'에 대한 최근 Gartner 보고서더 나은 의사 결정을 위해 예측 및 처방 분석 결합', 우리는 미래가 반드시 일어날 일을 아는 사람들에 의해 승리되지 않을 것임을 분명히 믿습니다. 그것에 대해 무엇을 해야할지 아는 사람들이 이길 것입니다.

비전의 명확성

보고서의 강점은 기본으로 돌아가는 데 있다고 생각합니다. 예측 분석과 규범 분석을 결합한다는 개념은 새로운 것이 아니지만 이러한 용어는 시간이 지남에 따라 흐려지고 거의 상호 교환이 가능해졌습니다. 이 보고서는 우리가 현재의 문제에 직면할 때 차이점에 주의를 기울이는 것이 왜 중요한지 알려줍니다.

우리의 복잡하고 불확실한 세상은 단일 변수, 기술 또는 방법론으로 깔끔하게 요약될 수 없습니다. 확실히, 우리는 더 이상 구식에 의존할 수 없습니다 비즈니스 인텔리전스 설명 및 진단 분석만 적용하는 도구입니다. 우리는 사람들이 조치를 취하기 전에 상황에 대한 빠른 개요를 볼 수 있도록 예측 분석과 규범 분석을 모두 적용하는 특수 목적의 문제 해결 AI 기반 툴킷이 필요합니다.

"우리는 사람들이 조치를 취하기 전에 상황에 대한 빠른 개요를 볼 수 있도록 예측 분석과 규범 분석을 모두 적용하는 목적에 맞게 제작된 문제 해결 AI 기반 툴킷이 필요합니다."

명확한 행동의 명확성

예, 조치를 취하는 것이 전부입니다. 생각해 보면 문제를 예측하는 것은 문제에 대해 무엇을 해야 하는지 알려주는 것과는 매우 다른 가치 제안입니다. 이것은 사회가 의존하는 실제 업무를 수행할 수 있는 기술을 가진 사람들이 만성적으로 부족한 세상에서 특히 그렇습니다.

문제를 지적한 다음 "행운을 빌어요"라고 말하는 것으로 친구를 사귀지는 않을 것입니다. 그러면 문제를 무시해야 할 즉각적인 화재가 더 많기 때문에 문제는 무시될 것입니다.

사람들이 취해야 할 조치는 문제가 무엇인지 파악하는 것이 아니라 문제를 해결하는 것입니다. 이러한 방식으로 규범적 솔루션을 통해 전문가는 전문가가 되어 데이터 전문가가 되지 않고도 자신이 전문가인 문제를 해결할 수 있습니다.

규범을 사용하면 모든 소음을 제거하여 직원이 중요한 것, 즉 최대한 빨리 수정해야 하는 문제를 수정하는 데 집중할 수 있습니다.

가격 대 가치

그러나 우리 모두는 현금이 왕이고 규범적 솔루션이 거의 항상 가치가 낮은 솔루션보다 가격표가 높다는 것을 알고 있습니다. 그러나 더 깊이 들여다보면 예비 부품 및 물류를 관리하는 방법과 함께 생산 손실과 관련된 비용과 가동 중지 시간, 낭비 및 초과 근무를 피함으로써 얻는 이점을 고려할 때 수학이 모든 것을 바꿉니다. 규범적 솔루션은 계속해서 비용을 지불합니다.

확실히, 일단 규범이 작동하는 것을 본 후에는 되돌릴 수 없습니다. 가치는 분명합니다. 그러나 우리는 여전히 다음과 같은 대화를 듣습니다. "이봐, 여기에서 이 더 저렴한 예측 솔루션으로 다운그레이드하자."

진보와 싸우는 이유는 무엇입니까?

예측의 끝 예측

이 보고서는 예측을 완전히 우회한다고 믿는 한 가지 사례 연구를 제시합니다.

최적화 모델의 형태로 규범적 분석을 배포함으로써 한 글로벌 스낵 식품 제조업체는 "다양한 칩 크기, 백 크기, 튀김기 속도, 온도, 조미료 루프 용량, 투입 리소스 비용, 운송 비용” – 생산된 칩을 여러 유통 센터에 할당하는 가장 좋은 방법을 찾는 것입니다.

그 결과 회사는 주당 $300,000의 비용을 절감했습니다. 이는 누구에게나 이해가 가는 수치입니다.

신뢰에 관한 모든 것

그러나 어떤 규범적 솔루션을 사용하든 솔루션을 제공하는 사람들을 신뢰해야 합니다.

의사와 마찬가지로 전문 지식을 신뢰하는 경우에만 조언과 처방을 받을 수 있습니다. 반대로 회사가 진정으로 나의 더 나은 이익을 위해 나간다는 것을 믿지 않는다면 쇼핑 플랫폼의 추천을 신뢰하지 않을 것입니다.

그리고 에 대해서도 마찬가지입니다. SaaS는 세상: 규범은 사람들이 당신을 신뢰할 때만 작동합니다. 규범적 조치를 추진하기 위한 예측 통찰력을 제공함으로써 불필요한 다운타임을 제거하고, 용량 및 수율을 높이고, 자산 관리를 최적화하고, 낭비, 손실 및 배출량을 줄이는 것이 99%의 성공률로 가능합니다.

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• 출처: https://www.iotforall.com/predictive-analytics-no-longer-cuts-it-long-live-prescriptive