Dans un climat d’affaires de plus en plus concurrentiel et imprévisible, il devient de plus en plus important pour les décideurs d’entreprise de développer et d’exécuter une stratégie commerciale gagnante. Cependant, cela est loin d’être simple.
Comment pouvez-vous créer un avantage concurrentiel durable dans un monde en constante évolution ? Vous pouvez également prendre des décisions factuelles concernant les processus opérationnels et être sûr que vos stratégies décisionnelles sont basées sur des faits plutôt que sur des intuitions ou des conjectures ?
C’est là qu’intervient l’analyse prédictive. L’analyse prédictive identifie les résultats futurs les plus probables sur la base des tendances actuelles et historiques. Elle exploite les statistiques, la modélisation mathématique et la science des données pour prévoir les tendances et générer des informations avec beaucoup de précision.
Ce n’est pas une boule de cristal, mais l’analyse prédictive peut donner aux chefs d’entreprise une vision claire de ce qui est le plus probable à l’avenir et un cadre fondé sur des preuves pour prendre des décisions intelligentes.</span >
Essais d’utilisation analytiques : comment l’analyse offre de la valeur
L’analyse prédictive exploite la valeur des données métier pour guider la prise de décision. Pour le mettre en œuvre avec succès, les entreprises doivent collecter les bonnes données à grande échelle et développer la bonne extraction de données. Ils doivent préparer des technologies d’entreposage pour rendre leurs données disponibles à des fins analytiques, puis utiliser les bonnes techniques d’exploration de données et de corrélation, ainsi que des analyses statistiques et des algorithmes prédictifs pour récolter des informations sur les données de manière compréhensible et exploitée.
Généralement parlant, plus un type particulier d’analyse de données a de la valeur commerciale, plus il sera difficile de l’implémenter. Maximiser la valeur que vos données peuvent fournir nécessitera une transformation majeure. Vous aurez besoin de nouvelles technologies, bien sûr, mais vous aurez également besoin de nouvelles aptitudes et compétences parmi vos employés, ainsi que d’une culture organisationnelle qui embrasse la prise de décision basée sur les données.
Analyse descriptive
Si votre entreprise s’efforce de devenir une organisation plus axée sur les données, l’endroit le plus simple pour commencer est avec l’analyse descriptive. La mise en œuvre de ce type de solution d’analyse nécessite la collecte de grands volumes de données et leur traitement afin que vous puissiez mieux comprendre ce qui se passe au sein de votre entreprise. Voici quelques questions à considérer :
- Les ventes augmentent-elles ou restent-elles stables ?
- Vos clients ont-ils tendance à faire plus d’achats en été ou en hiver ?
- Combien dépensent-ils pour leur achat total moyen ?
- quel type de niveaux de stock avez-vous actuellement en stock ?
Pour utiliser des outils d’analyse descriptive, vous devez vous assurer que vous collectez suffisamment de données, que vous collectez les bonnes données et que vous disposez d’une infrastructure de stockage adéquate pour rendre les données accessibles. Mais les opérations mathématiques effectuées dans l’analyse descriptive sont élémentaires : sommes de base, moyenne ou observation de modèles temporels, par exemple. Les résultats sont rapportés dans des tableaux, des tableaux et des graphiques faciles à interpréter, et relativement peu d’expertise spécifique au domaine est nécessaire pour les comprendre.</span >
Diagnostic Analytics
si l’analyse descriptive vous indique ce qui s’est passé, la prochaine question logique que les parties prenantes voudront poser est “Pourquoi ?”
C’est la question à laquelle l’analyse diagnostique cherche à répondre. Cela implique l’utilisation de techniques de découverte de données, d’exploration de données et de corrélation pour approfondir les données et découvrir les raisons pour lesquelles les tendances observées se sont produites.
