L'analyse prescriptive utilise des données historiques pour trouver le meilleur plan d'action pour l'avenir. D'une certaine manière, l'analyse prescriptive combine des éléments des deux descriptif ainsi que analyses prédictives pour arriver à de vraies solutions. La préoccupation croissante pour tout ce qui est « données » est désormais une tendance dominante. Le marché de l'analyse devrait atteindre 190 milliards de dollars en 2023, avec une croissance annuelle de 11.1 %. Parallèlement, le marché de l’analyse commerciale devrait atteindre 60 milliards de dollars d’ici 2024.
En 2023, l’analyse prescriptive sera à la pointe de l’analyse commerciale. L’utilisation d’analyses prédictives et descriptives pour analyser les données historiques et fournir des résultats descriptifs restera importante. Cependant, l’analyse prescriptive amènera l’analyse à un nouveau niveau en fournissant des recommandations spécifiques compte tenu des circonstances actuelles.
Les nouvelles technologies de données telles que l'Internet des objets (IoT), analyse en temps réel, et les opérations commerciales pilotées par des capteurs ont récemment renforcé le savoir-faire de l'analyse avancée des données. Les entreprises ne se contentent plus de simplement fournir des descriptions précises ou de faire des prédictions précises.
Désormais, les entreprises en veulent plus : elles veulent savoir quelle solution convient le mieux à un problème commercial. En d’autres termes, ils demandent une prescription médicale pour un problème particulier. Il s’agit en un mot d’une analyse prescriptive. Cette dernière étape de l’analyse la distingue des analyses prédictives et descriptives, car elle fournit des résultats qui peuvent guider la prise de décision en fonction du potentiel futur des différentes voies. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l'analyse prescriptive pour prendre en compte les données de ventes, les tendances, les modèles et les prévisions lors de la prise de décisions pondérées qui entraîneront de meilleurs résultats commerciaux.
Pour simplifier des concepts complexes, l’objectif ultime de l’analyse prescriptive est de trouver la meilleure version de la vérité et d’optimiser le processus métier de bout en bout. Les nouveaux arrivants seront peut-être plus curieux de savoir pourquoi les entreprises ont besoin d’analyses prescriptives plutôt que de connaître le fonctionnement de ce domaine de l’analyse avancée.
Pourquoi avez-vous besoin d’une analyse prescriptive ?
La plupart des dirigeants d'entreprise préfèrent disposer de solutions commerciales toutes faites, basées sur les données, pour mieux gérer leurs opérations, mais ils n'ont peut-être pas le temps ni les compétences nécessaires pour les poursuivre. Sciences des données.
Même si les opérateurs commerciaux comprennent bien leur domaine et peuvent aider à fournir les données nécessaires à l'analyse, ils souhaitent que des professionnels des données chevronnés interviennent et effectuent des analyses prescriptives avancées pour parvenir à des solutions définitives à des problèmes particuliers. Le Prescriptif La qualité de l'analyse avancée des données est particulièrement attrayante pour les dirigeants d'entreprise déjà stressés qui ont besoin de solutions immédiates à leurs problèmes.
En comprenant les données prédictives et les tendances du marché, les entreprises peuvent élaborer de meilleures stratégies commerciales et augmenter leurs bénéfices. En 2023, l’analyse prédictive et prescriptive sera essentielle pour toute entreprise cherchant à garder une longueur d’avance sur la concurrence. L'analyse prédictive aidera les entreprises à identifier le comportement potentiel des clients et à anticiper les évolutions du marché qui pourraient affecter leurs résultats. L’analyse prédictive fournira ensuite des recommandations sur les décisions à prendre pour capitaliser sur ces informations.
En 2023, une approche analytique complète de la croissance des entreprises nécessitera une compréhension des processus d’analyse descriptive et la capacité d’utiliser l’analyse prescriptive. Les entreprises doivent utiliser ensemble l’analyse commerciale et les rapports de veille pour obtenir des informations exploitables et développer des stratégies de vente à la fois prospectives et basées sur les données. Les modèles prédictifs doivent éclairer la prise de décision, et les chefs d'entreprise doivent analyser les revenus passés et le comportement des clients afin de créer une stratégie globale pour la croissance future.
L’analyse peut aider les entreprises à y parvenir. L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour analyser les statistiques des clients, le nombre d'engagements sociaux et les chiffres des ventes afin de prédire les résultats futurs. L'analyse descriptive prend ces informations, décrit ce qui s'est passé dans le passé et fournit un aperçu des modèles de comportement actuels. L'analyse prescriptive examine ensuite ces modèles pour fournir des recommandations sur la meilleure façon d'optimiser les opérations pour obtenir le taux de réussite le plus élevé possible. Grâce à la combinaison de ces trois types d'analyses, les entreprises peuvent utiliser des modèles prédictifs basés sur l'IA pour anticiper les préférences des clients, identifier les tendances dès le début, mieux allouer les ressources et augmenter les ventes en tenant les vendeurs informés de leurs performances par rapport aux objectifs.
