5 étapes d’évolution dans l’analyse prédictive

Les taux de changement dans toutes les industries, associés à d’énormes pressions macroéconomiques, signifient que la stagnation et la complaisance peuvent être la mort de toute entreprise. Il est important que les dirigeants voient grand et à long terme. Un défi essentiel à cet égard consiste à utiliser au mieux les analyses pour vraiment comprendre ce qui nous attend. Cela signifie une approche prudente dans un contexte de ressources limitées et d’attentes réglementaires strictes.

Sur la base de nos nombreuses interactions avec des entreprises du monde entier, voici cinq des principaux changements qui se produisent dans les entreprises qui progressent avec l’analyse prédictive :

1. Les entreprises passeront des données à la science. Pendant des années, les entreprises se sont concentrées sur l’identification et la lutte contre des sources de données précieuses et crédibles. Cela se traduit par une surabondance de données. Au fil du temps, presque tout sera mesurable, en fonction de l’attitude et du consentement des consommateurs et des régulateurs. Pour les entreprises, le succès dépendra de l’abandon de l’accent mis uniquement sur les données pour se tourner plutôt vers la science et l’analyse sophistiquées qui distillent les données en informations et orientations opportunes et pertinentes.

2. L’accent passera de la production à la conservation. Le cloud computing toujours moins cher et plus facilement disponible, et une puissance de traitement infiniment plus élevée, se combineront pour permettre d’exécuter simultanément des milliers de scénarios à des fins de modélisation. Au fil du temps, cette puissance de calcul sera utilisée pour affiner des milliers de possibilités en quelques-unes auto-conservées et les plus performantes, ce qui dynamisera les décideurs dans leur quête des résultats commerciaux souhaités.

3. L’usage s’étendra des évangélistes aux masses. Alors que les scientifiques des données deviendront de plus en plus importants pour les entreprises, l’analyse prédictive de base deviendra également accessible à toutes les équipes. Cette « démocratisation des données » est portée par l’émergence d’un ensemble de solutions puissantes, axées sur l’intelligence d’aide à la décision, qui fournissent automatiquement les bonnes informations aux équipes dans leurs différents domaines. En comprenant les objectifs commerciaux des décideurs, ces systèmes créent des informations facilement compréhensibles, spécifiquement pertinentes et correctement exploitables, qui peuvent être prescriptives.

4. Attitudes envers L’IA passera du rejet à l’appréciation. Du streaming musical aux recommandations de restaurants en passant par les avertissements météorologiques et les conseils de style, l’analyse prédictive devient omniprésente dans notre vie quotidienne. Une acceptation générale croissante des algorithmes se transforme progressivement en enthousiasme pour la technologie. À son tour, cette confiance déteint sur la vie au travail, où les algorithmes deviendront une partie normale, voire essentielle, de la prise de décision. Cette évolution sera sous-tendue par le développement d’entreprises responsables et IA explicable qui intègre étroitement l’intelligence humaine à certaines étapes critiques.

5. Les entreprises dépendantes des données passeront de la prise au don. Les consommateurs sont de plus en plus conscients de l’ampleur de leurs les données sont utilisées, pour quoi et où ça finit. Cela a conduit de nombreuses personnes à activer les contrôles de confidentialité de leurs appareils. Pour lutter contre cela, cependant, des exemples d’entreprises offrent une valeur évidente aux consommateurs grâce à une bonne utilisation de leurs données pour fournir des services personnalisés et pertinents. C’est la clé de l’économie des données personnelles. Les entreprises doivent se concentrer sur la livraison visible, valeur souhaitable en échange des données de leurs clients. Ils doivent également faire preuve de gouvernance et de conformité aux règles de confidentialité des données en évolution rapide.

L’ampleur et le rythme des changements mondiaux ont pris à contre-pied un grand nombre d’entreprises au cours des dernières années. Dans un contexte d’évolution rapide, les entreprises devront être à la fois avant-gardistes et respectueuses dans leur utilisation de l’analyse prédictive. La qualité de l’adoption de l’analyse par les entreprises déterminera leur capacité à réagir efficacement et rapidement au changement, leur permettant de rester résilientes et d’identifier de puissantes opportunités pour prendre de l’avance.

Que voir de plus ? Regardez Warren Saunders de GfK répond aux questions sur les obstacles à l’adoption de l’IA et sur la manière de les résoudre.