L’analyse diagnostique nécessite les mêmes types d’architectures de collecte et de stockage de données que l’analyse descriptive, mais les techniques statistiques utilisées pour discerner les modèles sont beaucoup plus complexes. En outre, il peut être nécessaire d’incorporer des sources de données externes pour identifier les corrélations liées à la causalité. Par exemple, le fait d’avoir des informations sur les conditions météorologiques peut aider à expliquer les écarts par rapport aux cycles de vente saisonniers typiques. L’analyse diagnostique nécessite généralement plus d’expertise pour être mise en œuvre et entreprise que l’analyse descriptive, mais offre plus de valeur car elle peut révéler des relations de cause à effet réelles.</span >
Analyse prédictive
les parties prenantes de l’entreprise qui comprennent ce qui s’est passé et pourquoi cela s’est produit se demanderont inévitablement ce qui va suivre. L’analyse prédictive tente de prévoir l’avenir sur la base de données historiques, de tendances statistiques et de probabilités. Aucun algorithme ne peut prédire ce qui se passera demain avec une certitude absolue. Cependant, l’analyse prédictive peut fournir des estimations précises et fiables qui peuvent être utilisées pour optimiser les campagnes marketing en suggérant les meilleures opportunités de vente croisée, ou pour détecter les activités frauduleuses ou les cyberattaques. Ou bien, ces estimations peuvent être exploitées pour optimiser les calendriers d’entretien du parc de véhicules ou pour réduire les taux d’arrêt dans la fabrication en planifiant les réparations des composants de processus mécaniques avant qu’ils ne se cassent.
L’analyse prédictive a le potentiel d’introduire des économies de coûts massives, d’énormes gains d’efficacité et des améliorations à grande échelle des taux de satisfaction de la clientèle, mais elle est difficile à mettre en œuvre. En raison de la complexité inhérente aux techniques de modélisation impliquées, de nombreuses solutions d’analyse prédictive sont conçues pour utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) ou d’apprentissage automatique (ML) qui peuvent être entraînés pour augmenter leur précision prédictive au fil du temps à mesure qu’ils sont alimentés par des volumes croissants de données. Ces technologies sont complexes et sophistiquées, et les entreprises ont besoin d’accéder à l’expertise ainsi qu’aux infrastructures informatiques et d’entreposage de données appropriées pour atteindre leur pleine valeur.</span >
Analyse prescriptive
Enfin, l’analyse prescriptive, une technologie émergente, tente de guider les décideurs vers la meilleure ligne de conduite en quantifiant l’impact de chaque décision possible sur les résultats futurs potentiels. S’appuyant sur des combinaisons complexes et sophistiquées de règles métier, d’algorithmes basés sur l’IA et l’apprentissage automatique et de procédures de modélisation informatique, les analyses prescriptives sont complexes à mettre en œuvre et à administrer, mais promettent d’orienter les décisions commerciales vers la ligne de conduite qui conduira à la plus grande probabilité de succès, à chaque fois.</span >
L’analyse prédictive et l’avenir de la prise de décision commerciale
Les entreprises de tous les secteurs investissent du temps et des efforts pour améliorer la précision de leurs outils d’analyse et de prévision, mais peu d’entre elles ont atteint leur pleine maturité en termes de développement axé sur les données. Considérez la pénurie actuelle de vélos en Amérique du Nord : si un fabricant de vélos avait été en mesure de la prévoir sur la base des tendances de consommation ou de la contourner en créant de manière proactive des chaînes d’approvisionnement plus résilientes, cette entreprise serait prête à réaliser une croissance presque illimitée aujourd’hui.
Pour résoudre ce problème prédictif complexe, cependant, l’équipe d’analyse du fabricant de vélos aurait besoin d’accéder à de grands volumes de données historiques et actuelles sur les tendances en temps réel (ou presque réel), ainsi qu’à des informations sur les événements actuels, les chaînes d’approvisionnement et les préférences des consommateurs. Et ils auraient eu besoin de technologies de pointe pour ingérer, stocker et gérer ces données, ainsi que d’une expertise de pointe dans la rédaction, l’exécution et l’interprétation de requêtes complexes.
Naturellement, ces investissements présentent d’énormes avantages, et les data warehouse Cloud et les outils d’analyse mettent leurs avantages à la portée d’un nombre croissant d’organisations. Bien qu’il soit impossible de prédire l’avenir avec certitude, nous sommes convaincus que les futures entreprises amélioreront leur capacité à prévoir la demande des consommateurs pour leurs produits plusieurs fois.
Pour plus d’informations sur la façon dont Cloudreach peut vous aider à préparer votre entreprise à exploiter la puissance de ses données et à devenir plus axée sur les données, reportez-vous à notre document DataOps as a Service.
