Qu'est-ce que l'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive est le concept clé derrière de nombreux systèmes contrôlés par machine et permet de modifier les connaissances avancées en sélections faciles.

Il est désormais plus facile de contrôler les informations collectées pour générer une réelle valeur commerciale grâce à la quantité précise de données désormais disponibles pour les entreprises. Mais il peut être difficile de reconnaître la meilleure approche pour analyser des données spécifiques. L'une des meilleures options consiste à utiliser l' analyse prescriptive pour aider votre entreprise à prendre des décisions stratégiques contrôlées par les données. En outre, l' analyse prescriptive vous aide à vous débarrasser des limites des pratiques d'analyse de données standard, notamment :

• Parcourir des ressources précieuses sur les données sur le logement qui ne conseillent pas les décisions commerciales
• Passer du temps à scruter les ensembles de données inutilisés
• Perte de flux de revenus et d'informations uniques

Définition de l'analyse prescriptive :

Selon la définition de l'analyse prescriptive, il s'agit d'un processus qui analyse les données et propose des recommandations immédiates sur les moyens d'optimiser les pratiques commerciales satisfaisant plusieurs résultats prévus. Il prend des données en entrée et les comprend largement pour suggérer des prédictions sur ce qui pourrait arriver. En outre, il suggère les meilleures étapes à suivre en fonction des simulations demandées.

L'analyse prescriptive est le dernier niveau du traitement de données informatisé contemporain. Il utilise des structures de modélisation identiques pour prédire les résultats et combine des règles métier, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et des algorithmes pour simuler différentes approches des nombreux résultats prédits. Enfin, il conseille les actions optimales pour optimiser les pratiques commerciales. Ainsi, il explique enfin "ce qui devrait arriver".

L'analyse prescriptive élimine la spéculation de l'analyse des données. Pour les spécialistes du marketing et les scientifiques des données, cela s'avère un gain de temps. En effet, il comprend la signification de ses données et détermine quels points doivent être connectés pour offrir au public une expérience utilisateur bénéfique et hautement personnalisée. Bien que l' analyse prescriptive semble à petite échelle pour le moment, elle évolue régulièrement au fil des ans à mesure que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique deviennent plus accessibles.

Exemples d'analyse prescriptive

L'analyse prescriptive profite au secteur de la santé, à la banque, aux voyages, à la fabrication, au marketing, à l'apprentissage en ligne et bien d'autres. Voici quelques exemples d'Analyse Prescriptive dans plusieurs secteurs très répandus :

1. Utilisation de l'analyse prescriptive dans les hôpitaux et les cliniques :

L'un des meilleurs exemples d'analyse prescriptive est son utilisation dans le secteur de la santé. Les hôpitaux et les cliniques utilisent l'analyse prescriptive pour améliorer les résultats pour les patients. Il utilise les données de santé pour évaluer la rentabilité des différents processus et traitements. De plus, il peut évaluer les méthodes cliniques officielles.

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Prescriptive Analytics peut enquêter sur les patients hospitalisés qui présentent le risque maximal de réadmission. Sur la base de cette analyse, il demande aux prestataires de soins de santé de tenir à distance la réadmission à l'hôpital ou aux urgences.

2. Utilisation de l'analyse prescriptive pour les compagnies aériennes :

Prescriptive Analytics aide les PDG des compagnies aériennes à maximiser les bénéfices de leur entreprise. Il modifie automatiquement les prix des billets et l'accessibilité en fonction de la météo, de la demande des clients et des prix de l'essence.

Par exemple, l'algorithme Prescriptive Analytics peut analyser si les ventes de billets de Noël de l'année en cours de New York à Los Angeles sont en retard ou en avance par rapport à l'année dernière. Sur la base de cette analyse, il abaisse automatiquement les prix tout en tenant compte des prix plus élevés du carburant.

3. Utilisation de l'analyse prescriptive dans les services bancaires, financiers et d'assurance (BFSI) :

Vous pouvez trouver divers exemples d'analyse prescriptive en ce qui concerne les institutions financières. Ces institutions peuvent proposer des algorithmes d'analyse prescriptive pour gérer les risques et la rentabilité en examinant les données de négociation historiques. Certaines compagnies d'assurance utilisent également des modèles d'évaluation des risques pour offrir de meilleures informations sur les primes concernant les polices d'assurance pour les clients.

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4. Utilisation de l'analyse prescriptive dans la fabrication :

Les grosses machines de production peuvent avoir un large éventail de modifications mineures. La prévision des prix est inévitable pour faire face à ces changements. Prescriptive Analytics peut prédire avec précision la production actuelle, la maniabilité des matériaux, la consommation d'énergie, etc. Cela peut également aider à optimiser la capacité de production, à respecter le calendrier de livraison et à consolider les chaînes d'assemblage final.

Les fabricants peuvent utiliser Prescriptive Analytics pour modéliser les prix sur différents facteurs tels que le stockage, la production et les découvertes. Il aide à déterminer les paramètres optimaux pour augmenter le rendement sans compromettre l'efficacité.

