Prescriptive analytics
निर्देशात्मक विश्लेषण व्यावसायिक विश्लेषण का एक रूप है जो भविष्य के अवसर का लाभ उठाने या भविष्य के जोखिम को कम करने के लिए निर्णय विकल्पों का सुझाव देता है, और प्रत्येक निर्णय विकल्प के निहितार्थ को दर्शाता है। यह एक उद्यम को वर्णनात्मक और भविष्यसूचक विश्लेषण से प्राप्त जानकारी के आलोक में "सर्वोत्तम कार्रवाई करने" पर विचार करने में सक्षम बनाता है। अवलोकन निर्देशात्मक विश्लेषण व्यावसायिक विश्लेषण का तीसरा और अंतिम चरण है, जिसमें वर्णनात्मक और भविष्यसूचक विश्लेषण भी शामिल हैं। "विश्लेषणात्मक क्षमताओं की अंतिम सीमा" के रूप में संदर्भित, निर्देशात्मक विश्लेषण गणितीय और कम्प्यूटेशनल विज्ञानों के अनुप्रयोग को शामिल करता है और वर्णनात्मक और भविष्यसूचक चरणों के परिणामों का लाभ उठाने के लिए निर्णय विकल्पों का सुझाव देता है। व्यावसायिक विश्लेषण का पहला चरण वर्णनात्मक विश्लेषण है, जो आज भी सभी व्यावसायिक विश्लेषणों में से अधिकांश के लिए जिम्मेदार है। वर्णनात्मक विश्लेषण पिछले प्रदर्शन को देखता है और पिछली सफलता या विफलता के कारणों को देखने के लिए ऐतिहासिक डेटा का खनन करके उस प्रदर्शन को समझता है। अधिकांश प्रबंधन रिपोर्टिंग-जैसे बिक्री, विपणन, संचालन और वित्त-इस प्रकार के पोस्टमॉर्टम विश्लेषण का उपयोग करता है। अगला चरण प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स इस सवाल का जवाब देता है कि क्या होने की संभावना है। यह वह जगह है जहाँ किसी घटना के संभावित भविष्य के परिणाम या किसी स्थिति के होने की संभावना को निर्धारित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा को नियमों, एल्गोरिदम और कभी-कभी बाहरी डेटा के साथ जोड़ा जाता है। अंतिम चरण निर्देशात्मक विश्लेषण है, जो भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने से परे है, लेकिन भविष्यवाणियों से लाभान्वित होने और प्रत्येक निर्णय विकल्प के निहितार्थ को दिखाने के लिए कार्यों का सुझाव भी देता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने और विभिन्न निर्णयों के संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। इसके बाद यह वांछित परिणाम और स्थिति की बाधाओं के आधार पर सर्वोत्तम कार्रवाई का सुझाव देता है। निर्देशात्मक विश्लेषण न केवल यह अनुमान लगाता है कि क्या होगा और यह कब होगा, बल्कि यह भी बताता है कि ऐसा क्यों होगा। इसके अलावा, निर्देशात्मक विश्लेषण भविष्य के अवसर का लाभ उठाने या भविष्य के जोखिम को कम करने के बारे में निर्णय विकल्पों का सुझाव देते हैं और प्रत्येक निर्णय विकल्प के निहितार्थ को दर्शाते हैं। निर्देशात्मक विश्लेषण में संरचित और असंरचित दोनों डेटा शामिल होते हैं, और भविष्यवाणी करने, निर्धारित करने और अनुकूलित करने के लिए उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीकों और विषयों के संयोजन का उपयोग किया जाता है। यह फिर से भविष्यवाणी करने और फिर से निर्धारित करने के लिए लगातार नए डेटा ले सकता है, इस प्रकार स्वचालित रूप से भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करता है और बेहतर निर्णय विकल्प निर्धारित करता है। प्रभावी निर्देशात्मक विश्लेषण संकर डेटा का उपयोग करता है, जो संरचित (संख्या, श्रेणियां) और असंरचित डेटा (वीडियो, चित्र, ध्वनि, पाठ) और व्यावसायिक नियमों का एक संयोजन है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि आगे क्या होगा और यह निर्धारित किया जा सके कि अन्य प्राथमिकताओं से समझौता किए बिना इस अनुमानित भविष्य का लाभ कैसे उठाया जाए। बसु का सुझाव है कि संकर डेटा इनपुट के बिना, निर्देशात्मक विश्लेषण के लाभ सीमित हैं। डेटा प्रकारों की इस विविधता और बढ़ती डेटा मात्रा के अलावा, आने