Prescriptive Analytics là gì? Sức mạnh của phân tích đề xuất trong kỷ nguyên số

Theo IDC, tổng lượng dữ liệu số trên toàn thế giới sẽ đạt tới 180 zettabyte (ZB) vào năm 2025, thúc đẩy thị trường trung tâm dữ liệu tăng trưởng gấp đôi lên tới 622,4 tỷ USD vào năm 2030 (P&S Intelligence). Sự phát triển này không chỉ mở ra cơ hội mà còn đặt ra những thách thức lớn trong việc tận dụng dữ liệu hiệu quả. Trong bối cảnh đó, Prescriptive Analytics trở thành công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp khai thác nguồn dữ liệu khổng lồ đó, từ đó đưa ra dự đoán tương lai và đề xuất các giải pháp tối ưu nhất cho sự phát triển của doanh nghiệp. Vậy Prescriptive Analytics là gì và tại sao phân tích đề xuất lại quan trọng đến thế? Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất) là một trong bốn cấp độ phổ biến của quá trình phân tích dữ liệu, bao gồm: Phân tích mô tả (Descriptive Analytics), Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics), Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) và cuối cùng là Phân tích đề xuất. Đây là giai đoạn cao nhất trong hành trình phân tích dữ liệu, không chỉ giúp trả lời câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra?” mà còn cung cấp giải pháp cho câu hỏi “Chúng ta nên làm gì để tối ưu hóa kết quả trong tương lai?”.

>>> Xem thêm: Phân tích dữ liệu là gì? Quy trình và ứng dụng của Data Analytics

Bản chất của Prescriptive Analytics

Phân tích đề xuất kết hợp dữ liệu lịch sử, các mô hình dự đoán và thông tin ngoại vi để đưa ra những gợi ý hành động cụ thể nhằm đạt được kết quả mong muốn. Phương pháp này giúp các tổ chức/doanh nghiệp đưa ra những quyết định tối ưu, đồng thời làm giảm thiểu rủi ro và khai thác tối đa các cơ hội. Đặc biệt, trong bối cảnh như hiện nay, khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) được đưa vào ứng dụng trong phân tích dữ liệu, việc đánh giá và đưa ra đề xuất càng trở nên dễ dàng và tiện ích hơn bao giờ hết. AI đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa phân tích, giúp hệ thống không ngừng học hỏi và cải tiến trong các chu trình làm việc tiếp theo.

Hiện nay, phân tích đề xuất được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục, marketing và cả quản lý giao thông. Nhờ khả năng đề xuất các giải pháp thực tiễn, công cụ này giúp tối ưu hóa nguồn lực, giải quyết nhanh chóng các vấn đề hiện thời, đồng thời cũng có thể đưa ra các gợi ý chiến lược kinh doanh trong trung và dài hạn. 

Ví dụ về Prescriptive Analytics

Để hiểu hơn về khái niệm Prescriptive Analytics là gì, bạn có thể tham khảo ví dụ cụ thể dưới đây:

Trong quản lý logistics: Một công ty vận tải đường bộ thường xuyên gặp phải tình trạng giao hàng trễ vào mùa đông do thời tiết xấu, chủ yếu do tuyết rơi dày. Dựa trên phân tích đề xuất, hệ thống đã xem xét:

• Lịch sử thời tiết và các tuyến đường thường bị ảnh hưởng trong mùa đông.
• Tình trạng hiện tại của đội ngũ: nhân lực, xe cộ và các nguồn lực sẵn có.
• Dự đoán nhu cầu vận chuyển trong mùa đông dựa trên các số liệu đã thu thập được từ các mùa đông trước đó, ví dụ có thể dự đoán dựa trên số liệu cùng kỳ năm trước, hoặc tính toán tuyến tính dựa trên mức tăng trưởng qua mỗi năm,...

