Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, doanh nghiệp không chỉ cần biết “chuyện gì đã xảy ra” mà còn phải dự đoán “chuyện gì sắp xảy ra” và “nên làm gì tiếp theo”. Chính vì vậy, hai khái niệm predictive analytics và prescriptive analytics ngày càng được quan tâm. Cả hai đều thuộc chuỗi phân tích dữ liệu nâng cao, nhưng mỗi phương pháp lại có vai trò riêng. Bài viết này giúp bạn hiểu rõ predictive analytics là gì, prescriptive analytics là gì, và cách phân biệt chúng qua các yếu tố cụ thể.
1. Predictive Analytics là gì?
Predictive analytics là phương pháp sử dụng dữ liệu lịch sử, mô hình thống kê và học máy để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Mục tiêu là giúp doanh nghiệp nhìn thấy trước xu hướng, rủi ro hoặc cơ hội.
Ví dụ, trong lĩnh vực bán lẻ, predictive analytics giúp dự báo nhu cầu hàng hóa, tối ưu tồn kho. Trong tài chính, nó dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ hoặc biến động thị trường. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch chuẩn xác và giảm thiểu rủi ro.
Predictive analytics còn giúp doanh nghiệp hiểu hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường và phản ứng kịp thời với biến động, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh.
→ Tìm hiểu chi tiết: Predictive analytics là gì? Khi nào nên ứng dụng?
2. Prescriptive Analytics là gì?
Prescriptive analytics là bước nâng cao hơn trong chuỗi phân tích dữ liệu. Nó không chỉ dự đoán tương lai mà còn đưa ra các gợi ý hành động tối ưu dựa trên dữ liệu dự đoán.
Phương pháp này sử dụng thuật toán tối ưu hóa, mô phỏng và trí tuệ nhân tạo (AI) để trả lời câu hỏi: “Doanh nghiệp nên làm gì để đạt kết quả tốt nhất?”. Ví dụ, hệ thống có thể khuyến nghị chiến lược giá tối ưu hoặc lộ trình vận hành hiệu quả nhất trong chuỗi cung ứng.
Prescriptive analytics cho phép doanh nghiệp tự động hóa quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực. Nó giúp giảm rủi ro, tăng năng suất và tối ưu hóa nguồn lực mà các phương pháp phân tích truyền thống khó đạt được.
→ Tìm hiểu chi tiết: Prescriptive analytics là gì? Khi nào nên ứng dụng?
6 Yếu tố so sánh giữa hai công cụ phân tích dữ liệu Predictive Analytics và Prescriptive Analytics
1. Mục tiêu và mục đích sử dụng
Predictive analytics giúp doanh nghiệp dự đoán sự kiện và xu hướng tương lai để chuẩn bị trước. Nó hữu ích cho việc lập kế hoạch dài hạn và nhận diện rủi ro.
Ngược lại, prescriptive analytics hướng tới việc ra quyết định hành động cụ thể, giúp doanh nghiệp biết chính xác nên làm gì dựa trên dự đoán. Nếu phương pháp phân tích data predictive trả lời “điều gì sẽ xảy ra?”, thì prescriptive trả lời “chúng ta nên làm gì tiếp theo?”.
Hai phương pháp phân tích dữ liệu này bổ trợ nhau: predictive cung cấp thông tin, prescriptive chuyển hóa thông tin thành hành động.
2. Công nghệ cốt lõi
Predictive analytics dựa vào mô hình thống kê, machine learning và khai thác dữ liệu (data mining) để tạo dự đoán. Các công cụ phổ biến là Python, R, SAS hay SPSS.
Prescriptive analytics sử dụng tối ưu hóa toán học, mô phỏng Monte Carlo và AI ra quyết định. Nó yêu cầu hệ thống tính toán mạnh, khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và thuật toán phức tạp hơn nhiều so với predictive.
