Prescriptive Analytics là gì? Ứng dụng trong doanh nghiệp

Prescriptive Analytics giúp đề xuất hành động phù hợp để đạt mục tiêu dựa trên dữ liệu, nguồn lực và các ràng buộc thực tế. Vậy phân tích đề xuất được ứng dụng ra sao, mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Cùng Nhân Hòa tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Prescriptive Analytics là gì? 

Prescriptive Analytics (phân tích đề xuất) là phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng mô hình toán học, thuật toán tối ưu hóa, mô phỏng và các quy tắc ra quyết định để xác định hành động phù hợp nhằm đạt mục tiêu đề ra.

Phương pháp này tập trung vào ba yếu tố:

• Mục tiêu: Kết quả doanh nghiệp muốn đạt được, chẳng hạn tối đa hóa lợi nhuận hoặc giảm chi phí vận hành.
• Biến quyết định: Những yếu tố doanh nghiệp có thể điều chỉnh, như số lượng hàng cần nhập, ngân sách quảng cáo hoặc lịch sản xuất.
• Ràng buộc: Những giới hạn phải tuân thủ, chẳng hạn ngân sách, năng lực sản xuất, thời gian giao hàng hoặc lượng hàng sẵn có.

Prescriptive Analytics không nhất thiết phải sử dụng AI hay Machine Learning. Phương pháp này có thể hoạt động dựa trên mô hình tối ưu hóa và quy tắc nghiệp vụ; khi kết hợp với mô hình dự báo, nó có thể đưa ra khuyến nghị phù hợp hơn với các tình huống thực tế.

Nguyên lý hoạt động của Prescriptive Analytics

Phân tích đề xuất kết hợp dữ liệu, mô hình phân tích và thuật toán tối ưu hóa để đánh giá các phương án, từ đó đề xuất hành động đáp ứng mục tiêu và các ràng buộc thực tế. Quy trình cơ bản gồm các bước sau:

• Thu thập và xử lý dữ liệu: Tổng hợp dữ liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết, kiểm tra chất lượng và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.
• Xác định mục tiêu và ràng buộc: Làm rõ kết quả cần đạt được, các yếu tố có thể điều chỉnh và giới hạn cần tuân thủ.
• Xây dựng mô hình và đánh giá phương án: Sử dụng mô hình toán học, thuật toán tối ưu hóa hoặc mô phỏng để so sánh các phương án khả thi.
• Đề xuất và đánh giá hành động: Lựa chọn phương án phù hợp với mục tiêu, triển khai trong thực tế và theo dõi kết quả để điều chỉnh khi cần.

Ví dụ về Prescriptive Analytics trong vận hành máy chủ

Giả sử một doanh nghiệp vận hành website thương mại điện tử trên Cloud VPS của Nhân Hòa. Trong các đợt khuyến mại, lưu lượng truy cập thường tăng cao, khiến doanh nghiệp cần lựa chọn phương án duy trì hiệu năng website mà vẫn kiểm soát được chi phí.

Doanh nghiệp có thể sử dụng Prescriptive Analytics để phân tích dữ liệu truy cập, mức sử dụng CPU/RAM, thời gian phản hồi và chi phí vận hành, từ đó đánh giá các phương án:

Dựa trên dữ liệu thực tế và ngân sách cho phép, mô hình sẽ đánh giá phương án nào đáp ứng yêu cầu về thời gian phản hồi, khả năng chịu tải và chi phí vận hành. Chẳng hạn, nếu tối ưu bộ nhớ đệm giúp giảm tải đáng kể, doanh nghiệp có thể chưa cần nâng cấp VPS ngay; ngược lại, nếu tài nguyên vẫn thường xuyên quá tải, nâng cấp cấu hình có thể là lựa chọn phù hợp hơn. 

4 loại phân tích dữ liệu Data Analytics phổ biến hiện nay 

Trong doanh nghiệp, phân tích dữ liệu không chỉ giúp nhìn lại kết quả kinh doanh mà còn hỗ trợ tìm nguyên nhân, dự báo xu hướng và lựa chọn phương án hành động. Tùy mục tiêu, doanh nghiệp có thể sử dụng một trong bốn loại phân tích dữ liệu sau:

Bốn loại phân tích này có thể được kết hợp trong cùng một quy trình ra quyết định. Tuy nhiên, doanh nghiệp không nhất thiết phải sử dụng đầy đủ cả bốn loại; lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào vấn đề cần giải quyết, mục tiêu và dữ liệu hiện có. 

Phân tích đề xuất được ứng dụng trong những lĩnh vực nào?

