En savoir plus sur Logiciel d'analyse prédictive
Quels sont les outils et logiciels d'analyse prédictive ?
Les logiciels d'analyse prédictive visent 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. En comprenant mieux le passé, les entreprises peuvent obtenir des informations sur l'avenir. L'analyse prédictive va un pas 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.
La raison pour laquelle les entreprises peuvent atteindre ces chiffres critiques et devenir plus prédictives est due à l'essor des mégadonnées. Les entreprises peuvent exploiter leurs données comme jamais auparavant. En enregistrant et en possédant de plus en plus de données historiques et en temps réel, les data scientists disposent de tailles d'échantillons plus grandes, ce qui signifie qu'ils peuvent être beaucoup plus précis. De plus, les entreprises qui investissent dans l'analyse prédictive sans s'assurer que leurs données sont précises, propres et accessibles perdront finalement leur temps. Cependant, celles qui peuvent gérer correctement leurs données créeront un avantage concurrentiel significatif et détiendront un avantage sur le marché.
Avantages de l'utilisation des outils d'analyse prédictive
- Prédire et prévoir avec précision les chiffres de revenus basés sur un large éventail de variables
- Comprendre et prendre en compte la perte et la rétention de clients
- Prédire la perte d'employés en fonction de facteurs historiques de rotation
- Prendre des décisions plus précises et basées sur les données dans tous les départements en fonction des données disponibles
- Déterminer à la fois les risques et les opportunités qui étaient autrement cachés dans les données de l'entreprise
Pourquoi utiliser des solutions d'analyse prédictive ?
Il existe un certain nombre d'applications pour les logiciels d'analyse prédictive et de raisons pour lesquelles les entreprises devraient les adopter, mais elles se résument toutes à comprendre ce qui s'est passé dans le passé, ce qui pourrait se passer à l'avenir et ce qui devrait être fait pour assurer des résultats commerciaux positifs. Ceux-ci sont considérés comme l'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive.
Analyse Descriptive (comprendre le passé) — L'analyse descriptive traite de la compréhension de ce qui s'est passé dans le passé et de la manière dont cela a influencé la position actuelle d'une entreprise. Cela signifie entreprendre l'exploration de données sur les données historiques d'une entreprise. Ce type d'analyse peut être obtenu en utilisant des outils d'intelligence d'affaires, des analyses de mégadonnées ou des données de séries chronologiques. Quelle que soit la manière dont elle est obtenue, fournir une analyse descriptive est une base clé de l'analyse prédictive et de la création de processus décisionnels basés sur les données. Cela nécessite une préparation minutieuse des données et l'organisation des données pour une analyse descriptive facile.
Analyse Prédictive (savoir ce qui est possible) — L'analyse prédictive permet aux utilisateurs et aux entreprises de connaître et d'anticiper les résultats potentiels. Construire des modèles prédictifs basés sur l'analyse descriptive peut garantir que les entreprises ne commettent pas deux fois la même erreur. Cela peut également fournir des prévisions et une planification plus précises, ce qui aide à optimiser l'efficacité. En fin de compte, cette analyse rend l'inconnu connu.
Analyse Prescriptive (et maintenant ?) — L'étape finale et la raison ultime d'utiliser des outils d'analyse prédictive est de prendre des actions claires basées sur les suggestions et recommandations des modèles prédictifs. C'est là que les fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond entrent en jeu. Certaines solutions d'analyse prédictive peuvent fournir des informations exploitables sans intervention humaine. Par exemple, elles peuvent fournir une liste restreinte de comptes de vente qui devraient se conclure rapidement en fonction de plusieurs variables. Devenir prescriptif pousse l'analyse un pas plus loin et est la raison ultime d'adopter des analyses prédictives avancées.
Qui utilise les plateformes d'analyse prédictive ?
Pour tirer pleinement parti des plateformes d'analyse prédictive, les entreprises doivent embaucher des data scientists hautement qualifiés ayant des connaissances en développement d'apprentissage automatique et en modélisation prédictive. Ces travailleurs qualifiés ne sont pas abondants, ils sont donc souvent très bien payés. Consacrer des ressources financières à ces postes peut ne pas être une option pour toutes les entreprises, mais celles qui peuvent se permettre des data scientists ont un avantage sur la concurrence.
