Pourquoi les leaders de l'industrie se tournent vers l'analyse prédictive

Août
19, 2021

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Le sentiment d'incertitude ressenti pendant la pandémie a été largement déclenché par deux caractéristiques du virus ; elle est invisible à l'œil nu et imprévisible.

Pour de nombreuses entreprises et PDG, cette pandémie a accéléré l'adoption et l'innovation de nouvelles technologies de plusieurs mois ou années. Les avantages et les implications de cette accélération et de cette perturbation technologiques sont là pour rester et seront permanents.

Parmi les forces motrices de cette perturbation se trouve le changement de comportement des utilisateurs et des consommateurs du commerce électronique vers les interactions sociales et les transactions financières – ainsi que le besoin des entreprises et des organisations de s'adapter au nouveau paradigme pour survivre.

Selon une récente enquête McKinsey, les entreprises ont dépensé plus en investissements numériques que pour toute autre mesure de continuité des activités pendant la pandémie. Par conséquent, la croissance des outils et systèmes numériques a bondi de sept ans en moyenne en quelques mois à peine en 2020.

La pandémie a été une révélation pour les industries traditionnellement réticentes à adopter la transformation numérique, telles que le secteur immobilier, et se trouvent maintenant au milieu d'une révolution numérique, brouillant leurs modèles commerciaux et leurs opérations vers un environnement plus virtuel. Le commerce de détail (y compris les restaurants et le commerce de détail alimentaire) était également l'un des secteurs réticents à adopter la transformation numérique. De nombreux petits détaillants ont fermé pendant la crise car ils n'avaient pas de boutiques en ligne pendant les périodes de confinement. Ce n'est pas un hasard si l'action Shopify a été l'une des plus rentables au monde au cours des deux dernières années. laissant derrière eux leurs concurrents pas si numérisés.

Comment les entreprises survivent et deviennent plus fortes

Il existe plusieurs facteurs organisationnels qui entraînent un changement et une croissance positifs :

1. Agilité : Alors que les entreprises se concentrent sur leur mission et leur rentabilité, elles doivent être conscients de leur environnement, en tenant compte des évolutions futures afin qu'ils puissent s'adapter à temps pour éviter tout choc potentiel. Une fois qu'un risque ou une opportunité est identifié, l'agilité permet à l'organisation de s'adapter rapidement et en douceur.
2. Résilience : La résilience, quant à elle, est un attribut d'une organisation qui lui permet de résister aux forces perturbatrices et aux changements inattendus. Elle n'est censée entrer en jeu que comme procédure de secours pour survivre lorsque l'organisation n'a pas su anticiper un événement majeur et que le choc a déjà eu un impact. Le niveau de résilience mesure alors souvent la capacité à revenir aussi près que possible de l'état initial d'avant le choc.

Une entreprise résiliente est une entreprise qui peut subir des perturbations et s'adapter rapidement à la nouvelle réalité, tout en respectant son cœur de métier. fonctions commerciales et la protection de la marque. Ce n'est pas une tâche facile, d'autant plus que les perturbations continuent d'augmenter en nombre et en impact.

La résilience des entreprises au cours de la prochaine décennie nécessitera plus que la sécurité et la conformité. Les organisations devront s'adapter plus rapidement et plus intelligemment aux conditions changeantes si elles espèrent rester compétitives et pertinentes. Les nouvelles technologies peuvent aider les entreprises à anticiper les perturbations et à réagir avec agilité.

3. Anticipation : L'anticipation est la pierre angulaire entre l'agilité et la résilience. C'est la capacité de prévoir et de répondre intelligemment et de manière appropriée à toute éventualité. Cette transition est vitale pour les entreprises qui souhaitent garder une longueur d'avance sur leurs concurrents. L'intelligence au niveau de l'entreprise                  ne peut provenir que d'une modélisation quantitative solide qui exploite les données historiques comme base pour les prévisions futures ou les prévisions, en d'autres termes, l'analyse prédictive.

Pour prospérer et croître, une entreprise doit être agile. Une organisation allégée, améliorant continuellement les processus tout en utilisant des technologies agiles et évolutives qui peuvent les aider à faire face à presque toutes les situations.

Être axée sur les données aide les organisations à être à la fois agiles et résilientes. C'est là que les technologies telles que l'analyse prédictive deviennent pertinentes, permettant aux entreprises de devenir plus agiles en étant plus proactives et par conséquent plus résilientes, en fondant la prévisibilité sur les apprentissages ( grand ou petit) à partir de données historiques et d'une approche systématique pour fournir des informations sur l'inconnu, réduisant ainsi l'incertitude.

Cependant, l'utilisation de l'analyse prédictive posera certains défis. À l'heure actuelle, la plupart des entreprises auraient probablement du mal à mettre en œuvre l'analyse prédictive dans leur organisation du jour au lendemain en raison d'une contrainte récurrente : elles n'ont pas toujours en place une culture entièrement axée sur les données. En conséquence, la stratégie, l'organisation, les processus ou les technologies ne sont pas alignés pour faciliter la collecte, le traitement et la transformation des données brutes (de diverses qualités et quantités) en informations exploitables.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive

L'analyse prédictive peut être défini comme une catégorie d'analyse de données visant à faire des prédictions sur les résultats futurs sur la base de données historiques et de techniques analytiques telles que la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. La science de l'analyse prédictive peut générer des informations futures avec un degré de précision important. À l'aide d'outils et de modèles d'analyse prédictive sophistiqués, toute organisation peut désormais utiliser les données passées et actuelles pour prévoir de manière fiable les tendances et les comportements, les jours, les semaines ou les années à venir. L'objectif est d'aller au-delà de savoir ce qui s'est passé pour fournir une meilleure évaluation de ce qui se passera à l'avenir.

