Prescriptive Analytics ist die nächste Stufe der Datenanalyse, die über die Vorhersage hinausgeht und direkt Handlungsempfehlungen gibt oder umsetzt. In diesem Artikel werden wir die Definition, Vorteile und Anwendungsbereiche von Prescriptive Analytics erläutern.
Prescriptive Analytics, auch bekannt als "vorschreibende Auswertung", kombiniert statistische Modelle mit deskriptiven Faktoren, um eine möglichst optimale Aktion zu empfehlen oder direkt durchzuführen. Das Ziel von Prescriptive Analytics ist es, die Frage "Was sollen wir tun?" direkt zu beantworten und nicht nur eine (statistische) Auswertung zu liefern.
Die Vorteile von Prescriptive Analytics liegen in der vollständigen Automatisierung von Systemen, die nur noch durch Menschen kontrolliert, aber nicht mehr manuell gepflegt werden müssen. Alle Industrien, vor allem Produktion, Logistik und Sales, können von Prescriptive Analytics profitieren.
Prescriptive Analytics kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B.:
Prescriptive Analytics basiert auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning-Algorithmen, die es ermöglichen, komplexe Datenlagen in einfache Entscheidungen umzuformen. Die Algorithmen können Patterns in großen Datenmengen erkennen, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen.
Prescriptive Analytics ist die Zukunft der Datenanalyse, die es ermöglicht, direkt Handlungsempfehlungen zu geben oder umzusetzen. Durch die Kombination von statistischen Modellen und Machine Learning-Algorithmen können komplexe Datenlagen in einfache Entscheidungen umgewandelt werden. Alle Industrien können von Prescriptive Analytics profitieren und sollten sich mit dieser Technologie auseinandersetzen.
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