वाला डेटा वेग के संबंध में भी विकसित हो सकता है, यानी अधिक डेटा तेजी से या परिवर्तनीय गति से उत्पन्न किया जा रहा है। व्यावसायिक नियम व्यावसायिक प्रक्रिया को परिभाषित करते हैं और इसमें उद्देश्यों की बाधाएं, प्राथमिकताएं, नीतियां, सर्वोत्तम प्रथाएं और सीमाएं शामिल हैं। गणितीय मॉडल और कम्प्यूटेशनल मॉडल गणितीय विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और संबंधित विषयों जैसे अनुप्रयुक्त सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, संचालन अनुसंधान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर दृष्टि, पैटर्न पहचान, छवि प्रसंस्करण, भाषण पहचान और संकेत प्रसंस्करण से प्राप्त तकनीकें हैं। इन सभी विधियों के सही अनुप्रयोग और उनके परिणामों के सत्यापन का तात्पर्य है कि प्रत्येक निर्देशात्मक विश्लेषणात्मक परियोजना के लिए मानव, कम्प्यूटेशनल और अस्थायी सहित बड़े पैमाने पर संसाधनों की आवश्यकता है। दर्जनों लोगों, उच्च प्रदर्शन वाली मशीनों और हफ्तों के काम के खर्च को कम करने के लिए संसाधनों में कमी पर विचार करना चाहिए और इसलिए परिणाम की सटीकता या विश्वसनीयता में कमी पर विचार करना चाहिए। बेहतर मार्ग एक ऐसी कमी है जो स्वीकार्य सीमाओं के भीतर एक संभावित परिणाम उत्पन्न करती है। विश्लेषण के तीनों चरणों को पेशेवर सेवाओं या प्रौद्योगिकी या संयोजन के माध्यम से किया जा सकता है। मापने के लिए, निर्देशात्मक विश्लेषणात्मक प्रौद्योगिकियों को बढ़ती मात्रा, वेग और डेटा की विविधता को ध्यान में रखने के लिए अनुकूली होने की आवश्यकता है जो अधिकांश मिशन महत्वपूर्ण प्रक्रियाएं और उनके वातावरण उत्पन्न कर सकते हैं। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की एक आलोचना यह है कि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स से इसका अंतर गलत तरीके से परिभाषित है और इसलिए गलत धारणा है। जबकि निर्देशात्मक विश्लेषण शब्द पहली बार आईबीएम द्वारा गढ़ा गया था, और बाद में टेक्सास स्थित कंपनी अयाता द्वारा ट्रेडमार्क किया गया था, अंतर्निहित अवधारणाएं सैकड़ों वर्षों से हैं। निर्देशात्मक विश्लेषण के पीछे की तकनीक सहक्रियात्मक रूप से संकर डेटा, गणितीय मॉडल और कम्प्यूटेशनल मॉडल के साथ व्यावसायिक नियमों को जोड़ती है। निर्देशात्मक विश्लेषण के लिए डेटा इनपुट कई स्रोतों से आ सकते हैंः आंतरिक, जैसे कि एक निगम के अंदर; और बाहरी, जिसे पर्यावरण डेटा के रूप में भी जाना जाता है। डेटा संरचित हो सकता है, जिसमें संख्याएँ और श्रेणियाँ शामिल हैं, साथ ही असंरचित डेटा, जैसे पाठ, चित्र, ध्वनि और वीडियो शामिल हैं। असंरचित डेटा संरचित डेटा से अलग है क्योंकि इसका प्रारूप व्यापक रूप से भिन्न होता है और डेटा परिवर्तन में महत्वपूर्ण प्रयास के बिना पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है। आई. बी. एम. के अनुसार आज दुनिया का 80 प्रतिशत से अधिक डेटा असंरचित है। 2018 में आयता का व्यापार चिह्न रद्द कर दिया गया था। तेल और गैस ऊर्जा में अनुप्रयोग दुनिया का सबसे बड़ा उद्योग है (आकार में $6 ट्रिलियन)। तेल और प्राकृतिक गैस की खोज, विकास और उत्पादन से संबंधित प्रक्रियाएं और निर्णय बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। कई प्रकार के कैप्चर किए गए डेटा का उपयोग पृथ्वी की संरचना और सतह से 5,000-35,000 फीट नीचे की परतों के मॉडल और चित्र बनाने के लिए किया जाता है और कुओं के आसपास की गतिविधियों का वर्णन करने के लिए किया जाता है, जैसे कि निक्षेपण विशेषताएँ, मशीनरी प्रदर्शन, तेल प्रवाह दर, जलाशय का तापमान और दबाव। