I u privatnom i u poslovnom životu odluke donosimo svakodnevno. Većinu tih odluka donosimo intuitivno bez puno razmišljanja. Događa se da smo se već više puta našli u sličnoj situaciji pa već "znamo" što treba napraviti. Ponekad nemamo dovoljno informacija pa je intuicija jedino što nam preostaje. Ponekad, i kad imamo dovoljno informacija, problem nam se čini trivijalan i odlučujemo intuitivno. Ipak i kad se problem čini trivijalnim, često intuicija zna prevariti i navesti nas da donesemo odluku koja nije optimalna.
Pogledajmo jednostavan problem putovanja djece u školskom autobusu: 300 djece putuje do zoološkog vrta. Škola može unajmiti autobuse s 40 i s 30 sjedala. Cijena najma autobusa s 40 sjedala je 500 eura, a autobusi s 30 sjedala koštaju 400 eura. Koliko je autobusa oba tipa potrebno unajmiti da bi se minimizirali troškovi? Iako može postojati više mogućnosti, s obzirom na broj unajmljenih autobusa, samo je jedno rješenje koje minimizira troškove najma. Na prvi pogled intuitivno rješenje bilo bi da se prvo popune veliki autobusi, a preostala djeca smjeste u manji autobus (7 velikih autobusa i 1 manji što iznosi 3900 eura najma). U konkretnom slučaju postoji i bolje rješenje kod kojeg je iznos najma 3800 eura. To je moguće u slučaju kada je unajmljeno 6 autobusa s 40 sjedala i 2 autobusa s 30 sjedala.
Već i na ovako jednostavnom problemu vidi se potreba za primjenom pouzdanijeg načina donošenja odluka koji će uvijek davati optimalan rezultat. To je još izraženije na stvarnim poslovnim problemima koji imaju na stotine, a ponekad tisuće ili milijune varijabli na temelju kojih treba odlučivati. Osim toga, uz stvarne poslovne probleme primjenom optimizacije povrat ulaganja neće biti 100 eura kao u našem problemu s autobusom, već se taj iznos računa u milijunima.
Optimizacija je proces pronalaženja optimalnog rješenja iz skupa svih mogućih rješenja. Tako proizvođač, recimo, želi odrediti kako iskoristiti ograničene količine sirovina, a da pritom ostvaruje najveći profit, a poslovođa kako rasporediti zadani posao među svojim zaposlenicima tako da posao bude napravljen u najkraćem mogućem roku. Bez optimizacije resursa kojima raspolažemo stvaramo nepotrebne troškove ili gubimo vrijednost ondje gdje je moguće postići dodatnu vrijednost. U dobro uhodanom poslovnom sustavu optimizacija mora biti ključan dio poslovne strategije koja će uspješno rasporediti ljudske, materijalne ili financijske resurse, pravovremeno obaviti zadatke i donijeti informaciju u trenutku kada je ona najvrednija.
Brojni primjeri optimizacije dokaz su kvalitete i primjenjivosti u praksi u svim segmentima poslovanja te svim djelatnostima, od industrijske proizvodnje, zatim telekomunikacija, financijskog sektora, uslužnih djelatnosti, turizma, logistike, distribucije i marketinga do javnog sektora. Energetska industrija primjenjuje sustave optimizacije kako bi poboljšala pametne mreže distribucije električne energije ili sam dizajn mreža. Financijski sektor primjenjuje optimizaciju za upravljanje gotovinom, zatim za optimiranje marketinških kampanja te portfelja. U svim djelatnostima kod kojih postoje skladišta (sirovina, poluproizvoda, proizvoda, robe) optimizacija je ključan alat minimiziranja troškova zaliha i skladišnog osoblja. Optimizacija posebno ima važnost u svim djelatnostima vezanima za lance opskrbe ne samo zbog ušteda koje može donijeti, već iz zbog mogućnosti pravovaljanog odgovora u trenucima kada dolazi do iznenadnih promjena i izvanrednih okolnosti.
Prediktivni modeli koje isporučuje strojno učenje pružaju uvid u ono što će se vjerojatno dogoditi, ali ne govore koje radnje trebate poduzeti kako bi se ostvarili najbolji rezultati. Tu uskače preskriptivna analitika, koja na temelju optimizacijskih modela daje preporuku koje akcije treba poduzeti. Npr. u maloprodaji prediktivna analitika može predvidjeti porast potražnje uzrokovan vanjskim okolnostima. Preskriptivna analitika može pomoći u izradi planova dopune kako bi se adekvatno zadovoljila potražnja. Kako biste uistinu iskoristili puni potencijal prediktivne analitike, važno je povezati je i s preskriptivnom analitikom u jedinstvenu cjelinu koja predstavlja sustav za optimizaciju odlučivanja.
Primjena optimizacije u današnjem svijetu zaista je široka i gotovo da ne postoji područje industrije koje ne teži optimiziranju određenih poslovnih procesa. Najčešće je cilj minimizirati troškove (proizvodnje, transporta…) uz maksimiziranje profita i sve to uz poštivanje zadanih ograničenja. U konačnici, osim vidljivih ušteda i većeg profita, to povećava i zadovoljstvo korisnika koji će robu ili uslugu dobiti na vrijeme. Možemo na temelju toga zaključiti da se primjenom preskriptivne analitike podiže poslovno odlučivanje na višu razinu.