Sau quá trình phân tích đề xuất, kết quả đề xuất sẽ trả về các biện pháp như: bổ sung xe tải chịu được điều kiện thời tiết khắc nghiệt, điều chỉnh lộ trình di chuyển của xe (đi qua các tuyến đường ít bị ảnh hưởng bởi tuyết, thay đổi giờ đi chuyển vào các khung giờ tuyết rơi ít hơn) và tăng cường hợp tác với các đối tác vận tải địa phương. Nhờ đó, công ty giảm thiểu nguy cơ giao hàng trễ, đảm bảo hàng đến đúng hẹn theo lịch đã thông báo với khách hàng.

Nguyên lý hoạt động của phân tích đề xuất

Prescriptive Analytics là gì, đây là phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại, không chỉ giúp doanh nghiệp dự đoán tương lai mà còn đề xuất các quyết định tối ưu để đạt được mục tiêu doanh nghiệp mong muốn đạt được. Nguyên lý hoạt động của Prescriptive Analytics khá đơn giản nhưng bao gồm nhiều bước và đòi hỏi tính logic cao, kết hợp nhiều yếu tố và công nghệ tiên tiến, từ đó mang lại kết quả chính xác và hiệu quả.

Cụ thể, phân tích đề xuất hoạt động bằng cách kết hợp dữ liệu có cấu trúc (số liệu, danh mục) và dữ liệu phi cấu trúc (video, hình ảnh, văn bản,...) cùng các kỹ thuật phân tích nâng cao để đưa ra dự đoán và đề xuất giải pháp tối ưu. Hệ thống sử dụng các thuật toán và mô hình học máy (Machine Learning) để mô phỏng nhiều tình huống, dự đoán kết quả “dễ xảy ra nhất” và đưa ra đề xuất hành động tương ứng, đảm bảo kết quả đúng như mong đợi. Đặc biệt, khi có dữ liệu mới, các chương trình sẽ tự động điều chỉnh để nâng cao hiệu quả phân tích, đảm bảo giải pháp luôn phù hợp và tối ưu trong mọi bối cảnh.

Lợi ích và thách thức của Prescriptive Analytics

Tìm hiểu sâu hơn về khái niệm và cách thức vận hành của Prescriptive Analytics là gì có thể thấy rằng, đây là một kỹ thuật đem đến nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp và tổ chức khi áp dụng. Tuy nhiên song hành với đó vẫn là những thách thức, đòi hỏi chúng ta phải liên tục cải tiến để hoàn thiện thêm kỹ thuật này trong tương lai:

Lợi ích

Dưới đây là một số lợi ích của Prescriptive Analytics dễ thấy nhất:

• Đề xuất hành động cụ thể và hiệu quả tương ứng: Prescriptive Analytics cung cấp các gợi ý chi tiết về những hành động cần thực hiện, kèm theo xác suất thành công của từng phương án. Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện nhất và  đưa ra các quyết định có tính căn cứ hơn.
• Tối ưu hóa ra quyết định: Công cụ phân tích này giúp đánh giá nhiều kịch bản khác nhau, từ đó chọn ra phương án tối ưu nhất và dự đoán kết quả tương ứng. Nhờ vậy, các nhà lãnh đạo, quản trị doanh nghiệp sẽ có thể đưa ra những  định hướng và chiến lược phù hợp với mục tiêu của tổ chức.
• Cải thiện hiệu quả vận hành: Phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp có thể nhận diện các điểm nghẽn trong quy trình vận hành, từ đó có phương án phân bổ tài nguyên hợp lý, tiết kiệm tối đa thời gian và chi phí.
• Dự báo và chuẩn bị cho tương lai: Không chỉ tập trung vào các dữ liệu quá khứ, phân tích đề xuất hướng tới những mục tiêu tương lai. Công cụ này giúp doanh nghiệp dự đoán trước các thách thức và cơ hội, từ đó chuẩn bị các kế hoạch ứng biến sẵn sàng cho từng trường hợp.
• Tăng khả năng thích ứng với thị trường biến động: Phân tích dữ liệu theo thời gian thực cho phép doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược một cách nhanh chóng và linh hoạt, đáp ứng những thay đổi “bất chợt” của  xu hướng thị trường và nhu cầu khách hàng.
• Tạo lợi thế cạnh tranh: Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh gay gắt, Prescriptive Analytics là công cụ “hoàn hảo” giúp cung cấp các thông tin giá trị, từ đó tạo điều kiện để doanh nghiệp “đổi mới” mình, khác biệt hóa sản phẩm - dịch và duy trì vị thế dẫn đầu.
• Tăng doanh thu và lợi nhuận: Bằng cách hiểu sâu hơn về nhu cầu khách hàng thông qua kết quả phân tích, kỹ thuật này cũng đồng thời giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh, từ đó gia tăng doanh thu và cải thiện biên lợi nhuận.