L'analyse prédictive attire de plus en plus le soutien d'un large éventail d'organisations. Selon Zion Market Research, le marché mondial de l'analyse prédictive devrait atteindre au moins 10,95 milliards de dollars d'ici l'année prochaine (2022).

L'analyse prédictive utilise un certain nombre d'approches et de technologies, telles que les mégadonnées, le traitement des données, la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et divers processus mathématiques pour passer au crible les données actuelles et historiques afin d'identifier des modèles et de prédire les événements et les conditions qui peuvent se produire à un moment donné en fonction de paramètres spécifiés et avec un score de confiance.

Les organisations tirent parti de ce système pour identifier et exploiter les tendances des données afin de détecter les menaces et les opportunités. Des modèles peuvent être créés pour découvrir des corrélations et des causalités entre différentes variables, permettant l'évaluation des risques et des opportunités posés par un ensemble de circonstances, et par conséquent une prise de décision plus éclairée.

Connexe : Comment Divers Les industries dépendent de l'analyse prédictive

Les avantages de l'analyse prédictive et l'endroit où elle est utilisée

Les utilisateurs utilisent ces techniques de plusieurs manières, ce qui entraîne souvent une réduction des coûts et une augmentation des bénéfices. Par exemple, les détaillants utilisent souvent des modèles prédictifs pour prévoir les besoins en stocks, surveiller les calendriers de livraison et personnaliser l'agencement des magasins afin d'optimiser les ventes.

Les compagnies aériennes utilisent des analyses prédictives pour ajuster les prix des billets en fonction des habitudes de voyage précédentes.

Les fabricants peuvent suivre l'état et les performances des équipements et anticiper les pannes avant qu'elles ne surviennent en incorporant des analyses prédictives dans leurs applications.

Le secteur de l'assurance peut utiliser des modèles prédictifs pour suivre et surveiller les fraudeurs potentiels, réduisant ainsi le temps passé à analyser les réclamations individuelles[19659004]L'industrie hôtelière peut prévoir le nombre d'invités pour une nuit donnée afin de maximiser l'occupation et les revenus. Les acteurs de l'immobilier se tournent vers l'analyse prédictive, voulant comprendre comment les différentes zones évolueront, quel sera l'emplacement idéal et comment les actifs peuvent fonctionner dans les années à venir dans différents endroits, ainsi que d'utiliser les tendances immobilières pour prédire le logement bulles.

Dans le secteur de la santé, l'analyse prédictive pourrait sauver des vies. Selon certains des rapports les plus récents, AI avait détecté ce coronavirus à ses tout débuts. La société BlueDot, qui utilise l'apprentissage automatique pour surveiller la propagation des maladies contagieuses dans le monde, avait alerté sur l'augmentation rapide des maladies pulmonaires à Wuhan à la fin de l'année dernière.

Plus précisément, BlueDot a collecté des données sur plus de 150 maladies et syndromes dans le monde. le monde, en scannant des bases de données provenant de sources officielles telles que le Center for Disease Control ou l'OMS vers des sources moins conventionnelles telles que les schémas de voyage dans le monde, les données environnementales et animales ou la détection des médias sociaux, en catégorisant ces données et en appliquant l'apprentissage automatique pour identifier les cas mis en évidence pertinents pour une analyse plus approfondie .

Bien qu'il s'agisse encore de stades précoces pour l'IA, si une confiance suffisante avait été accordée à un tel modèle, cela aurait pu aider les autorités à se préparer, à alerter et à prendre les mesures nécessaires qui auraient peut-être pu empêcher l'épidémie en premier lieu. Il n'est pas injustifié de penser qu'à l'avenir, une plus grande attention pourrait être accordée à ces signaux. proactif

Bien qu'un absolu ne soit pas quelque chose qui peut être donné lorsqu'on regarde vers l'avenir, l'incertitude est quelque chose qui peut être réduite grâce à l'analyse prédictive.

Le facteur clé à considérer ici est l'étendue, la qualité et la granularité de l'analyse. modèles utilisés, car ceux-ci doivent identifier des tendances ou faire des prévisions avec une approche holistique et à l'échelle mondiale. Contrairement aux années passées, les progrès du logiciel permettant de capturer un plus large éventail de sources et de signaux sont sans aucun doute plus élevés et devraient continuer à augmenter dans les années à venir.

L'agilité est la clé de la survie – une leçon que de nombreuses entreprises apprennent. à la dure au quotidien. Si vous pensez que le marché d'aujourd'hui est volatil et imprévisible, attendez simplement demain.

Pour être avant-gardiste, il faut un certain degré de compréhension. Pour être adaptatif, il faut un certain contrôle. Pour être agile, il faut les deux.

L'analyse prédictive ne se limite pas à la façon de prédire l'inattendu. Il s'agit de passer du réactif au proactif. Il s'agit de vivre dans un monde aux conditions changeantes, dans lequel la plupart des entreprises ont tendance à être mal préparées.

Il s'agit de conserver un avantage concurrentiel face à l'incertitude ; et l'embrasser avec ouverture, disponibilité et agilité. Et surtout, il s'agit de passer d'une position défensive à une position offensive. Pas d'une manière qui risque tout, mais d'une manière qui facilite les opportunités et la croissance.

Passer d'une méthode réactive à une méthode proactive avec l'analyse prédictive équivaut à troquer la défense de basket-ball à l'ancienne contre les dernières stratégies offensives : moins de résistance contre ce que vous ne peut pas contrôler et anticiper davantage ce qui va suivre.

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