L'analyse prédictive expliquée

Dans un monde de plus en plus incertain, nous examinons comment l'analyse prédictive aide les organisations à prévoir l'avenir avec précision et confiance.

Analyse prédictive :une définition

L'analyse prédictive est une catégorie d'analyse de données visant à faire des prédictions sur les résultats futurs, sur la base de données historiques et de techniques d'analyse.

Ces techniques couvrent plusieurs sources de données et englobent généralement à la fois la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. Ces modèles statistiques, qui traduisent des ensembles de données en informations, représentent le tissu de l'analyse prédictive.

En tirant parti d'outils sophistiqués ancrés dans la science des données, toute organisation peut désormais utiliser des données passées et actuelles pour prévoir de manière fiable les tendances et les comportements, des millisecondes, des mois ou des années dans le futur.

Généralement créé pour soutenir les programmes de marketing en améliorant la valeur à vie des clients et la segmentation des clients ; ou la fabrication via la maintenance prédictive et l'assurance qualité, les modèles tirent parti de l'apprentissage en profondeur à grande échelle et en temps réel, pour ajouter de la valeur au Big Data et créer un avantage.

Un bref historique

Il ne fait aucun doute que l'essor des mégadonnées a entraîné un besoin d'analyse pour couper, comprendre et tirer de la valeur des pans d'ensembles de données engloutissant les organisations.

Selon Gartner, d'ici 2025, 70 % des organisations passeront de données volumineuses à des données plus petites et plus larges, offrant plus de contexte pour l'analyse et rendant l'IA moins gourmande en données. C'est en grande partie en réponse au fait que les volumes de données isolés sont en grande partie non pertinents.

Cependant, les données significatives sont devenues l'un des biens les plus précieux au sein d'une entreprise et la pratique consistant à les exploiter, à les comprendre et à en tirer un sens a entraîné la montée en puissance du directeur des données, aux côtés de départements dédiés pour gérer, monétiser et donner du sens. au-delà de la simple collecte de données.

L'analyse des données est divisée en cinq domaines principaux. Descriptif, qui fournit un résumé des performances historiques ; En temps réel, qui fournit des informations sur les données actuelles ; Diagnostic, axé sur le « pourquoi » des événements environnants ; Prédictif, qui applique des techniques d'analyse statistique pour déterminer la probabilité précise qu'une action, un événement ou un comportement se produise ; et Prescriptive, qui vise à faire converger tous les domaines susmentionnés pour donner des conseils sur ce qu'il faut faire ensuite.

Pour BI ou pas BI ?

L'analyse prédictive est essentiellement une forme avancée d'intelligence d'affaires (BI), qui utilise l'analyse pour prédire les événements futurs. Alors que la BI traditionnelle utilise généralement des données provenant d'une source finie telle que la finance et la comptabilité par exemple, l'analyse prédictive examine les données nouvelles et historiques multidimensionnelles pour identifier les modèles, les comportements et les tendances.

En s'appuyant sur des techniques telles que l'exploration de données, les algorithmes statistiques, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, la pratique crée des informations dynamiques pour détecter les risques et découvrir les opportunités. Les interdépendances et les relations entre les différents facteurs de comportement, connues sous le nom de modélisation de régression, peuvent être analysées d'une manière qui serait impossible à réaliser pour le cerveau humain.

En fait, les réseaux de neurones, ou algorithmes conçus pour identifier les relations au sein d'un ensemble de données, imitent la manière dont le cerveau humain fonctionne pour dynamiser l'analyse et innover dans ce qui est réalisable. Ce niveau d'informations approfondies et précises permet aux utilisateurs de prendre les meilleures décisions et d'orienter une entreprise dans la bonne direction.

Il est important de noter que de nombreuses plateformes de BI ont évolué pour englober le Big Data; nuage; IoT et AI, et en tant que tels, certains experts du secteur considèrent l'analyse prédictive comme une branche de la BI. Les termes sont sans doute entrelacés, et pour ajouter au chevauchement perçu, comme l'apprentissage automatique est devenu essentiel à l'analyse prédictive, les projets d'analyse prédictive sont parfois appelés apprentissage automatique.