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर भूकंपीय डेटा, वेल लॉग डेटा, उत्पादन डेटा और अन्य संबंधित डेटा सेटों को लेकर हाइड्रोकार्बन का पता लगाने और उत्पादन दोनों में मदद कर सकता है ताकि पुनर्प्राप्ति को अनुकूलित करने, लागत को कम करने और पर्यावरणीय पदचिह्न को कम करने के लिए कुओं को कैसे और कहाँ ड्रिल करना, पूरा करना और उत्पादन करना है, इसके लिए विशिष्ट व्यंजनों को निर्धारित किया जा सके। अपरंपरागत संसाधन विकास वैश्विक वस्तु अर्थशास्त्र द्वारा निर्धारित अंतिम उत्पाद के मूल्य के साथ, अपस्ट्रीम ई एंड पी में ऑपरेटरों के लिए प्रतिस्पर्धा का आधार अपने साथियों की तुलना में संसाधनों का अधिक कुशलता से, प्रभावी ढंग से, अनुमानित रूप से और सुरक्षित रूप से पता लगाने और निकालने के लिए पूंजी को प्रभावी ढंग से तैनात करने की क्षमता है। अपरंपरागत संसाधन खेल में, जलाशय की विसंगतियों से परिचालन दक्षता और प्रभावशीलता कम हो जाती है, और उच्च स्तर की अनिश्चितता से निर्णय लेने में कमी आती है। इन चुनौतियों को कम स्वास्थ्य लाभ कारकों और व्यापक प्रदर्शन भिन्नताओं के रूप में प्रकट किया जाता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर सटीक रूप से उत्पादन की भविष्यवाणी कर सकता है और स्रोत, संरचना, आकार या प्रारूप की परवाह किए बिना एक साथ कई आंतरिक और बाहरी चरों को मॉडलिंग करके नियंत्रणीय ड्रिलिंग, पूर्णता और उत्पादन चरों के इष्टतम विन्यास निर्धारित कर सकता है। निर्देशात्मक विश्लेषण सॉफ्टवेयर निर्णय विकल्प भी प्रदान कर सकता है और प्रत्येक निर्णय विकल्प के प्रभाव को दिखा सकता है ताकि संचालन प्रबंधक भविष्य के अन्वेषण और उत्पादन प्रदर्शन की गारंटी देने के लिए समय पर उचित कार्रवाई कर सकें, और अपने उपयोगी जीवनकाल के दौरान हर बिंदु पर परिसंपत्तियों के आर्थिक मूल्य को अधिकतम कर सकें। ऑयलफील्ड उपकरण रखरखाव ऑयलफील्ड उपकरण रखरखाव के क्षेत्र में, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स विन्यास को अनुकूलित कर सकता है, अनियोजित डाउनटाइम का अनुमान लगा सकता है और रोक सकता है, फील्ड शेड्यूलिंग को अनुकूलित कर सकता है, और रखरखाव योजना में सुधार कर सकता है। जनरल इलेक्ट्रिक के अनुसार, विश्व स्तर पर 130,000 से अधिक इलेक्ट्रिक सबमर्सिबल पंप (ई. एस. पी.) स्थापित हैं, जो दुनिया के तेल उत्पादन का 60 प्रतिशत है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स को यह अनुमान लगाने के लिए तैनात किया गया है कि एक ईएसपी कब और क्यों विफल होगा, और विफलता को रोकने के लिए आवश्यक कार्यों की सिफारिश करता है। स्वास्थ्य, सुरक्षा और पर्यावरण के क्षेत्र में, निर्देशात्मक विश्लेषण उन घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं जो तेल और गैस कंपनियों के लिए प्रतिष्ठा और वित्तीय नुकसान का कारण बन सकती हैं। मूल्य निर्धारण एक अन्य ध्यान केंद्रित करने वाला क्षेत्र है। प्राकृतिक गैस की कीमतों में आपूर्ति, मांग, अर्थव्यवस्था, भू-राजनीति और मौसम की स्थिति के आधार पर नाटकीय रूप से उतार-चढ़ाव होता है। गैस उत्पादकों, पाइपलाइन पारेषण कंपनियों और उपयोगिता कंपनियों की गैस की कीमतों की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने में गहरी रुचि है ताकि वे नकारात्मक जोखिम से बचाव करते हुए अनुकूल शर्तों को पूरा कर सकें। