Итак, мы добрались до последнего уровня – прескриптивной аналитики. У этого термина есть разные определения и интерпретации. Здесь мы будем говорить о технологиях, определяющих, что именно нужно делать на основании данных и дата-аналитики, и о бизнес-решениях, которые следует принять. Таким образом, данные или технологии предписывают нам (или советуют), как поступить. Это достаточно продвинутый уровень аналитики, но для него далеко не всегда требуется много сотрудников: необходимы лишь те, кто действительно способен интерпретировать и использовать информацию для принятия более взвешенных и обоснованных решений.

Рассматривать мир прескриптивных методов следует как способ дополнить человеческие возможности. Технологии, используемые на этом уровне, позволяют просеивать огромные объемы данных, что ускоряет процесс анализа и исключает возможность человеческих ошибок. Однако затем нужно правильно интерпретировать данные, предоставленные программой. Предписывающие методы помогают получить достоверные результаты анализа, но принятие на их основе правильных решений – задача человека.

Какие существуют технологии прескриптивного анализа? Есть много компьютерных программ и сервисов – от более простых и понятных Domo и Alteryx до таких продвинутых, как SAS или SAP Predictive Analytics. Эти инструменты способны стать прекрасным подспорьем в прескриптивном анализе, но, если у вас нет сотрудников, которые умеют интерпретировать результаты работы программ и принимать решения самостоятельно, вложения в ПО могут оказаться бессмысленными.