Prescriptive Analytics được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực cần ra quyết định dựa trên dữ liệu, đặc biệt là những bài toán có nhiều phương án lựa chọn, nguồn lực giới hạn và mục tiêu cần tối ưu. Một số lĩnh vực tiêu biểu gồm:

Tài chính – ngân hàng

Phân tích đề xuất hỗ trợ đánh giá rủi ro, phân bổ danh mục đầu tư và đề xuất phương án quản lý vốn. Chẳng hạn, ngân hàng có thể sử dụng mô hình để lựa chọn hạn mức tín dụng phù hợp dựa trên mức độ rủi ro, chính sách cho vay và khả năng tài chính.

Marketing và bán hàng

Doanh nghiệp ứng dụng phương pháp này để phân bổ ngân sách quảng cáo giữa các kênh, lựa chọn chương trình khuyến mại hoặc xác định nhóm khách hàng nên ưu tiên tiếp cận. Các phương án được đánh giá dựa trên mục tiêu doanh thu, chi phí và hiệu quả chuyển đổi kỳ vọng.

Sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng

Prescriptive Analytics giúp tối ưu lịch sản xuất, xác định lượng hàng cần nhập, phân bổ hàng hóa giữa các kho và lựa chọn tuyến vận chuyển. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cân đối nhu cầu, năng lực cung ứng, thời gian giao hàng và chi phí vận hành.

Y tế

Các cơ sở y tế có thể sử dụng Prescriptive Analytics để hỗ trợ phân bổ nhân lực, sắp xếp lịch khám, quản lý giường bệnh và lập kế hoạch sử dụng thiết bị. Trong các quyết định liên quan trực tiếp đến chẩn đoán hoặc điều trị, kết quả phân tích cần được đánh giá bởi chuyên gia y tế và tuân thủ quy định chuyên môn.

Giao thông và logistics

Phương pháp này hỗ trợ lựa chọn tuyến đường, sắp xếp lịch giao hàng và phân bổ phương tiện dựa trên khoảng cách, tình trạng giao thông, thời gian giao nhận và chi phí nhiên liệu. Khi điều kiện thay đổi, mô hình có thể được cập nhật để tìm phương án phù hợp hơn.

Công nghệ thông tin và vận hành hệ thống

Trong lĩnh vực CNTT, Prescriptive Analytics có thể hỗ trợ phân bổ tài nguyên máy chủ, lập lịch xử lý công việc, tối ưu năng lực hệ thống và xây dựng phương án ứng phó sự cố. Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình tối ưu hóa để phân bổ tải giữa các máy chủ theo nhu cầu dự kiến, giới hạn tài nguyên và yêu cầu hiệu năng.

Lợi ích và hạn chế của Prescriptive Analytics là gì?

Phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp lựa chọn phương án hành động dựa trên dữ liệu, mục tiêu và các điều kiện thực tế. Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp này phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, độ phù hợp của mô hình và khả năng triển khai khuyến nghị. 

Doanh nghiệp cần gì để ứng dụng Prescriptive Analytics hiệu quả? 

Để ứng dụng phân tích đề xuất hiệu quả, doanh nghiệp cần kết hợp dữ liệu đáng tin cậy, mục tiêu kinh doanh rõ ràng, mô hình phân tích phù hợp và đội ngũ có khả năng triển khai kết quả vào thực tế. Các yếu tố quan trọng gồm:

• Dữ liệu đầy đủ và đáng tin cậy: Thu thập, chuẩn hóa dữ liệu từ các hệ thống bán hàng, tài chính, kho vận hoặc vận hành. Dữ liệu cần được cập nhật thường xuyên để phản ánh đúng tình hình doanh nghiệp.
• Mục tiêu và ràng buộc cụ thể: Xác định rõ vấn đề cần giải quyết, chẳng hạn giảm chi phí, tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối ưu hàng tồn kho. Đồng thời, cần xác định các giới hạn về ngân sách, nhân lực, thời gian và năng lực vận hành.
• Công nghệ và mô hình phân tích phù hợp: Lựa chọn phương pháp tối ưu hóa, mô phỏng hoặc kết hợp với Machine Learning tùy theo đặc điểm bài toán. Hạ tầng dữ liệu và khả năng tích hợp với hệ thống hiện có cũng cần được xem xét.
• Đội ngũ có chuyên môn: Kết hợp kiến thức nghiệp vụ với năng lực phân tích dữ liệu, thống kê và tối ưu hóa để xây dựng mô hình sát thực tế, kiểm tra giả định và diễn giải kết quả.
• Quy trình triển khai và đánh giá: Thử nghiệm trên một bài toán cụ thể, thiết lập chỉ số đo lường hiệu quả, theo dõi kết quả thực tế và cập nhật mô hình khi điều kiện kinh doanh thay đổi. Những quyết định quan trọng cần có cơ chế kiểm tra và phê duyệt phù hợp.

Lời kết

Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu thành các phương án hành động cụ thể. Khi được xây dựng trên dữ liệu đáng tin cậy và mô hình phù hợp, phương pháp này giúp hỗ trợ tối ưu chi phí, nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện chất lượng ra quyết định.