Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive, une branche de l'analyse avancée, est la méthode ou la technique qui consiste à utiliser des données pour modéliser des prévisions sur la probabilité de résultats futurs potentiels dans votre entreprise. L'analyse prédictive utilise des données historiques et actuelles combinées à des techniques telles que les statistiques avancées et le machine learning pour modéliser des événements futurs inconnus. Elle est généralement définie comme l'apprentissage à partir de l'expérience collective passée d'une organisation pour prendre de meilleures décisions à l'avenir en utilisant la data science et le machine learning.

L'analyse prédictive permet aux organisations de prévoir le comportement des clients et les résultats commerciaux, en utilisant des données historiques et en temps réel pour modéliser l'avenir. En outre, en tant que sous-ensemble de cette activité, la modélisation prédictive est le processus de création et de maintenance des modèles, de test et d'itération avec les données existantes, et d'application des modèles intégrés dans les applications.

L'analyse prédictive permet d'identifier les modèles contenus dans les données afin d'évaluer les risques ou les opportunités de votre entreprise, en répondant à des questions commerciales importantes telles que : quelle machine doit faire l'objet d'un entretien ? Quel produit dois-je recommander maintenant ? Et qui risque de faire un arrêt cardiaque ? Essentiellement, vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour prévoir les niveaux de confiance des événements en fonction de conditions et de paramètres très définis.

Quels sont les principaux avantages de l'analyse prédictive ?

Les directeurs commerciaux prennent constamment des décisions qui affectent tous les aspects de leurs activités : opérations, production, personnel, marketing et finances. Certaines décisions sont purement opérationnelles au jour le jour, d'autres sont des réponses tactiques aux mouvements du marché concurrentiel, et d'autres encore sont des décisions stratégiques à long terme. Elles ont toutes une incidence sur le rendement pour les parties prenantes, ce qui pourrait déterminer si l'entreprise est en mesure de lever de nouveaux capitaux sur le marché boursier ou d'acquérir de nouveaux donateurs et contributeurs pour financer ses opérations et ses efforts de développement de nouveaux produits. Toutes ces décisions sont cruciales.

La base de ces décisions critiques sont les renseignements. Les directeurs commerciaux ne peuvent pas prendre ces décisions en dehors de tout contexte. Mais d'où proviennent ces informations ? La seule véritable source d'information est constituée par les données. Cependant, les données doivent être analysées et présentées de manière significative afin de fournir les informations requises. Les données brutes ne sont pas très utiles. Les entreprises sont inondées de données provenant de sources internes et externes nombreuses et diverses, notamment les processus de fabrication, les pipelines de la chaîne d'approvisionnement, les transactions en ligne et traditionnelles, les capteurs, les médias sociaux, les évaluations des entreprises et des produits, les rapports des gouvernements et des associations professionnelles, etc. Toutes ces données se présentent également sous différentes formes, comme du texte, des images, du son, des vidéos et, bien sûr, des chiffres. Le problème de la direction est de savoir comment extraire de toutes ces données les informations exploitables, perspicaces et utiles dont elle a besoin (ou dont ses clients ont besoin) pour prendre leurs décisions.

En fin de compte, les entreprises doivent être compétitives grâce aux données, et la voie d'accès à ces données est l'analytique. L'analytique comprend trois éléments :

• Data exploration et analytique visuelle : pour identifier de nouvelles perspectives et des problèmes et questions inédits
• Data science et machine learning : modéliser et prédire les résultats potentiels des actions de l'entreprise et des marchés.
• Reporting : pour distribuer des informations afin d'aider les parties prenantes à prendre des décisions optimales.

Qu'il s'agisse de se lancer dans un nouveau projet d'analyse des données ou d'améliorer un projet existant qui est dépassé et insuffisant pour des environnements changeants, comment la direction s'y prend-elle pour se frayer un chemin à travers toutes les questions et les complexités qui entourent l'analyse des données ? Vous devez savoir ce qu'il faut prendre en compte et comprendre comment les pièces s'assemblent pour produire les informations nécessaires à des décisions commerciales intelligentes.

Choisir entre le data exploration et l'analytique visuelle, la data science et le machine learning, et le reporting, est complexe. Quelles questions devez-vous poser et quelles réponses vous permettront-elles de vous orienter vers le bon choix ?

Le spectre d'analyse illustré dans la figure ci-dessous démontre une série de questions ainsi que les réponses correspondantes qui peuvent vous guider et vous aider à déterminer ce dont vous avez besoin pour votre entreprise.

Le spectre d'analyse illustré dans la figure ci-dessous démontre une série de questions ainsi que les réponses correspondantes qui peuvent vous guider et vous aider à déterminer ce dont vous avez besoin pour votre entreprise.