→ Có thể bạn quan tâm: Machine Learning là gì? Khái niệm, phân loại và ứng dụng của Machine
3. Yêu cầu dữ liệu sử dụng
Công cụ phân tích data predictive thường dựa vào dữ liệu lịch sử có cấu trúc, như doanh số, hành vi khách hàng, dữ liệu vận hành. Độ chính xác phụ thuộc vào chất lượng và độ đầy đủ của dữ liệu.
Prescriptive analytics yêu cầu tập dữ liệu phức hợp hơn, bao gồm dữ liệu lịch sử, dự báo, dữ liệu phi cấu trúc (như đánh giá người dùng, xu hướng thị trường) và kết quả mô phỏng. Sự kết hợp này giúp mô hình ra quyết định linh hoạt và chính xác hơn.
4. Các ứng dụng phổ biến
Predictive analytics được áp dụng rộng rãi trong marketing để dự đoán hành vi khách hàng, tối ưu chiến dịch quảng cáo. Trong tài chính, dự báo rủi ro tín dụng và biến động thị trường. Trong sản xuất, nó hỗ trợ bảo trì dự đoán, giảm thời gian ngừng máy và chi phí vận hành.
Prescriptive analytics lại được dùng nhiều trong các lĩnh vực cần tối ưu hóa quy trình và ra quyết định chiến lược. Ví dụ, logistics có thể chọn lộ trình vận chuyển hiệu quả, chuỗi cung ứng xác định cách phân bổ nguồn lực tối ưu, y tế chọn phác đồ điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.
5. Thời gian triển khai
Công cụ phân tích data Predictive thường triển khai nhanh hơn, nhờ yêu cầu kỹ thuật và mô hình đơn giản hơn. Đây là lựa chọn lý tưởng cho doanh nghiệp mới bắt đầu với dữ liệu.
Prescriptive analytics triển khai lâu hơn, vì cần tích hợp nhiều hệ thống, dữ liệu thời gian thực và mô hình ra quyết định phức tạp. Tuy nhiên, khi vận hành ổn định, prescriptive giúp tự động hóa quyết định và phản ứng nhanh với biến động thị trường.
6. Thách thức khi triển khai
Predictive analytics gặp thách thức chủ yếu về chất lượng dữ liệu và độ chính xác mô hình. Nếu dữ liệu thiếu hoặc thiên lệch, dự đoán sẽ sai và dẫn đến quyết định kém hiệu quả.
Prescriptive analytics phức tạp hơn, đòi hỏi hạ tầng dữ liệu mạnh, nguồn dữ liệu đa dạng và đội ngũ chuyên gia AI và tối ưu hóa. Việc tích hợp vào quy trình ra quyết định cũng là thách thức về vận hành và văn hóa tổ chức.
Xu hướng tương lai: Kết hợp hai mô hình phân tích data cùng AI
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp kết hợp các phương pháp phân tích dữ liệu predictive và prescriptive để tối ưu hiệu quả. Predictive cung cấp dự đoán, prescriptive biến dự đoán thành hành động cụ thể.
Với sự hỗ trợ của AI thế hệ mới, hai mô hình gắn kết hơn: AI học từ dữ liệu dự đoán để cải thiện khuyến nghị hành động, đồng thời phản hồi kết quả để nâng cao độ chính xác dự đoán. Đây là nền tảng cho hệ thống ra quyết định thông minh tự động, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh và hiệu quả.
→ Có thể bạn quan tâm: AI là gì? Tại sao AI lại làm xoay chuyển thế trận kinh doanh trong thời
Hiểu rõ sự khác biệt giữa predictive analytics và prescriptive analytics giúp doanh nghiệp lựa chọn chiến lược dữ liệu phù hợp. Predictive giúp dự đoán xu hướng, prescriptive giúp ra quyết định tối ưu. Khi kết hợp hai phương pháp cùng AI, doanh nghiệp không chỉ dự đoán được tương lai mà còn biết hành động đúng đắn để đạt mục tiêu chiến lược, tối ưu nguồn lực và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.
→ Có thể bạn quan tâm: Cập nhật các công cụ và phương pháp phân tích data hiện đại qua chương trình thạc sĩ BADT – Phân tích dữ liệu và chuyển đổi số tại SOM AIT