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🧭 प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स

डेटा का उपयोग करके कार्यों और निर्णयों की अनुशंसा करना।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स

निर्देशात्मक विश्लेषण कार्रवाई की सिफारिश करता है। यह इस प्रश्न का उत्तर देता है: हमें क्या करना चाहिए? भविष्यसूचक विश्लेषण यह पूर्वानुमान लगाता है कि क्या होगा। निर्देशात्मक विश्लेषण इससे आगे बढ़कर यह सुझाव देता है कि इससे निपटने के लिए क्या किया जाना चाहिए। एक आपूर्ति श्रृंखला मॉडल एक प्रमुख घटक की कमी का पूर्वानुमान लगाता है। एक निर्देशात्मक मॉडल वैकल्पिक आपूर्तिकर्ता को ऑर्डर पुनर्निर्देशित करने, उत्पादन कार्यक्रम को समायोजित करने और ग्राहकों को सूचित करने की सिफारिश करता है। यह सिफारिश बजट, क्षमता, अनुबंध और समय जैसी बाधाओं को ध्यान में रखती है।

इन तकनीकों में ऑप्टिमाइजेशन, सिमुलेशन और निर्णय विश्लेषण शामिल हैं। ऑप्टिमाइजेशन दी गई सीमाओं के भीतर सर्वोत्तम समाधान ढूंढता है। लीनियर प्रोग्रामिंग, इंटीजर प्रोग्रामिंग और जेनेटिक एल्गोरिदम सभी इसी श्रेणी में आते हैं। सिमुलेशन विभिन्न परिदृश्यों का मॉडल तैयार करता है और परिणामों की तुलना करता है। मोंटे कार्लो सिमुलेशन संभावित परिणामों की सीमा का अनुमान लगाने के लिए हजारों यादृच्छिक परीक्षण करता है। निर्णय विश्लेषण कई मानदंडों और अनिश्चित परिणामों के साथ जटिल विकल्पों को संरचित करता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सबसे उन्नत और सबसे कम अपनाया जाने वाला स्तर है। इसके लिए स्वच्छ डेटा, परिष्कृत मॉडल और एल्गोरिदम की सिफारिशों पर अमल करने के लिए संगठन की तत्परता की आवश्यकता होती है। कई संगठन भविष्यवाणियों पर ही रुक जाते हैं क्योंकि भविष्यवाणियों पर अमल करने के लिए प्रक्रियाओं में बदलाव और मॉडल पर भरोसा करना आवश्यक होता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स जवाबदेही के बारे में भी सवाल उठाता है। यदि मॉडल किसी कार्रवाई की सिफारिश करता है और वह कार्रवाई विफल हो जाती है, तो कौन जिम्मेदार है? डेटा साइंटिस्ट, मैनेजर या एल्गोरिदम? ये सवाल इसके अपनाने की गति को धीमा कर देते हैं। तकनीक तैयार है, लेकिन प्रबंधन नहीं।

निर्देशात्मक तकनीकें

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सिर्फ भविष्यवाणी नहीं करता, बल्कि सलाह भी देता है। यह सलाह तभी उपयोगी होती है जब कोई इसे अमल में लाए।


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