Pourquoi l’analyse prescriptive est l’avenir du Big Data ?

14 janvier 2019

Introduction

Le Big Data a inauguré une nouvelle ère dans la sphère de l’informatique décisionnelle – ou « BI » pour Business Intelligence – marqué par l’émergence de l’analyse prescriptive.

Ce type d’analyse est d’ailleurs considéré comme la troisième et dernière partie dans l’analyse de données pour l’informatique décisionnelle, qui comprend également l’analyse descriptive et l’analyse prédictive. Ce type d’analyse aide les entreprises à définir l’approche commerciale la plus pertinente pour une situation donnée. Elle exploite au passage l’analyse prédictive et l’analyse descriptive pour aider l’entreprise à obtenir les meilleurs résultats ou solutions possibles, en l’aidant à résoudre les difficultés énoncées. Elle oriente l’évolution du Big Data et voici comment :

Différences entre l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive

Les données brutes sont partout à l’ère numérique actuelle.

Environ 90% des données existantes actuellement en ligne résultent de données générées sur les quelques dernières années seulement et leur rythme de croissance ne cesse évidemment de s’accélérer. Les consommateurs envoient en effet quotidiennement des milliards de messages via des applications de messagerie instantanée et des sites de réseaux sociaux, tels que Facebook, Twitter (pour ne citer qu’eux). Cependant, ces données brutes ne créent pas de valeur par elles-mêmes. Elles nécessitent un traitement de manière à fournir des informations précieuses à l’entreprise pour que cette dernière puisse les exploiter dans son approche commerciale. Avec les données brutes, vous pouvez identifier des modèles, créer des modèles basés sur ces modèles et d’autres informations connues afin d’effectuer des projections basées sur ces données pour résoudre les problèmes de l’entreprise.

L’analyse prescriptive et l’analyse prédictive vous permettent toutes deux de transformer les données brutes en informations précieuses. Toutefois, elles diffèrent par le type d’informations que vous pouvez exploiter.

L’analyse prédictive vous permet de faire des projections futures basées sur des données historiques et actuelles. Elle vous permet d’utiliser les données brutes connues et de les traiter afin de pouvoir prédire les informations que vous ne connaissez pas. Avec les analyses prescriptives, vous pouvez non seulement donner un sens aux données brutes, mais également vous en servir pour déterminer les actions à prendre maintenant. Elle tire parti du machine learning, des simulations et de l’optimisation mathématique pour aider les dirigeants d’entreprise à prendre des décisions mieux éclairées et fondées sur les données. L’analyse prescriptive aide également à faire évoluer la logique décisionnelle, la prise de décision afin de maintenir ou d’améliorer son efficacité au fil du temps. Lorsque vous avez le choix entre plusieurs options, l’analyse prescriptive est utile pour identifier le meilleur résultat ou la meilleure solution en fonction des limites et des scénarios connus.

L’analyse prédictive va plus loin en vous aidant à déterminer le résultat probable de chaque décision. Cela vous aide à décider quelle décision business prendre.

L'analyse prescriptive présente plusieurs avantages liés au Big Data

L’analyse prescriptive présente certains avantages que vous pouvez exploiter avec le Big Data, tels qu’une prise de conscience accrue de l’impact des nouvelles technologies ou techniques, une utilisation améliorée des ressources et une meilleure compréhension des habitudes des consommateurs.

Par exemple, vous pouvez utiliser des analyses prescriptives pour déterminer les meilleures opportunités de participation aux médias sociaux. La société Lithium Reach aide les entreprises à atteindre notamment cet objectif en leur indiquant le meilleur moment de la journée pour publier du contenu sur les réseaux sociaux. L’analyse prescriptive est également utile pour ceux qui sont en contact direct avec les consommateurs, tels que les vendeurs. En les aidant par exemple à déterminer l’option la mieux personnalisée pour un client afin d’améliorer son expérience d’achat. Autre exemple, c utilise la technologie de Bain & Company pour encourager les sessions de discussion avec des experts en vin afin de fidéliser la clientèle. Enfin, l’analyse prescriptive permet une analyse de données à l’échelle industrielle de sorte à ce que les entreprises puissent appliquer à l’échelle leurs process de décision internes (via modèle scalable).

Les entreprises utilisent avec succès l'analyse prescriptive

Certaines startups de Big Data ont également recours à des analyses prescriptives pour aider les entreprises à générer de la valeur, notamment AIMMS, Ayata et Profitect.

AIMMS désigne des clients, tels qu’Unilever, Air Liquide et Boston Consulting, qui utilisent sa technologie pour améliorer la production et la distribution en partageant facilement des modèles et des données pour une meilleure collaboration. Ayata a également aidé les entreprises comme Dell et Cisco, à générer de la valeur pour ses clients. Le logiciel de la société analyse en permanence les données client de chaque client en toute sécurité via un modèle de Cloud hybride ou privé fourni par le client. Profitect propose aux détaillants, tels que DSW et Ulta Beauty, une solution d’analyse prescriptive leur permettant de prendre des décisions commerciales, telles que l’identification des opportunités de profit, dans le service de prévention des pertes de DSW.

L'analyse prescriptive va changer l'avenir du Big Data pour les entreprises

L’avenir de l’analyse prescriptive facilitera la poursuite du développement de l’analyse automatisée des données, où elle remplacera le besoin de prise de décision humaine par une prise de décision automatisée pour les entreprises.

Par exemple, les analyses automatisées pourront utiliser des applications pour choisir le meilleur courrier électronique marketing à envoyer aux clients au lieu d’avoir besoin d’un directeur marketing pour prendre cette décision. Le marché de l'analyse prescriptive connaît également une croissance exponentielle et devrait atteindre 1,1 milliard de dollars en 2019. Elle devrait être intégrée aux logiciels d’analyse d’entreprise dès 2020.

Que retenir ?

Avec l’utilisation et l’intérêt croissants de l’analyse prescriptive, cette dernière oriente l’avenir du Big Data.

Les dirigeants d’entreprise peuvent éviter les prises de décisions commerciales risquées et réduire les pertes financières avec la puissance des analyses prescriptives pour faire évoluer la logique de leurs décisions commerciales.

Lorsque vous incorporez des analyses prescriptives à votre stratégie Big Data, elles peuvent vous aider à prendre des décisions plus rapidement pour améliorer l'efficacité et la productivité de votre entreprise.

Source : Mark van Rijmenam

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