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर एक साथ आंतरिक और बाहरी चर का मॉडलिंग करके कीमतों का सटीक अनुमान लगा सकता है और निर्णय विकल्प भी प्रदान कर सकता है और प्रत्येक निर्णय विकल्प का प्रभाव दिखा सकता है। समुद्री उद्योग में अनुप्रयोग थोक वाहक और तेल टैंकरों के लिए सामान्य संरचनात्मक नियम (आई. ए. सी. एस. संगठन द्वारा प्रबंधित) जहाज के पतवार निर्माण की सुरक्षा को सत्यापित करने के लिए समर्पित संख्यात्मक उपकरणों और एल्गोरिदम द्वारा जांच योग्य गणनाओं के दो मुख्य वर्गों में से एक के रूप में "निर्देशात्मक आवश्यकताएँ" शब्द का गहन उपयोग करते हैं। स्वास्थ्य सेवा में अनुप्रयोग कई कारक स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को व्यावसायिक प्रक्रियाओं और संचालन में नाटकीय रूप से सुधार करने के लिए प्रेरित कर रहे हैं क्योंकि संयुक्त राज्य अमेरिका का स्वास्थ्य सेवा उद्योग बड़े पैमाने पर सेवा के लिए शुल्क, मात्रा-आधारित प्रणाली से शुल्क-के-प्रदर्शन, मूल्य-आधारित प्रणाली में आवश्यक प्रवास की शुरुआत करता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स विभिन्न हितधारकों को शामिल करते हुए कई क्षेत्रों में प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करने के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा हैः भुगतान करने वाले, प्रदाता और दवा कंपनियां। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स प्रदाताओं को उनके द्वारा प्रबंधित आबादी तक अपनी नैदानिक देखभाल वितरण की प्रभावशीलता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं और इस प्रक्रिया में बेहतर रोगी संतुष्टि और प्रतिधारण प्राप्त कर सकते हैं। प्रदाता सुविधा देखभाल प्रकरणों और घर आधारित टेलीहेल्थ से डेटा को मिलाकर जोखिम स्तरीकृत आबादी के लिए उपयुक्त हस्तक्षेप मॉडल की पहचान करके बेहतर जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन कर सकते हैं। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को उनकी क्षमता योजना में आर्थिक डेटा, जनसंख्या जनसांख्यिकीय रुझान और जनसंख्या स्वास्थ्य रुझान जैसे बाहरी कारकों के डेटा के साथ संयुक्त रूप से परिचालन और उपयोग डेटा का लाभ उठाने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करके लाभ पहुंचा सकते हैं, ताकि भविष्य के पूंजी निवेश जैसे कि नई सुविधाओं और उपकरणों के उपयोग के लिए अधिक सटीक योजना बनाई जा सके और साथ ही अतिरिक्त बिस्तरों को जोड़ने और मौजूदा सुविधा का विस्तार करने बनाम एक नया निर्माण करने के बीच के अंतर को समझा जा सके। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स दवा कंपनियों को दुनिया भर में नैदानिक परीक्षणों के लिए सबसे उपयुक्त रोगी समूहों की पहचान करके अपने दवा विकास में तेजी लाने में मदद कर सकते हैं-ऐसे रोगी जिनके अनुपालन की उम्मीद है और जटिलताओं के कारण परीक्षण से बाहर नहीं निकलेंगे। एनालिटिक्स कंपनियों को बता सकते हैं कि वे कितना समय और पैसा बचा सकते हैं यदि वे किसी विशिष्ट देश बनाम दूसरे में एक रोगी समूह का चयन करते हैं। प्रदाता-दाता वार्ता में, प्रदाता भविष्य में सेवा उपयोग की एक मजबूत समझ विकसित करके स्वास्थ्य बीमाकर्ताओं के साथ अपनी बातचीत की स्थिति में सुधार कर सकते हैं। उपयोग की सटीक भविष्यवाणी करके, प्रदाता कर्मियों को बेहतर ढंग से आवंटित भी कर सकते हैं। एनालिटिक्स एप्लाइड स्टैटिस्टिक्स बिग डेटा बिजनेस एनालिटिक्स बिजनेस इंटेलिजेंस डेटा माइनिंग डिसीजन मैनेजमेंट डिसीजन इंजीनियरिंग फोरकास्टिंग हडूप मैपराइड्यूस ओएलटीपी ऑपरेशंस रिसर्च स्टैटिस्टिक्स नोट्स संदर्भ आगे पढ़ने के लिए डेवनपोर्ट, थॉमस एच., कालाकोटा, रवि, टेलर, जेम्स, लाम्पा, माइक, फ्रैंक्स, बिल, जेरेमी, शापिरो, कोकिन्स, गैरी, वे, रॉबिन, किंग, जॉय, शेफर, लोरी, रेनफ्रो, सिंडी और सिटिग, डीन, 2012 इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट फॉर एनालिटिक्स में एनालिटिक्स के लिए भविष्यवाणियां (15 दिसंबर, 2011) बर्टोलुची, जेफ, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स एंड डेटाः नेक्स्ट बिग थिंग? सूचना सप्ताह। (15 अप्रैल, 2013)। लैनी, डगलस और कार्ट, लिसा, (20 मार्च, 2012)। डेटा वैज्ञानिक और 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