Dans un outil danalyse quelle fonctionnalite de gestion des donnees

Lorsque les entreprises gerent avec succes leurs donnees et mettent en oeuvre des analyses predictives, elles sont en mesure d'eviter les pertes en capital en anticipant les evenements futurs.

Les entreprises disposant de solutions d'analyse predictive beneficient d'un avantage concurrentiel significatif par rapport a leurs homologues en etant en mesure de se preparer a l'evolution de la demande des clients et des schemas du marche. En collaborant avec des donnees provenant de differentes sources, les systemes de prevision peuvent alerter les entreprises de la popularite croissante des produits, des flambees de trafic futures et des tendances du comportement des clients. L'acces a ces informations permet aux entreprises d'optimiser les niveaux de stock, de lancer de nouveaux produits et de modifier les prix des articles pour promouvoir les ventes et les revenus.

Les outils d'analyse predictive ont plusieurs autres fonctions pour generer des mesures basees sur des parametres definis. Par exemple, les entreprises peuvent definir le volume des ventes par trimestre en definissant une periode d'analyse. Cette flexibilite fait de disposer d'un logiciel de prevision un avantage polyvalent et precieux.

Qu'est-ce que l'analyse predictive?

L' analyse predictive est un type de science des donnees qui utilise des informations historiques et des tactiques d'analyse, telles que la modelisation statistique et l'apprentissage automatique, pour predire les tendances futures. Grace a un ensemble collaboratif de donnees passees et actuelles, les entreprises peuvent generer des resultats precis, des informations et des comportements dans un avenir proche ou lointain.

Cependant, des estimations precises necessitent une exploration de donnees approfondie pour extraire des informations provenant de divers processus metier, tels que la gestion des ventes et des stocks. Les informations traitees peuvent prendre de nombreuses formes, telles que structurees, non structurees, internes, externes, quantitatives et qualitatives. Le logiciel d'analyse utilise des quantites importantes de donnees historiques et en temps reel pour detecter avec precision les modeles et predire les sorties futures.

Les outils d'analyse avances peuvent egalement mesurer les risques potentiels en evaluant les relations entre les facteurs et la facon dont la manipulation de l'un affecte l'autre. Par exemple, les logiciels d'analyse peuvent determiner comment les changements de points de prix peuvent affecter la demande et les ventes futures des clients. Grace a ces informations, les entreprises peuvent utiliser des informations internes et des megadonnees pour predire les resultats d'operations et de comportements specifiques, tels que la demande des clients et les points de reapprovisionnement des stocks.

En utilisant des donnees d'analyse predictive, les entreprises peuvent anticiper les hausses et les baisses des processus internes, plutot que de s'appuyer sur des hypotheses. Cela donne aux entreprises un avantage concurrentiel, permettant a la direction d'attenuer les risques identifies et de se preparer adequatement aux fluctuations de la demande des clients, des ventes moyennes, des niveaux de stock et d'autres operations dependantes.

De nombreuses entreprises de divers secteurs utilisent l'analyse predictive pour minimiser leur exposition aux risques, optimiser les processus internes et promouvoir les profits. Voici quelques exemples d'industries qui utilisent couramment la modelisation predictive-

• Institutions financieres

Les services financiers, tels que les banques et les societes de pret, disposent de donnees tres sensibles qu'ils traitent quotidiennement. L'utilisation d'analyses predictives permet a ces institutions de detecter le risque de fraude, d'exposition au credit et de vol.
Par exemple, la Banque du Commonwealth utilise une analyse predictive pour evaluer la probabilite d'activites frauduleuses au cours de chaque transaction client avant que le processus d'autorisation ne soit finalise.

• Vente au detail

De nombreux detaillants utilisent des logiciels d'analyse predictive non seulement pour estimer les pics futurs de la demande des clients, mais aussi pour trouver des liens entre les ventes de differents produits. En comprenant le comportement des clients et les produits que differents profils de consommateurs sont susceptibles d'acheter, les entreprises peuvent manipuler les prix pour optimiser les ventes et les marges beneficiaires.

• Utilitaires

Les entreprises de services publics utilisent moins d'analyses de Big Data pour la portee des clients et les ventes, et plus encore pour la logistique et la maintenance L'analyse prescriptive predit les dysfonctionnements de l'equipement, la demande de ressources et les risques lies a la securite avant les saisons achalandees. Cela permet aux entreprises de mettre en oeuvre des seances de formation en sante, des calendriers d'entretien et d'autres mesures preventives.