Thách thức

Bên cạnh đó, thách thức Prescriptive Analytics phải đối mặt cũng vô cùng lớn:

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đầu vào có ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích. Trong trường hợp nguồn dữ liệu không chính xác hoặc “mơ hồ”, các đề xuất sẽ thiếu đi tính hiệu quả.
• Độ phức tạp cao: Việc áp dụng Prescriptive Analytics yêu cầu đội ngũ nhân sự phải có chuyên môn sâu, thành thạo các kỹ thuật và thuật toán phức tạp, đặc biệt là khả năng xử lý các công cụ tiên tiến.
• Chi phí đầu tư lớn: Để ứng dụng phân tích đề xuất, doanh nghiệp cần đầu tư mạnh vào phần mềm, công nghệ và đội ngũ nhân sự chuyên môn, đồng nghĩa phải chi ra một khoản ngân sách khá lớn.
• Rủi ro từ sự phụ thuộc vào học máy (Machine Learning): Học máy có thể giảm thiểu lỗi do con người khi tiến hành phân tích. Tuy nhiên, nếu dựa quá mức vào nó, các quyết định có thể bị ảnh hưởng bởi các giả định sai lầm.
• Nguy cơ vi phạm đạo đức và pháp lý: Một số đề xuất từ Prescriptive Analytics có thể xung đột với tiêu chuẩn đạo đức hoặc ác quy định pháp lý hiện hành. Do dó, doanh nghiệp cần có sự giám sát chặt chẽ để loại bỏ các quyết định tiềm ẩn nguy cơ tiêu cực.
• Tự mãn và dễ mắc sai lầm: Lệ thuộc vào kết quả phân tích có thể khiến doanh nghiệp rơi vào trạng thái chủ quan, từ đó dẫn đến hành động thiếu cân nhắc hoặc thậm chí không hành động khi cần thiết.

Ứng dụng thực tế của Prescriptive Analytics

Có một thực tế rằng, Prescriptive Analytics là gì chưa thực sự được biết đến rộng rãi bởi hầu hết mọi người, tuy nhiên ứng dụng thực tế của phân tích đề xuất lại khá “quen mặt” với bất kỳ ai trong chúng ta. Dưới đây là những ứng dụng cụ thể của kỹ thuật này:

Prescriptive Analytics trong sản xuất

Trong ngành sản xuất, Prescriptive Analytics được ứng dụng mạnh mẽ để tối ưu hóa quy trình vận hành. Bằng cách dự đoán nhu cầu sản phẩm, cải thiện lịch trình sản xuất, kỹ thuật này giúp giảm tối đa tình trạng lãng phí tài nguyên, nâng cao hiệu suất làm việc của nhà máy. Ngoài ra, kỹ thuật này cũng đồng thời được ứng dụng trong bảo trì. Dựa trên các dữ liệu thu thập được, Prescriptive Analytics có thể xác định thời điểm bảo dưỡng máy móc một cách chính xác, qua đó giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy và loại bỏ các khoản chi phí sửa chữa không cần thiết.

