在2014年，Gartner公司(著名的IT市場分析公司)將規(guī)范性分析(又名時效性數(shù)據(jù)分析，prescriptive analytics)置于他們的技術(shù)成熟度曲線(Hype cycle，用以考察新興技術(shù))上過高期望峰值階段的最開始。Gartner稱，規(guī)范性分析還需要5-10年的時間才能成為世界各地會議室的討論話題。那 么，什么是規(guī)范性分析?我們能夠如何利用它?以及它如何幫助企業(yè)機構(gòu)在制定決策中起到作用呢?
規(guī)范性分析可以被看作是大數(shù)據(jù)的未來。如果我們將描述性分析(descriptive analytics)視作商業(yè)智能的基石，預(yù)測分析(predictive analytics)視為大數(shù)據(jù)的基石，那么我們就可以斷言，規(guī)范性分析將是大數(shù)據(jù)的未來。早 先，我已經(jīng)解釋過這三種類型分析之間的差異(參考1)，這里我們稍作回顧：描述性分析是指考察歷史數(shù)據(jù)，范圍可以從1分鐘前到一年前。這就好比是在駕車中 觀察后視鏡。預(yù)測分析是指利用所有這些數(shù)據(jù)預(yù)測目的地;類似導(dǎo)航系統(tǒng)指導(dǎo)我們?nèi)绾务{駛以及何時到達。規(guī)范性分析是自動駕駛汽車，即它知道基于無限數(shù)據(jù)點和 計算得到的確切的最優(yōu)路線。毫無疑問，谷歌的自動駕駛汽車大量應(yīng)用了規(guī)范分析。
規(guī)范性分析采用了最新的技術(shù)(如機器 學(xué)習(xí)和人工智能)來了解未來的決定有何影響，然后利用那些情況來確定最佳結(jié)果。借助規(guī)范性分析，理解和把握未來的機會或降低未來的風(fēng)險成為可能，因為預(yù)測 是隨著數(shù)據(jù)不斷加入而連續(xù)更新的。規(guī)范性分析，基本上為機構(gòu)提供了一個“水晶球”(“占卜”未來的能力)。當(dāng)規(guī)范性分析發(fā)展到在無需大數(shù)據(jù)科學(xué)家的情況 下，決策者依然能夠預(yù)測未來、并采取行動來優(yōu)化所預(yù)測到的未來的階段時，它將會成為非常強大的工具。
雖然規(guī)范性分析 是仍處于起步階段，我們看到越來越多的應(yīng)用案例。有幾個大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司特別注重規(guī)范性分析。最為人所知的是Ayata。他們使用專利軟件來預(yù)測會發(fā)生的事 件、時間以及原因。該公司主要側(cè)重于石油和天然氣工業(yè)，但規(guī)范性分析也有其他多個應(yīng)用案例。規(guī)范性分析應(yīng)用于有過多變量、選項、約束和數(shù)據(jù)集的情況。技術(shù) 缺席的情況下，該系統(tǒng)實在過于復(fù)雜以致于人們無法有效地評估這些方案。此外，在現(xiàn)實生活中實驗風(fēng)險太大或花費巨大的時候，規(guī)范性分析也可以派上用場。讓我 們來看看三個可能的案例：
旅游和運輸優(yōu)化
規(guī)范性分析的一個重要特征是對許多大型數(shù)據(jù)集的需求。因此，旅游業(yè)就是這樣一個最新的分析中看到巨大潛力的行業(yè)。在線旅游網(wǎng)站，如航空訂票服務(wù)、酒店網(wǎng)站或 汽車租賃網(wǎng)站，紛紛轉(zhuǎn)向規(guī)范性分析，通過對旅行要素、購買和客戶變量(如人口統(tǒng)計和社會圖示、需求水平及其他相關(guān)數(shù)據(jù)源)的多次復(fù)雜迭代來進行篩選，從而 優(yōu)化其定價和銷售策略。
旅游行業(yè)的其他應(yīng)用包括分割基于多個數(shù)據(jù)集的(潛在)客戶以了解營銷策略的制定。更準(zhǔn)確的定位當(dāng)然會導(dǎo)致更高的轉(zhuǎn)化率，從而能夠進行更詳細的分割，為此需要很多不同的變量。以洲際酒店集團為例，他們用650個變量來為合適的客戶確定最佳價格/產(chǎn)品組合。
另一個規(guī)范性分析的案例是物流業(yè)路徑優(yōu)化問題。UPS是這方面絕佳的例子，他們結(jié)合數(shù)以百計的數(shù)據(jù)源進行分析，可以對旗下的每輛卡車每分鐘推送10.000s路線優(yōu)化。此項舉措一年可以為公司節(jié)約數(shù)百萬美元的燃油。
通過水力壓裂法(液壓破碎法, fracking)生產(chǎn)石油
在過去幾年，尤其是在美國，水力壓裂法取得了井噴式的發(fā)展。僅在2013年， 310億美元就被花費在了26,100個美國礦井的次優(yōu)壓裂階段。為了知道在哪里進行壓裂能夠使過程更安全，并且優(yōu)化水力壓裂流程，海量數(shù)據(jù)集(高達PB 級數(shù)據(jù))是必需的。數(shù)據(jù)集如聲音(壓裂和鉆井)、圖像(地震、測井記錄)、視頻(攝像機監(jiān)測水力壓裂和傳感器測量各種變量)、文本文件(由鉆井員記錄)和 其他種類的數(shù)據(jù)都必須實時分析來推薦最優(yōu)的水力壓裂位置和壓裂流程來取得最佳效果。
改善醫(yī)療保健行業(yè)
醫(yī) 療行業(yè)中產(chǎn)生的不同類型大量數(shù)據(jù)集也亟待分析。當(dāng)醫(yī)療保健機構(gòu)結(jié)合各種數(shù)據(jù)(如病人的病歷、用藥信息、經(jīng)濟數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計和社會圖示數(shù)據(jù)、健康趨勢、醫(yī)院 數(shù)據(jù)等)，他們將能夠以更低廉的價格提供更好的醫(yī)療服務(wù)，這樣將能夠改善未來在新的設(shè)施或醫(yī)療設(shè)備方便的資本投資，并提高醫(yī)院的工作效率。
結(jié)合這么多不同的數(shù)據(jù)集也可以為醫(yī)生提供在制定患者的最佳治療方案方面的建議。得益于合并和分析多個數(shù)據(jù)集，Aurora保健中心得以提高醫(yī)療保健水平，減少了10%的返院率，從而每年節(jié)省6百萬美元。
同時制藥企業(yè)可以通過規(guī)范性分析來改善他們的藥物研制進程并縮短新藥推向市場的時間。藥物仿真模擬可以更快的改進藥物并且更容易找到基于多個變量的合適的病人來進行臨床試驗。
規(guī)范性分析是大數(shù)據(jù)的明日之星，但成為通用工具仍然前路漫漫。它的潛力巨大，但也需要大量數(shù)據(jù)以便能作出正確的決定。只有極少數(shù)的企業(yè)和行業(yè)擁有能夠運用規(guī)范性分析得到可用結(jié)論的數(shù)據(jù)規(guī)模。然而，在5-10年之后，它將和今天的商業(yè)智能一樣隨處可見。
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