Bien que les data scientists ou les analystes de données soient les employés chargés d'utiliser les logiciels d'analyse prédictive, de nombreuses industries et départements peuvent être impactés par l'utilisation de l'analyse prédictive :
Fabrication et chaîne d'approvisionnement—Un domaine qui peut être grandement amélioré par l'utilisation de l'analyse prédictive est la planification de la demande pour les entreprises de fabrication. Avec des prévisions plus précises, les entreprises peuvent éviter des risques tels que les pénuries et les surplus. De plus, les entreprises peuvent devenir prédictives en matière de gestion de la qualité et de problèmes de production. En analysant ce qui a causé des échecs de production dans le passé, les entreprises peuvent anticiper et éviter les pannes de production à l'avenir.
La distribution est un autre aspect majeur de la chaîne d'approvisionnement qui peut être encore optimisé avec la modélisation prédictive. En estimant mieux où les marchandises devront être livrées et les risques qui pourraient retarder les modes de distribution, les entreprises peuvent offrir un meilleur service et livrer leurs produits plus efficacement aux clients. En tenant compte des données historiques, telles que la météo, le trafic et les dossiers d'accidents, l'expédition peut devenir une science plus précise.
Commerce de détail — Le commerce de détail est une autre industrie qui est mûre pour l'optimisation avec l'aide de l'analyse prédictive. L'analyse prédictive dans le commerce de détail peut fournir aux entreprises des informations sur tout, de l'optimisation des prix à la compréhension de la façon dont les acheteurs naviguent dans les magasins physiques pour une meilleure organisation en magasin des marchandises. Les entreprises de commerce électronique peuvent suivre ces facteurs de manière beaucoup plus efficace. Toutes les interactions de commerce électronique peuvent être enregistrées dans une base de données et influencées par des modèles prédictifs. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles Amazon a été si réussi et perturbateur pour les détaillants physiques. Chaque décision peut être rendue prédictive avec l'aide des données.
Marketing et ventes — Être capable de prédire les actions des clients et des prospects est un service inestimable pour toute entreprise. Les équipes marketing peuvent tirer parti des logiciels d'analyse prédictive pour projeter comment les campagnes marketing peuvent se dérouler, quel segment de prospects cibler avec des publicités, et les taux de conversion potentiels de chaque campagne. Comprendre comment ces efforts impactent le résultat net est crucial pour le succès des équipes marketing et se traduit par une équipe de vente beaucoup plus efficace et productive. En même temps, les équipes de vente peuvent tirer parti de la modélisation prédictive dans des domaines tels que le scoring des leads, en déterminant quels comptes cibler en premier car ils ont une plus grande chance de se conclure. S'assurer que les représentants commerciaux travaillent plus intelligemment plutôt que plus durement signifie plus de revenus. Quelques CRM et solutions d'automatisation du marketing offrent un certain niveau de fonctionnalité prédictive, mais les data scientists peuvent séparer ces données dans des outils d'analyse prédictive dédiés pour trouver des corrélations inter-départementales.
Services financiers—L'industrie bancaire a longtemps été mûre pour la perturbation, mais les administrations financières utilisent des solutions d'analyse prédictive pour mieux prédire les risques. Les données historiques peuvent alimenter les logiciels d'analyse prédictive pour prédire les transactions frauduleuses et déterminer les risques de crédit, entre autres fonctions.
Types de logiciels d'analyse prédictive
La modélisation prédictive est une science complexe qui nécessite des années de formation pour être comprise. Il y a une raison pour laquelle les data scientists sont très demandés : peu de gens ont une compréhension complète de la façon de construire des modèles prédictifs. Il existe deux principaux types de modèles prédictifs : les modèles de classification et de régression.
Modèles de Classification—En termes simples, la classification place une donnée dans un seau ou une classe et la qualifie comme telle. Les modèles de classification étiquettent essentiellement les données en fonction de ce qu'un algorithme a déjà appris. L'objectif ultime des modèles de classification est de classer avec précision de nouveaux points de données dans les classes appropriées afin que les données puissent devenir prédictives et prescriptives.