Cas d'utilisation de l'analyse prescriptives
En 2023, les principes fondamentaux de l’analyse prescriptive seront au cœur des processus décisionnels des entreprises. Les modèles d'analyse prescriptive exploitent des algorithmes mathématiques, des décisions heuristiques et des décisions clés pour soutenir la prise de décision. Des ajustements temporels peuvent être appliqués aux types de données pour identifier le meilleur plan d’action possible et fournir un système de support pour les décisions prescriptives. D'année en année, les entreprises s'appuient de plus en plus sur des modèles d'analyse prescriptifs pour prendre des décisions éclairées qui maximisent leurs rendements.
Cas d'utilisation de l'analyse prescriptive: Soins de santé
Un article de Health Catalyst cite les avantages de analyse prescriptive dans les soins de santé par rapport à l’analyse prédictive. Cet article indique que les prédictions ne peuvent à elles seules résoudre les problèmes de soins aux patients. Une étape supplémentaire, qui fournit l'interprétation des données associées ainsi que les prévisions, ainsi que les procédures de traitement probables, rend l'analyse utile.
Cette étape supplémentaire comprend une analyse prescriptive où les raisons spécifiques et fondées sur des preuves derrière les prédictions sont citées ainsi que les procédures de traitement probables. Cette approche de l'analyse offre des avantages immédiats au médecin, qui peut être un expert en soins de santé mais pas suffisamment compétent en technologies de données pour parvenir à des solutions rapides et immédiates. Le Prescriptif Dans le cas des soins de santé, une partie de l’analyse agit comme un agent permettant de prescrire des procédures de traitement spécifiques, ce qui prendrait autrement beaucoup de temps aux médecins pour les comprendre.
Dans un autre article intitulé Science des données dans le domaine de la santé, l'auteur affirme que pour comprendre le résultat des prédictions et le plan d'action probable, les médecins devraient expérimenter directement le processus avancé d'analyse des données. L’auteur fait allusion à l’utilité d’un entrepôt de données dans l’analyse des données médicales, qui peut exposer les experts et les analystes à un échantillon plus grand que les référentiels de données cloisonnés.
L'infographie intitulée 10 cas d'utilisation de l'analyse prescriptive dans le secteur de la santé mérite d’être examiné, car il complète les connaissances communes disponibles parmi les communautés de soins de santé et de patients.
Cas d'utilisation de l'analyse prescriptive : ventes et marketing
Dans les opérations de vente au détail et de marketing, l'analyse prescriptive est largement utilisée pour optimiser les produits et les prix, identifier les micro-marchés, gérer la chaîne d'approvisionnement et concevoir des campagnes ciblées, pour n'en nommer que quelques-uns. La principale différence entre l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive réside dans le fait que, même si les outils prédictifs signalent simplement les tendances futures en matière de vente ou de marketing, les outils prescriptifs peuvent en réalité fournir les moyens de concrétiser ces tendances. Le billet de blog intitulé Analyse prédictive en marketing décrit comment les systèmes et outils d'analyse prescriptive aident à optimiser les efforts de vente et de marketing.
Cas d'utilisation de l'analyse prescriptive : évaluation des risques
Les cas d'utilisation de l'atténuation des risques décrits dans un document perspicace blog récents aider les lecteurs à comprendre comment les risques sont évalués, atténués et gérés dans le paysage commercial actuel, en particulier avec l'utilisation des dernières technologies. Un autre article met en lumière les principaux cas d'utilisation de l'analyse prédictive dans le secteur de l'assurance.
Qu'est-ce que l'analyse de nouvelle génération ?
Dans l'article intitulé L'analyse de nouvelle génération fait des choses énormes, l'auteur fait de nombreuses affirmations futuristes en faveur de l'analyse prescriptive de nouvelle génération, mais les véritables praticiens ne peuvent que dire dans quelle mesure la littérature disponible est pertinente dans le paysage analytique avancé d'aujourd'hui.
Entre-temps, un article sur l'impact de apprentissage automatique dans la chaîne d'approvisionnement business explique que les entreprises de la chaîne d'approvisionnement s'appuient sur trois piliers de subsistance : les données, les algorithmes d'apprentissage automatique et la capacité d'action. Bien que les données, associées à des algorithmes supérieurs, puissent identifier les risques et les problèmes potentiels, sans possibilité d'action, les résultats escomptés ne peuvent pas être atteints. Ici, l’actionnabilité fait référence à l’analyse prescriptive, qui fournit des solutions technologiques de données claires et définitives aux utilisateurs professionnels au bon moment.
Pour toute entreprise espérant réussir en 2023, les applications d’analyse prescriptive fournissent des outils précieux en permettant l’accès à des modèles prédictifs qui peuvent aider les utilisateurs à mieux comprendre le comportement des clients tout en prédisant simultanément les résultats futurs avec précision et efficacité. En utilisant un logiciel d'analyse, les utilisateurs peuvent obtenir des informations sur les données et les processus afin de prendre des décisions qui génèrent de meilleures performances.
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- La source: https://www.dataversity.net/fundamentals-prescriptive-analytics/
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