规范分析:定制的供应链计划

规范的分析适用于组织的任何领域。但这对于产生大量数据的供应链来说尤其重要。商业分析方法收集所有可能的数据，并将其转换为准确的信息，使公司能够了解发生了什么和可能发生什么，这样他们就能设计出最佳的行动方案．

通过使用技术，例如大数据、人工智能(人工智能),数据挖掘，规定性分析帮助组织优化他们的供应计划。此外，它使他们能够驱动和自动化决策，以实现他们设定的目标。

什么是规范分析?

规范分析属于业务分析的范畴。它包括收集数据，建议行动，并预测其影响协助决策，找出最佳的解决方案。咨询公司Gartner将规范性分析描述为一个问题的答案:“我们能做些什么来实现_______ ?”

不像其他类型的分析(如描述性或预测性)，说明性超越了预测结果。也就是说，它建议的行动这将为公司带来最大的利益。的学术论文规范分析:文献综述和研究挑战，在国际信息管理杂志，表明说明性分析“寻求为未来找到最佳行动方案”。作者说:“规定性分析通常被认为是提高数据分析成熟度的下一步，并提前优化决策以提高业务绩效。”

规范分析是基于运筹学、预测分析和统计技术来量化未来决策的影响。通过使用当前和历史数据，它允许公司评估可能发生的情况，并在其他备选方案中推荐最佳行动计划。规定性分析依赖于自动化决策和提高组织运营效率的管理系统和算法。

Gartner研究预测快照:规定性分析软件预言规范分析软件市场将达到18.8亿美元到2022年，年均复合增长率达到20.6%。根据Gartner的说法，规范分析的特点是使用图形分析、模拟、推荐引擎、启发式和机器学习等技术。规范性分析的工作原理是收集、调整和管理数据更好利用资源，提高经营效益。

描述性分析、预测性分析和说明性分析之间的区别

描述性分析包括收集和分析历史数据，以查明发生了什么并确定业务的当前状态。预测分析另一方面，它结合历史数据、规则和高级算法来预测或估计可能发生的事情。它的目标是预测并领先于未来的情况。

最后,说明性分析被认为是业务分析的第三个阶段因为它从公司最常用的两种分析中获取信息:描述性分析和预测性分析。

描述性分析、预测性分析和规定性分析之间的主要区别在于组织在分析数据后所进行的干预类型。规定性分析帮助企业知道如何优化他们的流程，并找出他们可以做什么以及如何做来实现这些目标——或者如果目标是消极的，就避免它们。与描述性和预测性分析相反，是说明性分析使用模拟和优化技术来确定针对特定情况的最佳行动方案．

规范分析:供应链应用

规定性分析支持决策与制造和物流有关，优化公司的供应链。规定性分析在供应链中的主要应用包括:

• 消费趋势预测:规定性分析可以根据消费者的意图进行推断，并预测需求模式，从而做出正确的决策。计算消费趋势可以让你建立最优的库存水平，以满足需求，防止缺货，避免库存过多。
• 促进产品可追溯性．规定性知识促进了供应链上任何点上的产品(可追溯性)的实时信息，例如，它们的位置，运输条件，以及它们所经历的物流和制造过程。
• 加强对供应链信息的控制:规定性分析为实时库存管理，使组织能够发布即时供应订单和准确跟踪他们的货物，以及其他优势。

麦肯锡出版从优化的运营计划中获得更具弹性的供应链解释了规范性分析如何使公司受益:“运营计划的优化涉及在给定的业务环境和业务目标中确定一组决策的最佳选择。这种类型的优化通常最适合提供理想决策集作为输出的规范模型。”

规范分析将改变未来

在当今瞬息万变、竞争激烈的市场中，消费趋势可以导致供应链中断．在这种背景下，规范性分析已经成为一个盟友，帮助公司在他们的市场中脱颖而出，成为领导者。在过去，组织利用他们的专业知识和经验对销售和满足需求所需的产品数量进行粗略估计，并取得了不同程度的成功。

如今，规范分析是一种技术解决方案，可以预测未来的物流场景，并根据数据分析做出决策。的文章什么是规范分析?6的例子“规定性分析被称为‘数据分析的未来’，这是有充分理由的。这种类型的分析不仅仅是解释和预测，而是建议未来的最佳行动方案。”