• Gouvernement

Les gouvernements des Etats et des Etats ont profite de l'analyse predictive des donnees pendant des decennies pour comprendre les tendances demographiques, ameliorer les services et ameliorer les performances. Ils ont egalement un apercu du risque d'activites frauduleuses et des menaces a la cybersecurite.

• Assurance maladie

Outre l'evaluation des demandes frauduleuses, l'analyse predictive aide les compagnies d'assurance maladie a identifier les patients a risque eleve de maladies chroniques et a suggerer les meilleures pratiques. Par exemple, Express Scripts, une societe de services pharmaceutiques, a utilise des outils predictifs pour trouver des patients qui ne suivent pas les traitements prescrits, ce qui leur a permis d'economiser jusqu'a 9 000$ par personne.

• Fabrication

Pour les fabricants, il est essentiel de definir les fonctions operationnelles qui peuvent entrainer des defaillances du systeme et des produits de mauvaise qualite. Les analyses utilisent des mesures de processus pour identifier les risques et suggerer des methodes pour optimiser les pieces de machine, l'utilisation des ressources et la distribution.

Etapes a suivre pour utiliser

l'analyse predictive L'utilisation des outils d'analyse predictive vise a creer un environnement de travail axe sur les donnees afin d'ameliorer la prise de decisions. Grace a des ensembles de donnees precis, les entreprises peuvent anticiper adequatement les risques et tirer parti des opportunites rentables. Afin d'optimiser les resultats d'analyse, les entreprises peuvent suivre cinq etapes completes-

1. Definir les objectifs commerciaux
Les entreprises doivent d'abord definir leurs objectifs pour personnaliser les solutions de prevision afin de generer les resultats escomptes. En decrivant clairement la sortie de donnees souhaitee, le modele predictif peut fournir des informations sur- les donnees

• demographiques des clients susceptibles de rester fideles
  
• Demande pour differents articles et services
  
• Clients ayant une forte probabilite de paiement manquant
  
• Risque d'expeditions retardees sur la base de fournisseurs specifiques

Augmentation des couts operationnels

2. Recueillir de l'information a partir de diverses sources de donnees
Une fois les attentes etablies, les equipes de gestion doivent commencer a recueillir des donnees aupres de sources pertinentes pour entrer dans le modele analytique. Selon les previsions souhaitees, les informations peuvent devoir etre extraites de divers logiciels de gestion. Des applications telles que les systemes de point de vente (PDV), de marketing, de controle des stocks et de commande fournissent des mesures vitales, des indicateurs de performance cles (KPI) et des statistiques.

Ces outils avances stockent egalement des donnees historiques et en temps reel de maniere structuree, assurant ainsi un transfert efficace dans l'application analytique. Les entreprises peuvent rationaliser l'echange de donnees des systemes etablis vers leur modele d'analyse grace a l'integration des systemes. Un integrateur connecte les systemes pour extraire et transferer automatiquement les informations vers la solution logicielle souhaitee, eliminant ainsi le besoin de consolidation manuelle des donnees.

3. Utiliser le nettoyage des donnees pour ameliorer la
gestion de la qualite de l'information doit se rappeler que la qualite des donnees qu'ils recueillent et utilisent aura une incidence directe sur la qualite des analyses produites par le modele. Cela signifie que, si l'ensemble de donnees collectees est de mauvaise qualite, le logiciel de prevision produira des resultats inexacts. Par consequent, les entreprises devraient prendre le temps de proceder a une consolidation adequate des donnees avec leurs employes afin de s'assurer que des informations pertinentes et exactes sont recueillies. Lorsque l'agregation des donnees est executee correctement, elle reduit le temps necessaire pour nettoyer les informations.

Le nettoyage des donnees implique l'elimination des rapports en double, le reformatage des structures incoherentes et la reconciliation des ecarts. Ce processus garantit que l'application d'analyse predictive peut digerer les donnees saisies et generer des resultats precis.