Sur ce dernier point, il est important de faire la distinction entre les deux. Bien que l'apprentissage automatique soit un catalyseur fondamental de l'analyse prédictive, isolément, il ne peut pas fournir les informations dont la pratique est synonyme.

Prévisibilité en des temps imprévisibles

Lorsque vous considérez que certaines des utilisations les plus médiatisées de l'analyse prédictive incluent les prévisions météorologiques ; performance de campagne politique ; changement climatique; et la propagation des maladies, il est facile de se faire une idée de son importance. Celles-ci sont toutes très complexes, et dans un monde devenu de plus en plus imprévisible face au Brexit; Covid; et les tensions politiques, l'analyse prédictive rend la vision de l'avenir plus précise et plus fiable qu'avec les outils précédents.

En plus d'avoir accès à un niveau de visibilité qui peut aider à compenser les défis externes et à atténuer l'incertitude, il recherche des voies pour contourner les goulots d'étranglement afin de réduire les coûts et d'augmenter la rentabilité.

Un bon exemple en est la recherche, la fidélisation et le développement de clients rentables. Bien qu'il soit impossible d'influencer des problèmes tels que la hausse des coûts du carburant et de la main-d'œuvre, et de remédier aux pénuries de chauffeurs qui ont un impact sur les chaînes d'approvisionnement, canaliser les ressources vers les bons clients et communiquer de manière ouverte, significative et informative, peut augmenter la rentabilité nécessaire pour atténuer certains de ces défis.

Cas au point

L'analyse prédictive apporte une compréhension approfondie et en temps réel de plusieurs activités commerciales, dans de nombreux départements. De l'allocation des bonnes ressources à certains moments, par exemple, une entreprise hôtelière cherchant à atténuer la hausse des coûts de main-d'œuvre et les absences de Covid, au réapprovisionnement des stocks et au calendrier des campagnes marketing, les opportunités d'apporter une immense valeur sont infinies.

Dans le secteur manufacturier en particulier, les entreprises récoltent déjà des dividendes grâce à l'amélioration des performances et de la productivité dans l'atelier.

Alors que les machines deviennent de plus en plus sophistiquées et que les temps d'arrêt excessifs sont intenables, les fabricants adoptent des analyses de fabrication prédictives pour prédire l'emplacement, la nature et la fréquence des pannes d'équipement.

Grâce à l'analyse de données provenant d'une gamme de sources telles que des capteurs ; les inspections visuelles manuelles, les vibrations, la consommation d'électricité et la température, et en les comparant à la fois aux modèles historiques et à une utilisation plus large dans l'industrie, il est clair de voir à quel point la clarté des informations recueillies est bien supérieure à celles que la BI traditionnelle peut produire.

La prévoyance face à l'adversité

Dans ce contexte, il n'est pas étonnant que le marché mondial de l'analyse prédictive devrait passer de 10,5 milliards USD en 2021 à 28,1 milliards USD d'ici 2026

Mais les défis liés aux pénuries de compétences, en particulier les spécialistes des données, prévalent. En parallèle, les méthodologies de mise en œuvre nécessitent une expérience et une expertise dédiées, ce qui, dans toute nouvelle discipline à croissance rapide, n'est pas facile.

Heureusement, une nouvelle génération de solutions a émergé pour combler le fossé entre les besoins des entreprises et le manque potentiel de compétences disponibles pour fournir les capacités. Senseye PdM, par exemple, est une plate-forme basée sur le cloud qui est imprégnée d'apprentissage automatique et développée à grande échelle, capable de traiter de vastes volumes de données.

Cette combinaison de technologie et d'innovation continuera à placer la science des données au premier plan de l'industrie, permettant à de plus en plus d'organisations de réaliser leur potentiel et de transformer les connaissances en prospective.

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