L'analyse prédictive va au-delà de la simple analyse descriptive, qui est la base utilisée par la plupart des entreprises aujourd'hui. L'analyse descriptive peut seulement dire à l'entreprise ce qui s'est passé. Pour prédire et découvrir des informations sur l'avenir de l'entreprise, vous avez besoin de l'analyse prédictive. Ces informations peuvent s'avérer extrêmement précieuses pour réduire les risques, optimiser les opérations et augmenter les bénéfices. Mieux encore, l'analyse prédictive aide les entreprises à résoudre des problèmes complexes grâce à des modèles prédictifs et à trouver de nouvelles opportunités de réussite commerciale.

Quelles sont les applications commerciales de l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive permet aux entreprises de différents secteurs de saisir des opportunités en utilisant les connaissances passées et présentes pour prédire ce qui pourrait se passer à l'avenir. La détection des fraudes, par exemple, s'appuie sur l'analyse prédictive pour identifier des modèles dans les données qui indiquent une fraude, repérer les anomalies en temps réel et prévenir les menaces futures. L'analyse prédictive peut également contribuer à optimiser les opérations en prévoyant les tendances susceptibles d'avoir un impact sur les ressources et les efforts de marketing en prédisant les comportements potentiels des clients. Enfin, l'analyse prédictive est souvent utilisée dans le secteur de la fabrication pour évaluer les actifs, mettre en œuvre une maintenance prédictive et réduire les coûts associés aux temps d'arrêt des machines.

• Détection d'anomalie
  • IoT et ingénierie
  • Énergie : surveillance de la production, optimisation du forage
  • Maintenance prédictive
  • Fabrication : optimisation du rendement
• Services financiers
  • Surveillance du commerce
  • Détection des fraudes
  • Vol d'identité
  • Anomalies dans les comptes et les transactions
• Soins de santé et produits pharmaceutiques
  • Évaluation du risque pour le patient : arrêt cardiaque, septicémie, infection chirurgicale
  • Surveillance des signes vitaux du patient
  • Suivi des médicaments
• Experience Analytics
  • Gestion de la relation client : analyse et prévention des désabonnements
  • Marketing : ventes croisées, ventes incitatives
  • Tarification : surveillance des fuites, suivi des effets promotionnels, réponses aux prix concurrentiels
  • Traitement des commandes : gestion et suivi de la filière
  • Surveillance concurrentielle

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive repose en grande partie sur le machine learning (ML). Le machine learning est une combinaison de statistiques et d'informatique qui sert à créer des modèles en traitant les données à l'aide d'algorithmes. Ces modèles peuvent reconnaître des tendances et des modèles dans les données qui sont généralement plus sophistiqués que les seules méthodes de data discovery visuelles. En utilisant des données provenant de diverses sources (par exemple, l'internet des objets (IoT), les capteurs, les médias sociaux et un ensemble de dispositifs), le machine learning traite ces données au moyen d'algorithmes sophistiqués et construit des modèles pour identifier et résoudre un problème, et faire des prédictions.

Un modèle peut être aussi simple que la description de l'impact sur un composant de la fabrication (par exemple, « Si la livraison des matériaux est retardée d'une heure, les expéditions des produits finaux seront retardées d'une semaine »). Il peut également s'agir de quelque chose de plus complexe, impliquant des impacts multiples dus à plusieurs problèmes simultanés. Le machine learning peut déchiffrer des masses de données et prendre en compte des interactions complexes pour créer des modèles que les travailleurs du savoir ne peuvent pas réaliser. Le machine learning est donc couramment utilisé pour l'analyse d'images, de vidéos et de sons.

L'analyse prédictive repose également sur la data science, qui est un concept plus large que le simple machine learning. La data science combine les statistiques, l'informatique et la connaissance du domaine spécifique à une application pour résoudre un problème. Dans un contexte commercial, elle combine les méthodes de machine learning avec les données commerciales, les processus et l'expertise du domaine de l'entreprise pour résoudre un problème commercial. Fondamentalement, elle fournit des informations prédictives aux décideurs.

Nous pouvons intégrer un modèle pour prédire un résultat probable ou fournir une solution optimisée aux changements de paramètres directement dans les processus d'affaires. Un modèle procure un avantage concurrentiel parce qu'il accomplit les tâches suivantes :

• Renforcer les capacités.
• Accélérer la prise de décision.
• Traiter de grandes quantités de types de données disparates.
• Réduire généralement les coûts d'exploitation.
• Générer de nouvelles sources de revenus.
• Déboucher sur des offres de produits et de services différenciés.

L'intégration d'un modèle prédictif dans les processus commerciaux est l'objectif commun de la data science et du machine learning.