4. Choisir ou creer une solution d'analyse predictive

Apres avoir nettoye l'ensemble de donnees, il est temps de determiner quelle solution d'analyse utiliser. La creation de logiciels predictifs a partir de zero necessite un specialiste des donnees ayant une connaissance approfondie de la programmation et de l'analyse et est souvent couteux. Les entreprises peuvent egalement externaliser des analystes de donnees ou investir dans un produit de prevision commerciale. Les logiciels predictifs avances preprogrammes sont conviviaux et sont souvent plus rentables que l'externalisation ou la creation d'un modele personnalise.

Toutefois, si une entreprise envisage d'investir dans une solution de prevision commerciale, elle devrait s'assurer qu'elle offre des fonctionnalites qui limitent le traitement manuel des donnees pour une securite accrue des donnees et une reduction du risque d'erreur humaine. Un logiciel d'analyse moderne devrait fournir-

• Data Mining - Extraire les donnees pertinentes de plusieurs sources et definir les tendances.

• Nettoyage des donnees - Preparez les informations en supprimant les doublons, en normalisant le format et en avertissant les utilisateurs des erreurs de donnees.

• Modelisation predictive - Utiliser l'analyse statistique pour elaborer des algorithmes sophistiques et des modeles de resultats estimes.

• Perspectives de prevision - Utilisez l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour gerer de grandes quantites de donnees en temps reel afin de predire les evenements futurs.

• Visualisation des donnees - Generez des aides visuelles telles que des graphiques, des graphiques, des tableaux et des cartes presentant des rapports d'analyse dans un format complet.

• Integration - Integration transparente avec les systemes existants pour rationaliser l'echange de donnees et eliminer le besoin de main-d'oeuvre manuelle.

5. Surveiller et evaluer le systeme

Une fois la solution de prevision mise en oeuvre et operationnelle, la direction devrait effectuer des evaluations de routine afin de determiner les forces et les faiblesses du systeme. En executant des analyses sur des collections de donnees selectionnees, les entreprises peuvent s'assurer que le logiciel peut generer des resultats precis pour differents scenarios. Une fois la fonctionnalite de la plateforme validee, la direction peut commencer a prendre des decisions basees sur les donnees.

Types de modeles predictifs

Plusieurs modeles d'analyse predictive sont disponibles pour les entreprises en reponse aux differents besoins d'analyse des donnees des differents secteurs d'activite.

Modele de prevision

Etant l'un des outils d'analyse les plus courants, le modele de prevision fonde les predictions sur des valeurs de mesure en definissant des modeles entre les donnees nouvelles et les donnees historiques. Ce modele peut restructurer les informations historiques pour generer des valeurs numeriques qui n'etaient pas disponibles auparavant. Les entreprises peuvent egalement definir differents parametres propres a leur secteur d'activite au sein de systemes de prevision pour produire des resultats personnalises.

Par exemple, une petite entreprise en demarrage peut utiliser des mois de donnees de ventes moyennes pour detecter la croissance et predire la demande des clients afin de stocker adequatement les articles. Une grande entreprise peut egalement utiliser les previsions pour surveiller la fidelisation des clients et prevoir la fidelisation future, ce qui permet a la direction de definir des strategies de promotion et de decouvrir de nouvelles facons d'ameliorer l'experience client. Cette polyvalence est ce qui rend les modeles de prevision si populaires.

Modele de classification

Une autre methode d'analyse populaire est le modele de classification, qui organise les donnees en categorisant les informations historiques. Toutes les donnees pertinentes similaires sont regroupees afin de rationaliser les analyses portant sur des sujets generaux, tels que les campagnes de vente et de marketing.

Cela rend le modele de classification unique par rapport aux autres methodes, car il est capable de regrouper les donnees passees en fonction de parametres programmes. Ces variables peuvent etre basees sur les caracteristiques de l'information, la periode de temps, le departement ou toute autre specification necessaire. Bien que ce modele traite generalement des donnees passees, il peut facilement etre reprogramme pour digerer les donnees actuelles. Cette structure simplifiee et flexible facilite l'utilisation des modeles de classification.

Modele des valeurs aberrantes

Contrairement aux modeles de classification et de prevision qui fonctionnent avec des donnees historiques, le modele des valeurs aberrantes traite des donnees ou des informations anormales en dehors des modeles d'entreprise standard. En reperant et en definissant des valeurs inhabituelles, le modele des valeurs aberrantes peut potentiellement epargner des depenses importantes aux entreprises. Les donnees ciblees peuvent representer des divergences, des fraudes ou des vols, auquel cas l'utilisateur est alerte et peut agir immediatement.

