР в реальном времени
- Этическая ответственность при использовании информации и алгоритмов, соблюдение стандартов конфиденциальности
- Гибкость, готовность к обучению и адаптации к новым технологиям, меняющимся условиям рынка
- Коммуникативные навыки, способность объяснять сложные концепции понятным языком
- Критическое мышление для оценки моделей, выявления ограничений, рисков
История успеха
Виктор Е., аналитик в крупной логистической компании, внедрил систему prescriptive analytics: для оптимизации маршрутов доставки с учётом прогнозов трафика, погодных условий и загрузки склада. Благодаря его инициативе компания сократила время доставки на 18%, расходы на топливо на 12% и повысила удовлетворённость клиентов. Виктор разработал алгоритмы приоритизации задач и автоматизации принятия решений, что позволило менеджерам сосредоточиться на стратегических вопросах, а его успех принес продвижение до руководителя отдела и признание в отраслевых изданиях.
Чек-лист по внедрению prescriptive analytics
- Цели: сформулировать бизнес-проблемы, KPI, согласовать с заинтересованными сторонами.
- Данные: провести аудит, очистку, стандартизацию, интеграцию источников.
- Методы, инструменты: выбрать алгоритмы, платформы, протестировать на пилотных сведениях.
- Модель: построить прогнозные и оптимизационные модели, проверить точность, воспроизводимость.
- Внедрение: разработать план, обучить сотрудников, настроить автоматизацию рекомендаций.
- Мониторинг: отслеживать KPI, обновлять модели, внедрять обратную связь для улучшения результатов.
Заключение
Prescriptive analytics представляет собой мощный инструмент для принятия обоснованных решений на основе данных. Её внедрение позволяет компаниям не только прогнозировать будущее, но и активно влиять на него, принимая оптимальные решения.
