Главная особенность прескриптивной аналитики – помогать принимать более взвешенные и корректные решения сегодня для достижения лучших результатов завтра. Для этого существуют несколько инструментов, о которых подробно расскажем ниже.
Опыт
Менеджеры, принимающие управленческие решения, руководствуются своим опытом. Когда этого опыта недостаточно или ситуация требует взгляда со стороны, компании нанимают консультантов. В качестве примера можно привести актуальный кейс с разрывом логистических цепочек: в связи с блокирующими санкциями и политической ситуацией, количество перевозок в европейской части страны сократилось, появилась необходимость в стратегических решениях. Тут и нужны консультанты: опираясь на опыт зарубежных и отечественных компаний и данные заказчика, они просчитают возможные сценарии и варианты на несколько лет вперед. Единственный минус консультантов заключается в том, что это дорогая услуга, влекущая за собой множество перемен в процессах, как стратегических, так и операционных.
Имитационное моделирование (Simulation)
Это один из многоразовых инструментов, который позволяет «проиграть» различные сценарии для одного и того же процесса. Этот инструмент подходит для задач, в которых невозможно построить уравнение, полностью описывающее систему, из-за нехватки точности описания входящих параметров и их зависимостей. Например, с помощью имитационного моделирования можно оценить, сможет ли склад в текущей конфигурации справиться с увеличенным грузопотоком. В этой задаче есть ряд сложностей: фуры не всегда укладываются в нормативный интервал прибытия, что влияет на разгрузку, приходование товара, прием документов, размещение товара на хранение и т.д. Имитационное моделирование в таком случае поможет выявить не только пропускную способность склада, но и узкие места в процессах.
Машинное обучение (Machine Learning)
Это самый удобный для прогнозирования инструмент. Но и у него есть недостатки: чтобы построить модель на основе ML, нужно большое количество данных, причем данных корректных. Другой момент, на который стоит обратить внимание, заключается в том, что зависимость между входными и выходными данными тяжело описывается.
Исследование операций (Operations Research)
Инструмент, в рамках которого происходит моделирование проблемы в виде уравнения, в котором есть целевая функция с описанием всех параметров. Результат такой оптимизационной задачи помогает принять решение с пониманием того, что можно улучшить в процессах, почему стоит поступить именно так, а не иначе. Здесь зависимость между данными прозрачна и математически описываема.