Modèles de Régression—Les modèles de régression analysent la relation entre deux points de données distincts et aident à prévoir ce qui se passe lorsqu'ils sont placés côte à côte. Par exemple, dans le baseball, les équipes peuvent effectuer une analyse de régression sur la relation entre le nombre de balles rapides lancées et le nombre de home runs frappés.
Arbres de Décision — Un type courant de modèle de classification est un arbre de décision. Ces modèles prédisent plusieurs résultats possibles en fonction d'une variété d'entrées. Par exemple, si une équipe de vente construit 1 million de dollars dans un pipeline, elle peut conclure 100 000 dollars de revenus, mais si elle crée 10 millions de dollars dans un pipeline, elle devrait pouvoir conclure 1 million de dollars de revenus.
Réseaux Neuronaux—Les réseaux neuronaux, connus dans le monde de l'IA sous le nom de réseaux neuronaux artificiels, sont des modèles prédictifs extrêmement complexes. Ces modèles peuvent prédire et analyser des relations non structurées et non linéaires entre les points de données. Ces solutions fournissent une reconnaissance de motifs et peuvent aider à suivre les anomalies. Les réseaux neuronaux artificiels ont été initialement créés et construits pour imiter les synapses et les aspects neuronaux du cerveau humain. Ils sont l'un des facteurs contribuant à la croissance accélérée de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond.
D'autres types de modélisation prédictive incluent l'analyse bayésienne, le raisonnement basé sur la mémoire, le k-plus-proche-voisin, les machines à vecteurs de support et l'exploration de données de séries chronologiques.
Problèmes potentiels avec les solutions logicielles d'analyse prédictive
Manque d'employés qualifiés—Le principal problème avec l'adoption de logiciels d'analyse prédictive est le besoin d'un data scientist qualifié pour interagir avec les données et construire les modèles. Il existe un écart de compétences distinct en termes de trouver des utilisateurs qui comprennent comment extraire des données et construire des modèles et les implications que les données ont sur l'ensemble de l'entreprise. Pour cette raison, les data scientists sont très demandés et, par conséquent, coûteux.
Organisation des données—De nombreuses entreprises sont confrontées au défi d'organiser les données afin qu'elles puissent être facilement accessibles. Exploiter des ensembles de données volumineux contenant des données historiques et en temps réel n'est pas facile dans le monde d'aujourd'hui. Les entreprises doivent souvent construire un entrepôt de données ou un lac de données qui peut combiner toutes les sources de données disparates pour un accès facile. Cela nécessite encore une fois des employés hautement qualifiés.
Logiciels et services liés aux outils d'analyse prédictive
Les logiciels d'analyse prédictive sont liés à de nombreuses autres catégories de logiciels d'analyse et d'intelligence artificielle.
Logiciels d'apprentissage automatique—Les algorithmes d'apprentissage automatique sont un composant clé de la construction de modèles prédictifs efficaces. De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour fournir des recommandations ou des suggestions, ce qui est également l'objectif final des logiciels d'analyse prédictive. Les développeurs utilisent ces outils pour intégrer l'apprentissage automatique dans les applications, souvent pour fournir une analyse prédictive et prescriptive.
Plateformes d'intelligence d'affaires — Ces outils sont les solutions d'analyse traditionnelles utilisées pour comprendre les données d'une entreprise. Les analystes de données utilisent les plateformes BI pour visualiser et comprendre comment des actions spécifiques impactent les initiatives critiques pour l'entreprise. Certaines de ces plateformes offrent des fonctionnalités prédictives, mais leur objectif principal n'est pas la modélisation prédictive.
Analyses de mégadonnées—Les logiciels d'analyse de mégadonnées, comme les plateformes d'intelligence d'affaires, offrent souvent des fonctionnalités de modélisation prédictive. Cependant, ces solutions sont plus utilisées pour suivre les données en temps réel que pour comprendre les données historiques. Les logiciels d'analyse de mégadonnées se connectent à Hadoop ou à des distributions Hadoop propriétaires pour mieux comprendre les données structurées et non structurées. Ces mêmes sources de données peuvent être importantes pour les data scientists chargés de construire des modèles prédictifs.
