Analityka preskryptywna to obszar analityki biznesowej (BA) poświęcony znajdowaniu najlepszego sposobu postępowania w danej sytuacji.
Analityka preskryptywna jest związana zarówno z analityką opisową, jak i predykcyjną. Podczas gdy analityka opisowa ma na celu zapewnienie wglądu w to, co się wydarzyło, a analityka predykcyjna pomaga modelować i prognozować to, co może się wydarzyć, analityka preskryptywna dąży do określenia najlepszego rozwiązania lub wyniku spośród różnych wyborów, biorąc pod uwagę znane parametry.
Analityka preskryptywna może również sugerować opcje decyzyjne dotyczące sposobu wykorzystania przyszłej okazji lub ograniczenia przyszłego ryzyka oraz ilustrować konsekwencje każdej opcji decyzyjnej. W praktyce analityka preskryptywna może w sposób ciągły i automatyczny przetwarzać nowe dane w celu zwiększenia dokładności przewidywań i zapewnienia lepszych opcji decyzyjnych.
Jako zadanie wymagające dużego nakładu procesów, podejście preskryptywne analizuje potencjalne decyzje, interakcje między decyzjami, wpływy, które oddziałują na te decyzje, oraz wpływ wszystkich powyższych czynników na wynik, aby ostatecznie zalecić optymalny sposób działania w czasie rzeczywistym. Analityka preskryptywna nie jest jednak odporna na awarie, lecz podlega tym samym zniekształceniom, które mogą zniszczyć analitykę opisową i predykcyjną, w tym ograniczeniom danych i nieuwzględnionym siłom zewnętrznym. Skuteczność analityki predykcyjnej zależy również od tego, jak dobrze model decyzyjny oddaje wpływ analizowanych decyzji.
Postęp w szybkości obliczeń i rozwój złożonych algorytmów matematycznych stosowanych do zbiorów danych umożliwiły analizę predykcyjną. Konkretne techniki wykorzystywane w analityce preskryptywnej obejmują optymalizację, symulację, teorię gier i metody analizy decyzji.
Firma o nazwie Ayata jest właścicielem znaku towarowego dla (pisanego wielką literą) terminu Prescriptive Analytics. Ayata to sanskryckie słowo oznaczające przyszłość.