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Fabulix Service Manage (FSM)Technologie - 08 avril 2020
Les mégadonnées et l'analyse prédictive ont transformé la façon dont les entreprises gèrent leur informatique. Avec l'IoT, qui exploite un volume important de données provenant de systèmes interconnectés, l'analyse prédictive devient la nouvelle norme par laquelle les entreprises non seulement améliorent leur efficacité opérationnelle, mais ciblent également davantage de trafic vers leurs produits et services.
L'un des plus grands exemples est Amazon, où Predictive Analytics a augmenté les ventes d'Amazon de près de 30 %. Amazon l'a fait en étudiant le modèle d'achat de ses clients et en leur fournissant des suggestions de produits basées sur ces modèles.
Non seulement les chiffres, la technologie d'analyse prédictive sécurise également nos vies. Désormais, les constructeurs automobiles peuvent surveiller les performances de votre voiture contre l'usure et vous avertir en conséquence. Cela sauve d'innombrables vies.
1) Productivité : avec l'analyse prédictive, vous n'avez pas besoin de vous fier aux hypothèses traditionnelles. Vous pouvez exploiter les données en temps réel pour créer des modèles commerciaux intelligents qui se traduisent par une plus grande efficacité opérationnelle.
2) Économies: l'analyse prédictive affine vos cibles et objectifs commerciaux. Il vous aide à prendre des décisions intelligentes telles que les clients à cibler et les investissements à faire. Cela vous permet également de mieux allouer vos ressources et d'économiser sur les coûts.
3) Gestion des risques: l'analyse prédictive effectue des évaluations approfondies des données en tenant compte des sentiments et des prévisions du marché. De cette façon, vous pouvez prendre des décisions éclairées contre les risques existants.
4) Détections de fraudes : les méthodologies sur lesquelles reposent les analyses prédictives reconnaissent les fraudes et les vulnérabilités avant qu'elles n'affectent vos systèmes.
Les compagnies d'assurance peuvent utiliser l'analyse prédictive pour effectuer des évaluations des risques appropriées et conseiller en conséquence leurs clients. Par exemple, les outils d'analyse prédictive peuvent déterminer les zones les plus sujettes aux cambriolages et ils peuvent utiliser ces informations pour collecter davantage de données sur les modèles liés au moment du crime. Ces informations peuvent être critiques et les compagnies d'assurance peuvent les transmettre à leurs clients. De cette façon, les habitants de ces zones seront mieux préparés contre tout incident.
L'analyse prédictive a transformé le secteur automobile en apportant cohérence et certitude à la sécurité des conducteurs. Désormais, les capteurs IoT peuvent donner des informations sur la dépréciation du véhicule et le cycliste peut alors prendre les mesures appropriées. En outre, les outils d'analyse prédictive peuvent également fournir des données de trafic et de route en temps réel, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
L'analyse prédictive fait déjà des merveilles dans le domaine de la santé. Par exemple, il peut analyser les données des patients et rappeler aux gens de planifier leurs prochains rendez-vous ou les mettre à jour sur la disponibilité des médicaments ou des nouvelles méthodes de traitement. Le plus grand avantage est cependant de savoir comment l'analyse prédictive peut utiliser les données cumulatives des communautés pour prédire la propagation des maladies courantes et conseiller les actions appropriées.
L'analyse prédictive a le potentiel d'améliorer la qualité des produits. Les outils d'analyse prédictive surveillent en permanence la santé des machines en observant les données des capteurs. Cela influence directement la qualité et la quantité des produits. De plus, l'analyse prédictive aide également les fabricants en prévoyant la demande et en utilisant les données de comportement des clients pour innover en termes de types de produits, etc.
Les outils d'analyse prédictive suivent généralement un processus prédéfini. Les composants des processus sont :
Les outils prédictifs ont beaucoup évolué. Auparavant, seul le personnel possédant des compétences avancées était en mesure de déployer de tels outils. Aujourd'hui, ces outils ne sont pas réservés aux professionnels de l'informatique avancés. Avec une adoption et une accessibilité plus larges, ces outils sont désormais livrés avec une assimilation de données facile et fournissent à l'utilisateur des graphiques et des interfaces visuels informatifs. Le langage PMML (Predictive Model Markup Language) a été proposé comme langage standard pour créer des modèles prédictifs. C'est un langage basé sur XML. Quelques-uns des principaux logiciels d'analyse prédictive sont répertoriés ci-dessous :
L'analyse prédictive est déjà là et change la façon dont les entreprises mènent leurs opérations et offrent des services à leurs clients. Nous vivons à l'ère des technologies intelligentes telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les chaînes de blocs, etc. et à mesure que ces technologies progressent, l'analyse prédictive va progresser. Les avantages transformateurs que nous constatons grâce à l'analyse prédictive vont se multiplier et les avantages seraient une efficacité opérationnelle encore plus grande et des avantages directs pour le client.
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