规范性分析如何改变每个行业的面貌？

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规范性分析是最复杂的业务分析类型，可以为企业带来最大的智能和价值。它旨在建议（规定）最佳决策选项，以便利用大量数据利用预测的未来。

在过去的几年里，分析的商业用途出现了爆炸式增长。世界各地的公司都在使用分析工具来更好地了解客户的需求。


业务分析是指广泛使用通过各种来源获取的数据、统计和定量分析、解释性和预测性模型以及基于事实的管理，以推动适当的利益相关者做出决策和采取行动。

业务分析分为三个主要阶段，其特点是难度、价值和智能程度不同： “描述性分析”、“预测性分析”、“规范性分析”。

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目前，绝大多数业务分析工作都花在了描述性分析和预测分析上，采用的典型方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能和模拟。

与描述性和预测性相比，规范性分析仍然不够成熟。它被认为是提高数据分析成熟度和提前优化决策以提高业务绩效的下一步。

规范性分析是最复杂的业务分析类型，可以为企业带来最大的智能和价值。它旨在建议（规定）最佳决策选项，以便利用大量数据利用预测的未来

预测分析是数据挖掘技术的延伸。两者都基于可追溯到几十年前的大量数学理论。数据挖掘技术有助于检查大量数据。人们可以筛选数据中所有混乱和重复的噪音，以发现模式并使用该信息来评估可能的结果，然后做出明智的决定。

现在，让我们快速行动，看看数据分析如何在不同行业中发挥重要作用。

1. 农业数据分析

在农业领域，可以将数据分析应用于收集的机械和农业数据，以在物理特性不变的情况下减少损失、提高效率和降低成本。


这实现了称为精准农业 (PA) 或卫星农业的现代农业概念。这种耕作方式有助于农民认识到耕地的变化以及如何调整土地不同部分的投入以优化产出。

数据驱动的决策已经从商业部门扩展到农业部门。农业综合企业中的许多大型企业正在参与数据分析研究和开发。他们正在为 PA 和农业中的各种其他问题提供解决方案。公司之间的激烈竞争已经开始。

Deere.com 是一个数据分析平台，它提供了在网络端口上存储、分析和可视化结果的可能性。在这些平台的帮助下，农民可以弄清楚何时何地种植哪种作物，何时耕种和收获，以及在工作过程中应该遵循哪条优化路径。

2. 医疗保健中的数据分析


与农业类似，数据分析在医疗保健行业的发展中发挥着至关重要的作用。随着智能设备（包括智能手表、智能手机和智能腕带）的普及，医疗保健的新维度已经出现——智能医疗保健。

现在医生可以远程检查他们的病人并在旅途中提出治疗建议。智能医疗也为患者提供了许多新的可能性。患者可以随时了解自己的健康和健身数据，找到其他患有相同疾病的患者讨论各种治疗方法，并轻松跟踪术后需求。

SAP Real-Time Analytics 是用于患者护理、人力资源、财务、护理协作和医疗保健分析的完整解决方案

SAP Real-Time Analytics 使用从电子健康记录、研究、医生笔记、保险索赔和社交媒体数据中收集的大健康数据来降低成本并提高护理质量。

3. 制造业中的数据分析

数据分析提供了一种精细的方法来诊断和改进整个制造缺陷。改进生产流程、产品质量、生产周期和每单位投入的产出量始终符合制造商的利益。

制造商可以使用数据分析来利用从现场工厂机械收集的数据以及其他传统（工厂日志）和社交数据。在制造业中使用数据分析的一些优势是

获得对不同流程的意想不到的见解
提高准确性、质量和产量（每单位输入的输出量）
提高产品供需预测
跨多个指标增强对工厂绩效的理解
提升产品质量
跟踪所有有缺陷组件的产品，
预测机器故障，
量化日常生产如何影响财务业绩，
通过持续监控产品而不是定期维护来提供抢先维护和服务
确定失败的根本原因
IBM Analytics提供了一个完整的分析解决方案，可用于汽车、国防、化工、石油、能源、航空航天、电子和其他行业，以深入了解运营、库存、市场需求、供应链和绩效。

通用电气 (GE) Brilliant Manufacturing 是一个软件套件，可连接物联网中的人员、机器、材料和流程。该套件通过高级实时分析最大限度地提高制造生产性能并优化运营。

BOSCH 制造分析是一种用于分析生产数据的解决方案。借助该套件，可以使用来自不同来源的不同类型的数据（例如测试、过程和机器数据）来改进生产过程和产品质量，同时降低成本。

4. 互联汽车中的数据分析


联网车辆是一种设计成能够连接到互联网和其他联网设备的车辆，包括智能手机、交通信号灯、路上的其他车辆、智能家电等。

数据分析为汽车制造商提供对车辆系统、特定条件下车辆行为和驾驶员模式的重要洞察。

福特和 IBM 正在合作开发一个分析从车辆收集的数据的平台。基于来自不同来源的数据，他们的车辆能够在预期的基础上运行，他们可以预见人眼无法看到的不同事物。

宝马集团还使用 IBM 大数据和分析技术来优化其产品、维修和维护流程。IBM SPSS 预测分析软件用于组合和分析来自不同来源的数据，例如预生产传感器数据、车间记录和大量原型试驾。

特斯拉汽车制造商正在从其联网汽车中收集数据，并使用远程信息处理将关键数据点批量传输到后端大数据池。

Caterpillar, Inc. 是世界领先的建筑和采矿设备制造商。他们创建了一个名为分析与创新 (AI) 的新组织部门，以形成一个广泛且相互关联的分析生态系统。

从巨型机器收集的数据用于开发预测性和规范性信息。通过使用数据分析，他们能够通过将特定机器的运行数据与该机器的基准数据进行比较来指出特定机器的运行效率低下。

5. 乳制品市场的数据分析


如今，不仅这些行业可以从物联网中受益，而且人类最古老的行业之一，即牛奶生产也正在利用智能技术。

价格急剧下跌使农民受害最深。奶牛的福利对农民来说非常重要，因为只有健康快乐的奶牛才能提供最大量的牛奶。农民可以自己确定奶牛的健康状况，但这仅适用于小牛群。

这就是为什么农民更频繁地使用跟踪系统和数据分析来自动监测畜群的健康状况。这些货架系统确实有传感器，借助这些传感器，您可以预测奶牛的活动和健康状况。

欧洲产品名为 Hetime 和 Lely 产品名为 Qwes-H 也集成了反刍检测。它告诉农民每头奶牛在反刍上花费了多少时间，这是他们健康的一个重要指标。

现在，农民可以随时随地通过个人电脑、笔记本电脑或智能手机访问有关畜群健康和运动行为的数据。

最后的话

我希望通过整个博客，您可以正确地决定和分析数据分析如何在每个行业中发挥重要作用。我只能说几乎没有任何行业不使用数据分析。

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关键词：规范性 Caterpillar Analytics Real-time Brilliant