Prescriptive Analytics trong marketing

Có thể thấy rõ nhất trong ngành quảng cáo - tiếp thị. Công cụ này giúp hỗ trợ các nhà tiếp thị tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo bằng cách phân tích hành vi khách hàng và xu hướng của thị trường. Phân tích đề xuất có khả năng đưa ra các gợi ý phù hợp như nội dung quảng cáo, kênh tiếp cận hiệu quả và thời gian triển khai tối ưu, từ đó nâng cao hiệu quả chiến lược marketing.

Prescriptive Analytics trong kinh doanh

Doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích đề xuất để đưa ra các quyết định tài chính sáng suốt như quản lý rủi ro tài chính và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Công cụ này cũng giúp dự đoán gần như chuẩn xác doanh thu, cải thiện hiệu quả việc quản lý nhân sự, đồng thời hỗ trợ các nhà lãnh đạo xây dựng kế hoạch kinh doanh có tính chiến lược hơn.

Prescriptive Analytics trong chuỗi cung ứng

Trong chuỗi cung ứng, Prescriptive Analytics giúp tối ưu hóa quản lý kho hàng bằng cách dự đoán chính xác nhu cầu thị trường và điều chỉnh tồn kho hợp lý. Các công ty logistics cũng sử dụng công cụ này để xây dựng lộ trình vận chuyển tối ưu, giảm bớt thời gian và chi phí vận hành, đồng thời dự đoán trước các sự cố có thể xảy ra và phương án ứng phó, đảm bảo chuỗi cung ứng hoạt động trơn tru.

Prescriptive Analytics trong lĩnh vực y tế

Prescriptive Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc y tế và tối ưu hóa quy trình vận hành của bệnh viện. Các bệnh viện sử dụng công cụ này để dự đoán tỷ lệ tái nhập viện của bệnh nhân, từ đó lên kế hoạch điều trị và sắp xếp phân khu điều trị phù hợp. Ngoài ra, Prescriptive Analytics còn giúp tối ưu hóa việc phân bổ giường bệnh và nguồn lực y tế, đảm bảo bệnh nhân nhận được sự chăm sóc kịp thời, tránh gây quá tải cho các cơ sở y tế khi bước vào mùa cao điểm.

Prescriptive Analytics trong quản lý giao thông

Trong lĩnh vực giao thông, vai trò và tính ứng dụng của Prescriptive Analytics càng được khẳng định mạnh mẽ hơn nữa. Nhiều quốc gia đã ứng dụng kỹ thuật này để xây dựng các tuyến đường và quy hoạch hợp lý hệ thống giao thông, đèn tín hiệu của mình. Từ dữ liệu tổng hợp và phân tích, các ban ngành sẽ đưa ra những kế hoạch phân luồng giao thông hợp lý, bố trí các làn đường phù hợp dành cho mỗi loại xe. Đồng thời có phương án phân bổ các chốt điều hướng giao thông phù hợp theo từng điểm, đảm bảo lưu thông xe ổn định, giảm bớt tình trạng ách tắc.

Prescriptive Analytics trong lĩnh vực tài chính

Prescriptive Analytics được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính để tối ưu hóa lợi nhuận thu về và quản lý rủi ro. Các tổ chức tài chính sử dụng các mô hình phân tích này để đánh giá rủi ro trong các giao dịch, xác định quy mô, khối lượng giao dịch, cũng như lập chiến lược phòng ngừa rủi ro tương ứng. Ngoài ra, các thuật toán phân tích cũng đưa ra các đề xuất giúp làm giảm chi phí giao dịch bằng cách xác định thời điểm và phương thức giao dịch tối ưu, từ đó nâng cao hiệu quả và tính cạnh tranh trong lĩnh vực tài chính.

