Analyse Prédictive

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

En comprenant mieux le passé, les entreprises peuvent obtenir des informations sur l'avenir. 

Le logiciel d'analyse prédictive vise à rendre les résultats commerciaux prévisibles. Les data scientists et les analystes de données peuvent y parvenir en utilisant l'exploration de données et la modélisation prédictive pour analyser les données historiques. 

L'analyse prédictive va un peu plus loin que l'intelligence d'affaires générale, que les entreprises utilisent pour tirer des informations exploitables de leurs ensembles de données. Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent développer des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles prédictifs pour aider à prévoir et atteindre des chiffres critiques pour l'entreprise.

Types d'analyse prédictive

Selon l'utilisation de l'analyse prédictive ou le secteur d'activité d'une entreprise, l'un des deux types différents sera utilisé.

• Analyse de régression : Ce type d'analyse examine la relation entre une variable dépendante et la corrèle à une ou plusieurs variables indépendantes. Elle peut être utile pour prévoir et prédire des résultats. Par exemple, une entreprise de logistique peut analyser ses livraisons et prédire l'impact de la pluie et d'autres conditions météorologiques sur leur vitesse de livraison.
• Analyse de séries temporelles : Ce type d'analyse examine les variables au fil du temps et peut aider à prédire comment une variable pourrait évoluer au fil du temps. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait prévoir les ventes sur une période donnée et tenter de déterminer comment elle se comportera financièrement au cours de différents trimestres.

Avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive peut être bénéfique pour les entreprises de tous les secteurs. Bien qu'aucune entreprise ne dispose d'une boule de cristal, elle peut utiliser les données passées pour les aider à prédire les résultats futurs, leur permettant ainsi d'être préparées à ce qui pourrait arriver.

• Améliorer la planification : Les données peuvent permettre aux utilisateurs d'entreprise de prévoir ce qui s'en vient. Avec l'analyse prédictive, ils peuvent utiliser les données historiques et les tendances pour planifier tout, des ventes à la performance des produits et plus encore.
• Identifier les risques : Des problèmes peuvent survenir dans toute entreprise. Les systèmes peuvent échouer, les clients peuvent se désengager, et les chaînes d'approvisionnement peuvent être perturbées. Avec l'analyse prédictive, les entreprises peuvent identifier ces risques avant qu'ils ne se produisent.
• Augmenter l'efficacité : Les décisions basées sur les données permettent aux entreprises de faire des choix plus réfléchis. Par exemple, elles peuvent optimiser les processus en utilisant la maintenance prédictive ou utiliser la prévision de la demande pour prendre des décisions de dotation en personnel efficaces.

Impacts de l'utilisation de l'analyse prédictive

La gestion de la chaîne d'approvisionnement, par exemple, peut être positivement impactée par l'analyse prédictive. 

• Prévision de la demande : Les entreprises peuvent mieux comprendre leur chaîne d'approvisionnement, savoir où se trouvent leurs articles, à quelle vitesse ils se déplacent, et plus encore.
• Optimisation du transport : L'analyse prédictive peut aider les experts de la chaîne d'approvisionnement à mieux comprendre leurs besoins en transport et à améliorer leurs opérations d'expédition. Par exemple, ils peuvent utiliser des modèles prédictifs pour optimiser les itinéraires, réduire les coûts de carburant et améliorer les délais de livraison.
• Tarification dynamique : Les entreprises cherchant à rendre les prix de leurs produits dynamiques peuvent utiliser l'analyse prédictive pour choisir le meilleur prix pour un moment, un lieu ou une personne donnés. Ce type de tarification basée sur la prédiction peut aider à améliorer les résultats financiers d'une entreprise.

Éléments de base d'un logiciel d'analyse prédictive

Le format d'une solution d'analyse prédictive peut varier, mais une solution complète inclura les éléments suivants :

• Préparation des données : Des outils d'analyse prédictive robustes prennent en charge le mélange de données et la modélisation des données, donnant à l'utilisateur final la capacité de combiner des données provenant de différentes bases de données et d'autres sources de données et leur permettant de développer des modèles de données robustes à partir de ces données. C'est une étape critique pour donner un sens au chaos en combinant des données de diverses sources.
• Gestion des données : Une fois les données correctement intégrées, elles doivent être gérées. Cela inclut la possibilité de restreindre l'accès aux données à certains utilisateurs, par exemple. 
  Bien que certaines entreprises optent pour un produit de gestion des données autonome, tel qu'un entrepôt de données, les solutions d'analyse prédictive doivent fournir un certain niveau de gestion des données par définition.
• Rapports et tableaux de bord : Les tableaux de bord multilayers en temps réel sont une caractéristique essentielle de l'analyse prédictive. Les utilisateurs peuvent programmer leur logiciel d'analyse pour afficher les métriques de leur choix et créer plusieurs tableaux de bord qui montrent des analyses liées à des équipes ou initiatives spécifiques. 
  De l'analyse prédictive du trafic sur le site web aux taux de conversion des clients sur une période de temps spécifiée, les utilisateurs peuvent choisir leurs métriques préférées à afficher dans les tableaux de bord et créer autant de tableaux de bord que nécessaire. 

Meilleures pratiques pour l'analyse prédictive

Pour que l'analyse prédictive fonctionne, suivez ces meilleures pratiques :

• Assurez-vous que la qualité des données est élevée : Comme le dit le proverbe : « poubelle en entrée, poubelle en sortie. » Si une entreprise veut obtenir de bons résultats avec ses modèles prédictifs, elle doit préparer et nettoyer ses données.
• Concentrez-vous sur la sécurité : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les bons utilisateurs voient les bonnes données afin de garantir une sécurité stricte des données. Les solutions d'analyse efficaces devraient offrir des options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme en fonction de leur autorisation de sécurité ou de leur niveau de séniorité.
• Assurez une intégration transparente : Sans intégration, il devient difficile d'obtenir une vue complète de la performance opérationnelle d'une entreprise. Si une intégration rencontre une erreur de communication ou un autre problème lors d'une requête de données, cela entraîne une lecture incorrecte ou incomplète. 
  Les utilisateurs doivent surveiller ces connexions et tout problème potentiel de performance dans leur pile logicielle pour s'assurer que des informations correctes, complètes et à jour sont traitées et affichées sur les tableaux de bord.

Analyse prédictive vs. analyse prescriptive

L'analyse prédictive indique à un utilisateur ce qui pourrait se passer à l'avenir en fonction des schémas précédents. 

L'analyse prescriptive, cependant, va un peu plus loin et donne des recommandations à l'utilisateur, lui indiquant quoi faire ensuite.

Jetez un œil à ces 8 exemples d'industries utilisant l'analyse prédictive aujourd'hui.