Par exemple, lorsque le systeme detecte un achat frauduleux, il evalue le lieu, l'heure, l'historique des achats, les details de la transaction, ainsi que le montant du capital perdu. Cette caracteristique a elle seule rend le modele aberrant repandu dans les secteurs de la vente au detail et de la finance.

Modele de serie chronologique

Contrairement aux autres systemes qui passent au crible de vastes collectes de donnees, le modele de serie chronologique se concentre sur les donnees qui correspondent aux parametres temporelles definis. Les entreprises peuvent definir des filtres pour des jours, des mois ou des saisons specifiques afin de generer des tendances au cours d'une periode donnee. Cela permet aux entreprises de voir comment certains elements ont progresse et de predire leur resultat futur.

Par exemple, les restaurants peuvent utiliser le modele de serie chronologique pour definir leurs saisons occupees et lentes. Ces informations, combinees au Big Data, permettent a la direction de determiner quels facteurs externes affectent leur activite.

Des facteurs externes tels que les conditions meteorologiques, les evenements locaux et les saisons scolaires peuvent avoir une incidence sur le trafic et les ventes. La capacite de manipuler les parametres et d'acceder aux tendances evolutives rend le modele de serie chronologique utile pour les organisations dont les benefices fluctuent.

Modele de clustering

Similaire a la methode de classification, les modeles de clustering trient et regroupent les informations. Toutefois, plutot que de definir les donnees par des mesures historiques, ce modele regroupe les informations selon des caracteristiques communes, telles que les departements ou les operations.

Cette fonction est particulierement utile pour la gestion de projet, par exemple lors du developpement de campagnes marketing efficaces. Avec le modele de clustering, les marketeurs peuvent creer des promotions qui ciblent des clients specifiques en generant des tendances basees sur des donnees demographiques.

L'importance de l'analyse predictive

Quel que soit le secteur d'activite, les entreprises generent des quantites massives de donnees a partir des seules operations internes, des interactions avec les clients aux processus de la chaine d'approvisionnement. Cependant, sans outil d'analyse permettant de generer des informations, des tendances et des resultats prevus, les informations ne sont d'aucune utilite.

Les donnees brutes doivent etre traitees et reglementees correctement pour que la direction puisse prendre des decisions commerciales eclairees. Grace a des informations traitees, les logiciels de prevision peuvent generer des rapports et des aides visuelles qui illustrent les mesures vitales dans des formats digestibles.

Plus important encore, l'analyse predictive supporte les devinettes de la planification des operations. Grace a des algorithmes sophistiques et a la science des donnees, les logiciels predictifs peuvent alerter les organisations des fluctuations a venir de la demande, des couts d'exploitation et du trafic des consommateurs. Cela permet aux entreprises de preparer adequatement les niveaux de stock, le personnel et les bons de commande afin d'optimiser les ventes et de limiter les depenses inutiles.
Cette solution peut egalement-

• Detecter les fraudes en combinant des strategies d'analyse pour identifier les metriques non fiables et prevenir les vols et autres anomalies.

• Optimisez les strategies marketing en suivant l'historique des achats des clients, les comportements et les avis qui permettent aux equipes marketing de developper des promotions interessantes.

• Ameliorez les operations grace a un suivi des tendances complexe qui predit le besoin de ressources specifiques, en avertissant les gestionnaires de passer des ordres de stock supplementaires ou moins nombreux.

• Minimisez les risques en surveillant les transactions afin de prevoir les ventes d'articles, ce qui reduit le risque de ruptures de stock et de commandes en stock.

L' analyse predictive n'est pas exclusive aux grandes entreprises ayant plusieurs operations. L'analyse des donnees peut egalement aider les petites entreprises a optimiser leurs statistiques de vente afin de definir leurs faiblesses et d'estimer leurs profits.

Cette fonctionnalite permet aux entreprises d'anticiper les evenements futurs et de preparer des processus pour ameliorer leurs performances. Grace a l'analyse predictive, les entreprises peuvent ameliorer leur rentabilite et leur evolutivite grace a des ressources optimisees et a des strategies axees sur les donnees.