Một số lưu ý khi áp dụng phân tích đề xuất

Phân tích đề xuất chỉ có thể phát huy được tác dụng tối đa khi bạn áp dụng đúng thời điểm và biết cách triển khai. Dưới đây là một số điểm cần lưu ý khi sử dụng kỹ thuật này trong quản trị và vận hành doanh nghiệp, tổ chức:

• Bám sát quy trình phân tích dữ liệu toàn diện: Hiệu quả của phân tích đề xuất phụ thuộc lớn vào sự chuẩn xác và liền mạch của các giai đoạn phân tích trước đó (bao gồm: Mô tả, Chẩn đoán, Dự đoán). Do vậy, doanh nghiệp cần phải đảm bảo chất lượng dữ liệu và kết quả phân tích ở các bước đầu để giảm thiểu tối đa các sai sót và duy trì sự đồng nhất trong chiến lược.
• Lựa chọn thời điểm áp dụng phù hợp: Phân tích đề xuất yêu cầu sự linh hoạt và khả năng thay đổi nhanh chóng trong từng chiến lược, quy trình hoặc mục tiêu cụ thể. Vì vậy, nó không thích hợp để áp dụng trong các giai đoạn mà doanh nghiệp đang ở trạng thái ổn định hoặc cần sự ổn định. Bởi, việc áp dụng kỹ thuật phân tích có thể sẽ gây ra những xáo trộn không cần thiết, làm ảnh hưởng hoạt động vận hành của doanh nghiệp.
• Quản lý rủi ro trong kết quả đề xuất: Các đề xuất của Prescriptive Analytics chủ yếu được đưa ra dựa trên dữ liệu đầu vào và mô hình giả định, do đó luôn tiềm ẩn rủi ro. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần liên tục cập nhật dữ liệu và theo dõi sát sao để điều chỉnh các đề xuất khi cần, đảm bảo tính hiệu quả và thích nghi tốt với những biến động của thị trường ở từng thời điểm.
• Đầu tư đào tạo nhân sự chuyên môn: Phân tích đề xuất đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về công nghệ, thuật toán và cách triển khai. Nói cách khác, doanh nghiệp nếu muốn đưa vào triển khai Prescriptive Analytics cần phải chú trọng vào việc tổ chức các chương trình đào tạo chuyên sâu cho nhân sự để nâng cao năng lực phân tích và sử dụng công cụ, tối ưu hóa hiệu quả khi áp dụng vào thực tế.
• Đảm bảo tính đồng bộ giữa các phòng ban: Việc áp dụng phân tích đề xuất cần sự phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban liên quan. Vì vậy, doanh nghiệp cần thiết lập quy trình giao tiếp và chia sẻ thông tin hiệu quả để tránh những xung đột hoặc sự chồng chéo trong nhiệm vụ khi thực thi.
• Cân nhắc chi phí và thời gian triển khai: Triển khai phân tích đề xuất đòi hỏi sự đầu tư đáng kể vào công nghệ, công cụ và chất lượng nguồn nhân lực. Doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng về nguồn lực tài chính và thời gian triển khai để đạt được kết quả như mong muốn, tránh gây ảnh hưởng đến hoạt động vận hành, dòng tiền phục vụ cho sản xuất - kinh doanh.

Kết luận:

Từ những thông tin chia sẻ về Phân tích đề xuất trên đây có thể thấy, đây không chỉ là một công cụ phân tích dữ liệu hữu ích mà còn là trợ thủ hỗ trợ doanh nghiệp, cũng như các nhà quản lý trong quá trình ra quyết định, dự báo tương lai, cải thiện hiệu quả vận hành của doanh nghiệp. Từ đó giúp doanh nghiệp tăng khả năng thích thích với thị trường đầy biến động và tối ưu hiệu suất hoạt động. Để phát huy tối đa lợi ích của phương pháp này, các tổ chức cần chú trọng đầu tư vào dữ liệu chất lượng, đào tạo đội ngũ chuyên môn và xây dựng kế hoạch triển khai phù hợp với từng lĩnh vực. Hi vọng những thông tin từ VNPT AI đã giúp bạn hiểu rõ Prescriptive Analytics là gì và nên khai thác công cụ này như thế nào trong tương lai.