5. Utilisation de Prescriptive Analytics pour les ventes et le marketing :

La modélisation prescriptive est un processus mathématique qui profite aux marques visant à renforcer leurs techniques marketing. Il peut aider à lancer des campagnes promotionnelles et à prévoir les intérêts des clients et la consommation des segments.

6. Utilisation de l'analyse prescriptive dans la chaîne d'approvisionnement et la logistique :

L'analyse prescriptive est essentielle pour l'optimisation des itinéraires dans l'industrie de la chaîne d'approvisionnement. Généralement, les entreprises de logistique l'utilisent pour éviter les problèmes logistiques tels que les lieux d'expédition inappropriés. Ils utilisent l'analyse prédictive pour améliorer la planification des itinéraires tout en économisant du temps, de l'argent et des ressources.

7. Utilisation de Prescriptive Analytics pour améliorer l'efficacité de l'entreprise :

L'analyse prescriptive permet aux entreprises de gagner du temps et d'utiliser les données pour développer un processus qui les distinguera de leurs concurrents. L'efficacité commerciale augmente considérablement avec l'utilisation d'outils d'analyse prescriptive basés sur le cloud.

8. Utilisation de Prescriptive Analytics dans la création d'une stratégie de gouvernance des données :

L'analyse prescriptive permet également une certaine prudence d'un point de vue éthique. Par exemple, la génération de recommandations ou de décisions automatisées en fonction de l'analyse informatique des données des élèves peut soulever des questions sur la confidentialité et l'impartialité, telles que : Les apprenants donnent-ils leur consentement ? Qui peut accéder aux données et aux résultats ?

Les prédictions de l'apprenant peuvent être inexactes si les données collectées ne sont pas entièrement précises. Cela peut conduire à de mauvaises décisions ou recommandations concernant l'apprenant. Une stratégie de gouvernance des données peut être mise en œuvre et les modèles d'analyse prescriptive peuvent être utilisés pour mettre l'accent sur la validation.

9. Exemples d'analyse prescriptive dans l'apprentissage en ligne :

L'analyse prescriptive est largement utilisée dans des systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS) et des technologies d'apprentissage spécifiques. Les points suivants clarifient comment cela améliore l'apprentissage en ligne :

Certains outils d'apprentissage en ligne utilisent des analyses prescriptives pour reconnaître le contenu appris. Ces outils présentent des contenus encore à maîtriser. C'est donc l'un des meilleurs exemples d'analyse prescriptive d'exploration de l'apprentissage adaptatif.

Certains LMS permettent aux administrateurs de définir des règles spécifiques pour que des actions ou des commentaires automatisés se produisent. Par exemple, si un employé est sur le point de terminer un cours de formation, le système peut lui recommander de passer par diverses ressources pour acquérir les compétences requises pour le cours précédent.

Certains LMS promettent de réduire le temps de formation des employés en reconnaissant les bases de connaissances et de compétences antérieures. Ils visent à recommander des ressources ou des formations qui correspondent le mieux aux apprenants.

Autres exemples courants démontrant l'analyse prescriptive :

• L'analyse prescriptive peut évaluer si un service d'incendie local devrait avoir besoin que les résidents vident une zone particulière lorsqu'un feu de forêt se déclare.
• Il peut prédire si un article sur un sujet spécifique sera populaire parmi les lecteurs en fonction des données sur les résultats de recherche des personnes et du partage social des sujets pertinents.
• Il peut adapter un programme de formation de travailleur en temps réel en fonction de la façon dont le travailleur réagit à chaque leçon.

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Comment fonctionne l'analyse prescriptive ?

La génération de recommandations ou de décisions automatisées nécessite des modèles algorithmiques uniques. Il a également besoin de l'aide de la technique analytique pour obtenir une direction claire. Une recommandation ou une décision ne peut être générée qu'après avoir pris connaissance du problème et de sa solution. Par conséquent, l' analyse prescriptive commence à travailler avec un problème et génère des recommandations ou des décisions automatisées pour une prédiction précise.

Exemple expliquant le fonctionnement de Predictive Analytics :

Le responsable de la formation d'une organisation peut utiliser l'analyse prédictive pour découvrir que la plupart des apprenants sans compétence spécifique ne peuvent pas suivre un cours particulier. Dans ce cas, l'analyse prescriptive peut suggérer des stratégies exploitables. L'algorithme correspondant peut identifier les apprenants qui ont besoin de ce cours mais qui manquent de compétences spécifiques. Par la suite, il fournit une recommandation automatisée indiquant qu'ils doivent utiliser une ressource de formation supplémentaire pour apprendre cette compétence manquante.

La qualité des données et les modèles algorithmiques développés sont directement proportionnels à la précision d'une décision ou d'une recommandation générée. La stratégie qui fonctionne pour les besoins de formation d'une entreprise peut ne pas être utile à une autre. Il est donc recommandé d'adapter les modèles d'analyse prédictive à chaque exigence de manière unique.

Derniers logiciels et outils d'analyse prescriptive

• Improvisé
• Alteryx
• Tableau
• RapidMiner
• Sisens
• Naissance
• Knimé
• OBJECTIFS
• Talend
• Regard

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