Phân tích theo toa là gì?
Phân tích theo toa là một loại phân tích dữ liệu, sử dụng công nghệ để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn thông qua phân tích dữ liệu thô. Cụ thể, các yếu tố phân tích theo quy định thông tin về các tình huống hoặc tình huống có thể xảy ra, các tài nguyên có sẵn, hiệu suất trong quá khứ và hiệu suất hiện tại và gợi ý một quá trình hành động hoặc chiến lược. Nó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định vào bất kỳ thời điểm nào, từ trước mắt đến lâu dài.
Trái ngược với phân tích theo quy định là phân tích mô tả, kiểm tra các quyết định và kết quả sau thực tế.
Cách phân tích theo quy định
Các phân tích theo quy định dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như học máy, khả năng của một chương trình máy tính, mà không cần thêm đầu vào của con người, để hiểu và tiến lên từ dữ liệu mà nó thu được, thích nghi mọi lúc. Học máy giúp có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ hiện có. Khi có dữ liệu mới hoặc bổ sung, các chương trình máy tính sẽ tự động điều chỉnh để sử dụng dữ liệu đó, trong một quy trình nhanh hơn và toàn diện hơn khả năng của con người có thể quản lý.
Nhiều loại doanh nghiệp sử dụng nhiều dữ liệu và các cơ quan chính phủ có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng các phân tích theo quy định, bao gồm các loại trong các dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, trong đó chi phí cho lỗi của con người cao.
Phân tích theo toa làm việc với một loại phân tích dữ liệu khác, phân tích dự đoán, bao gồm việc sử dụng số liệu thống kê và mô hình hóa để xác định hiệu suất trong tương lai, dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử. Tuy nhiên, nó còn đi xa hơn: Sử dụng ước tính của các phân tích dự đoán về những gì có thể xảy ra, nó khuyến nghị khóa học trong tương lai sẽ thực hiện.
Ưu và nhược điểm của phân tích kê đơn
Phân tích theo toa có thể vượt qua sự lộn xộn của sự không chắc chắn ngay lập tức và các điều kiện thay đổi. Nó có thể giúp ngăn ngừa gian lận, hạn chế rủi ro, tăng hiệu quả, đáp ứng mục tiêu kinh doanh và tạo ra nhiều khách hàng trung thành hơn.
Tuy nhiên, phân tích theo toa không phải là hoàn hảo. Nó chỉ hiệu quả nếu các tổ chức biết những câu hỏi cần hỏi và cách phản ứng với câu trả lời. Nếu các giả định đầu vào không hợp lệ, kết quả đầu ra sẽ không chính xác.
Tuy nhiên, khi được sử dụng một cách hiệu quả, các phân tích theo quy định có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên các sự kiện được phân tích cao thay vì chuyển đến các kết luận thiếu hiểu biết dựa trên bản năng. Phân tích theo toa có thể mô phỏng xác suất của các kết quả khác nhau và hiển thị xác suất của từng loại, giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về mức độ rủi ro và sự không chắc chắn mà họ gặp phải so với mức trung bình. Các tổ chức có thể hiểu rõ hơn về khả năng xảy ra các tình huống xấu nhất và lên kế hoạch cho phù hợp.
Chìa khóa chính
- Phân tích theo quy định sử dụng học máy để giúp doanh nghiệp quyết định tiến trình hành động dựa trên dự đoán của chương trình máy tính. Phân tích mô tả hoạt động với phân tích dự đoán, sử dụng dữ liệu để xác định kết quả gần. Khi sử dụng hiệu quả, phân tích theo quy định có thể giúp tổ chức đưa ra quyết định. dựa trên các sự kiện và các dự đoán có trọng số xác suất, thay vì chuyển đến các kết luận thiếu hiểu biết dựa trên bản năng.
Ví dụ về Phân tích theo toa
Nhiều loại doanh nghiệp sử dụng nhiều dữ liệu và các cơ quan chính phủ có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng các phân tích theo quy định, bao gồm các loại trong các dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, trong đó chi phí cho lỗi của con người cao.
Các phân tích theo quy định có thể được sử dụng để đánh giá liệu một sở cứu hỏa địa phương có nên yêu cầu người dân sơ tán khỏi một khu vực cụ thể khi một đám cháy đang bùng cháy gần đó hay không. Nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán liệu một bài viết về một chủ đề cụ thể sẽ được độc giả phổ biến dựa trên dữ liệu về tìm kiếm và chia sẻ xã hội cho các chủ đề liên quan. Một cách sử dụng khác có thể là điều chỉnh chương trình đào tạo công nhân theo thời gian thực dựa trên cách người lao động phản ứng với từng bài học.
Phân tích theo toa cho các bệnh viện và phòng khám
Tương tự, phân tích theo toa có thể được sử dụng bởi các bệnh viện và phòng khám để cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Nó đặt dữ liệu chăm sóc sức khỏe trong bối cảnh để đánh giá hiệu quả chi phí của các thủ tục và phương pháp điều trị khác nhau và để đánh giá các phương pháp lâm sàng chính thức. Nó cũng có thể được sử dụng để phân tích bệnh nhân nào trong bệnh viện có nguy cơ tái nhập viện cao nhất để các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể làm được nhiều hơn, thông qua giáo dục bệnh nhân và theo dõi bác sĩ để ngăn chặn việc quay trở lại bệnh viện hoặc phòng cấp cứu liên tục.
Phân tích theo quy định cho các hãng hàng không
Giả sử bạn là CEO của một hãng hàng không và bạn muốn tối đa hóa lợi nhuận của công ty bạn. Phân tích theo toa có thể giúp bạn làm điều này bằng cách tự động điều chỉnh giá vé và tính sẵn có dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm nhu cầu của khách hàng, thời tiết và giá xăng dầu. Ví dụ, khi thuật toán xác định rằng doanh số bán vé trước Giáng sinh từ Los Angeles đến New York năm nay bị tụt lại vào năm ngoái, nó có thể tự động hạ giá, trong khi đảm bảo không giảm giá quá thấp so với giá dầu cao hơn của năm nay.
Đồng thời, khi thuật toán đánh giá nhu cầu vé cao hơn bình thường từ St. Louis đến Chicago vì điều kiện đường băng giá, nó có thể tự động tăng giá vé. Giám đốc điều hành không phải nhìn chằm chằm vào máy tính cả ngày để xem xét những gì đang xảy ra với doanh số bán vé và điều kiện thị trường và sau đó hướng dẫn công nhân đăng nhập vào hệ thống và thay đổi giá thủ công; một chương trình máy tính có thể thực hiện tất cả những điều này và nhiều hơn nữa và với tốc độ nhanh hơn.
