Prescriptive Analytics là gì? Ưu, nhược điểm của phân tích đề xuất

Mục Lục

Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất) là giai đoạn thứ ba và cũng là giai đoạn cuối cùng của quá trình phân tích kinh doanh, bao gồm phân tích mô tả và dự đoán. Đây cũng là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu được đánh giá tốt nhất hiện nay. Vậy Prescriptive Analytics là gì? Hãy cùng Mastering Data Analytics tìm hiểu về định nghĩa cũng như cách Prescriptive Analytics hoạt động thông qua bài viết sau đây.

Phân tích đề xuất – Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất) là một trong 4 cấp độ phân tích dữ liệu phổ biến hiện nay. Phân tích đề xuất là quá trình phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất về cách tối ưu hóa các phương thức kinh doanh để phù hợp với nhiều kết quả dự đoán. Phân tích đề xuất được sử dụng nhằm trả lời cho các câu hỏi “Nó diễn ra như thế nào?” hay “Nên làm gì tiếp theo?”. Vậy thực chất Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics là gì?

Về bản chất, Prescriptive Analytics là một dạng phân tích kinh doanh đề xuất các quyết định về cách tận dụng những cơ hội hoặc giảm thiểu các rủi ro xảy ra trong tương lai và cho thấy ý nghĩa của từng quyết định. Nó cho phép một doanh nghiệp xem xét phương án hoạt động tốt nhất dựa trên những thông tin thu được thông qua hoạt động phân tích mô tả và dự đoán. Loại phân tích dữ liệu này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định trong bất kỳ khoảng thời gian nào, từ ngắn hạn đến dài hạn.

Ví dụ cụ thể về phân tích đề xuất

Phân tích đề xuất là một quá trình phân tích và đánh giá các giải pháp khả thi cho một vấn đề hoặc mục tiêu nào đó. Hiện nay, các doanh nghiệp và cơ quan chính phủ sử dụng nhiều dữ liệu có thể nhận được nhiều lợi ích từ việc sử dụng phân tích đề xuất. Phương pháp này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, giáo dục, y tế, kinh doanh, chính trị,…

Khi ứng dụng phân tích đề xuất trong quá trình Marketing, các nhà tiếp thị có thể sử dụng phương pháp này để dẫn đầu xu hướng tiêu dùng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau bao gồm các đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên các trang mạng xã hội hoặc các khảo sát. Từ đó, bạn sẽ có thể hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng của mình bao gồm nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ, sau đó tạo ra các chiến dịch và dịch vụ đáp ứng được những nhu cầu này.

Phân tích đề xuất được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

Ví dụ thực tế của phân tích đề xuất

Tương tự, phân tích đề xuất có thể được ứng dụng trong ngành y tế nhằm phân tích nguy cơ tái phát của bệnh nhân thông qua các dữ liệu trong hồ sơ bệnh án của mỗi bệnh nhân. Điều này giúp cho các nhân viên y tế có thể khuyến cáo và yêu cầu các bệnh nhân tái khám định kỳ nhằm theo dõi và ngăn chặn việc bệnh nhân bị phát bệnh đột ngột.

Ngoài ra, phân tích đề xuất có thể được sử dụng để đánh giá xem một sở cứu hỏa địa phương có nên yêu cầu các cư dân sơ tán khỏi một khu vực cụ thể khi xuất hiện một đám cháy ở gần đó hay không.

Cách hoạt động của Prescriptive Analytics

Sau khi đã hiểu rõ về khái niệm của Prescriptive Analytics, chắc hẳn bạn cũng có cái nhìn khái quát về quy trình hoạt động của nó. Vậy cụ thể cách hoạt động của Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics sử dụng các thuật toán và mô hình Học máy (Machine learning) để mô phỏng các tình huống khác nhau và dự đoán kết quả có thể xảy ra của từng quyết định khác nhau, sau đó đề xuất hướng đi tốt nhất. Phân tích đề xuất không chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra hay khi nào điều đó xảy ra mà còn dự đoán được tại sao điều đó sẽ xảy ra.

Cách hoạt động của Prescriptive Analytics

Phân tích đề xuất sẽ kết hợp cả dữ liệu có cấu trúc (số, danh mục) và dữ liệu phi cấu trúc (video, hình ảnh, âm thanh, văn bản) cũng như kết hợp các kỹ thuật và nguyên tắc phân tích nâng cao để dự đoán, đề xuất và điều chỉnh. Học máy có khả năng xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Do đó, khi có dữ liệu mới hoặc dữ liệu bổ sung, các chương trình máy tính sẽ tự động điều chỉnh để sử dụng dữ liệu đó với một quy trình nhanh chóng và toàn diện hơn.

Ưu và nhược điểm của phân tích đề xuất

Tiếp theo, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về ưu và nhược điểm của Prescriptive Analytics là gì để có cái nhìn tổng quát hơn về phương pháp phân tích dữ liệu này cũng như đánh giá xem nó có thật sự cần thiết cho doanh nghiệp của bạn hay không.

Về ưu điểm, phương pháp này mang đến những lợi ích như:

Đề xuất các phương án hành động và cho biết xác suất hiệu quả của từng phương án dựa trên các dữ liệu được phân tích.
Học máy hoạt động nhanh và chính xác hơn con người nên có thể cung cấp thông tin một cách chi tiết về một vấn đề cụ thể. Điều này cũng giảm khả năng bị sai sót do yếu tố con người.
Giúp các doanh nghiệp ngăn ngừa sự gian lận, hạn chế các rủi ro, tăng hiệu quả hoạt động và đạt các mục tiêu kinh doanh cũng như tạo ra nhiều tệp khách hàng trung thành hơn.

Ưu và nhược điểm của phân tích đề xuất

Dù là một phương pháp mang đến nhiều lợi ích cho tổ chức nhưng Prescriptive Analytics vẫn có điểm hạn chế vì nó chỉ hiệu quả khi các tổ chức sử dụng nó đặt ra những câu hỏi phù hợp và biết cách phản ứng với những câu trả lời đó. Nếu các giả định đầu vào không hợp lệ đồng nghĩa với kết quả đầu ra sẽ không chính xác.

Như vậy, trên đây là các thông tin giúp bạn giải đáp cho câu hỏi “Prescriptive Analytics là gì?”. MDA hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quát hơn về phân tích đề xuất cũng như cách thức hoạt động. Qua đó xác định được phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp cho doanh nghiệp của mình. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về phân tích dữ liệu thì có thể tham gia khóa học Business Intelligence tại MDA nhé!

Thông Tin Liên Hệ:

“Mastering Data Analytics – Đào tạo hàng đầu về Data Analytics Việt Nam”