Trois étapes pour commencer immédiatement avec l'analyse prédictive
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Trois étapes pour commencer immédiatement avec l'analyse prédictive

Prédisez les scénarios futurs en fonction du comportement affiché. Cela ressemble probablement à de la belle musique pour tout entrepreneur moderne. Quoi qu'il en soit, comment s'assurer que cela ne reste pas une image idéale, mais que cela devienne la réalité ? Nous vous donnons trois étapes à suivre, afin que vous puissiez commencer immédiatement avec l'analyse prédictive.

Les avantages de l'analyse prédictive sont évidents. Vous résolvez les problèmes avant qu'ils ne surviennent et vous repérez les opportunités qui restent cachées aux yeux des autres organisations non axées sur les données. Ça sonne bien, n'est-ce pas ? Ensuite, il est important de se lancer dans l'analyse prédictive dans un avenir prochain.

Le pouvoir prévisionnel des données est indispensable

Surtout en ces temps d'incertitude économique, avec un nombre inconnu - mais très probablement élevé - de faillites imminentes, des risques de fraude croissants et une législation et des réglementations de plus en plus strictes, il est important d'agir. En fait, nous croyons que le pouvoir prédictif des données est indispensable pour planifier un avenir réussi.

Quoi qu'il en soit, comment faites-vous les premiers pas dans ce domaine ? Avec nos trois étapes, vous pouvez commencer tout de suite et créer un environnement de travail dans lequel l'analyse prédictive peut s'épanouir.

1. Rapprochez l'informatique et l'entreprise dès le début

L'entrepreneuriat axé sur les données n'est pas une partie pour l'informatique ou l'entreprise. Vous souhaitez tirer le meilleur parti du pouvoir prédictif des données ? Alors, vous devrez vous assurer que l'informatique et l'entreprise travaillent ensemble dès le début.

Après tout, les équipes de marketing, de vente et de services connaissent mieux l'entreprise et savent mieux que quiconque quelles variables sont de bons indicateurs de succès (ou l'inverse). L'informatique, pour sa part, possède l'ingéniosité technique et sert de partenaire essentiel. Pas en exécutant aveuglément ce dont les unités commerciales ont besoin, mais en en discutant vraiment avec elles.

2. Cassez les silos et ouvrez votre infrastructure

Afin de pouvoir prédire l'avenir aussi précisément que possible, les modèles ont besoin de grandes quantités de données. Se concentrer sur l'analyse prédictive n'est ni significatif ni efficace lorsque les données ne peuvent pas circuler au sein de l'organisation.

La structure traditionnelle de nombreuses entreprises, avec des départements séparés et chacun ses propres systèmes, et lieux de stockage des données, fait obstacle à l'entrepreneuriat axé sur les données. Avant que l'informatique et l'entreprise ne s'assoient pour franchir cette prochaine étape de votre transformation numérique, vous devez jeter un regard critique sur votre infrastructure.

Avec l'aide d'API, entre autres, la communication entre les systèmes et les outils est aujourd'hui possible assez facilement. Et vous êtes capable de briser les silos (de données) existants.

3. Le nettoyage et la conservation des données. Après tout : données inutiles entrantes = données inutiles sortantes.

Les ensembles de données ont un nombre fixe de variables, tandis que l'avenir est déterminé par un nombre illimité de facteurs. L'analyse prédictive ne vous dit donc pas exactement ce qui va se passer, mais vous fournit des informations. Des informations sur lesquelles vous pouvez jouer. Des garanties à cent pour cent ne peuvent jamais être données, mais le résultat vous indique à quel point il y a de fortes chances que « quelque chose » se produise.

Voulez-vous que ces prédictions soient aussi correctes et exactes que possible ? Alors, il est important que les données sur lesquelles vous basez ces informations soient fiables à cent pour cent. Peu importe la beauté et la sophistication de vos modèles prédictifs, si vous partez avec des informations incorrectes, les résultats ne sont pas fiables par nature. Après tout : données inutiles entrantes = données inutiles sortantes. Par conséquent, assurez-vous d'abord que votre paysage de données est et reste propre.

Vous débutez avec l'analyse prédictive ?

Nous sommes convaincus que l'entrepreneuriat basé sur les données est l'avenir. En même temps, nous comprenons que les organisations luttent avec cela. C'est pourquoi nous sommes prêts à démarrer l'analyse prédictive avec vous.

L'entrepreneuriat basé sur les données est-il une priorité pour vous, mais vous ne savez pas exactement par où commencer ? Vous recherchez des données de qualité pour appuyer vos décisions et/ou pour enrichir votre propre base de données ? Ou vous recherchez les bons outils pour passer à l'étape suivante de votre transformation numérique ? Quel que soit votre défi, nous sommes là pour vous.

Laissez vos coordonnées ici et nous vous répondrons dans les plus brefs délais.

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