Cas d'utilisation de l'analyse prédictive pour les scientifiques citoyens des données - DATAVERSITY

Cas d'utilisation de l'analyse prédictive pour les scientifiques citoyens des données - DATAVERSITY

Horodatage: 28 juillet 2023 3:25
Nœud source: 2790717

Technologie Gartner les analystes prédisent que les organisations qui exploitent des solutions d'analyse augmentée connaîtront une croissance deux fois plus rapide que celles qui n'utilisent pas ces solutions. Les organisations qui fournissent des analyses augmentées en libre-service à leurs utilisateurs professionnels peuvent atteindre leurs objectifs de marché et rester à la pointe de la concurrence grâce à une prise de décision fondée sur des faits et à une équipe qui exploite quotidiennement l'analyse pour prendre ces décisions. 

Si votre entreprise envisage le scientifique des données citoyennes et souhaite démocratiser les données et généraliser l'utilisation de l'analyse dans toute l'organisation, il est important d'impliquer les utilisateurs professionnels et de leur montrer comment ils peuvent utiliser l'analyse pour faciliter leur travail et leur rôle. 

Dans cet article, nous examinons quelques cas d'utilisation commerciale et des exemples de la façon dont analyses prédictives peut aider l'utilisateur professionnel moyen à obtenir des informations réelles et exploitables pour accomplir ses tâches avec plus de précision et de rapidité. 

Exemples de cas d'utilisation commerciale de l'analyse prédictive pour les scientifiques des données citoyens

Churn client: Le coût d’acquisition et d’interaction avec les clients est un coût qu’une entreprise doit financer et, chaque fois qu’elle perd un client (désabonnement de clients), elle doit dépenser plus d’argent pour remplacer ce client. Chaque entreprise souhaite identifier les problèmes qui poussent le plus souvent un client à partir. Les data scientists citoyens peuvent utiliser l'analyse prédictive pour améliorer la fidélisation des clients et réduire le taux de désabonnement des clients, identifier et classer les problèmes d'insatisfaction des clients, et identifier et améliorer les messages marketing et l'efficacité des campagnes. Les utilisateurs professionnels peuvent également identifier et concevoir de nouveaux services ou produits pour attirer et fidéliser les clients. 

Approbation du prêt: Le coût du traitement des « mauvais » prêts est élevé et réduit la rentabilité et la productivité. Pour réussir, ces entreprises doivent disposer d’un processus fiable pour attirer la bonne clientèle et examiner, approuver et gérer les prêts. Les data scientists citoyens peuvent utiliser l'analyse prédictive pour améliorer le processus d'approbation des prêts afin d'accélérer le processus, de fournir un processus d'examen et de décision plus précis, de réduire les défauts de paiement et d'optimiser les fonds disponibles. 

Analyse prédictive utilisant des données externes : La capacité d'intégrer des données provenant de sources extérieures à l'entreprise est cruciale pour le succès d'une entreprise et constitue souvent une partie importante du rôle d'un membre de l'équipe dans l'organisation. Les données macro externes sont souvent facilement accessibles et les données gouvernementales sont souvent disponibles gratuitement, mais l'analyse de plusieurs sources de données externes peut nécessiter un processus manuel fastidieux et long si une solution d'analyse augmentée ne le gère pas facilement. Les data scientists citoyens peuvent planifier, ajuster et gérer plus précisément les messages marketing et la publicité, optimiser les stocks et l'approvisionnement en produits, analyser et prendre des décisions concernant les prix, les produits et les services et améliorer les processus de maintenance et de planification.

Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont un citoyen data scientist peut utiliser l'analyse augmentée et l'analyse prédictive au quotidien pour tester l'exactitude des politiques et des décisions existantes et pour s'adapter rapidement au marché et à la concurrence. Vous pouvez explorer davantage de cas d'utilisation professionnelle pour une variété de fonctions commerciales et de secteurs. ici.

Lorsqu'une organisation met en œuvre un scientifique des données citoyennes initiative, il peut tirer parti de la modélisation prédictive assistée et offrir des avantages à l’organisation, aux utilisateurs professionnels et aux data scientists, et il peut vous offrir de nombreux avantages en tant que candidat citoyen data scientist. 

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