L’investissement dans l’intelligence d’affaires représente encore aujourd’hui un objectif principal pour les entreprises, et les domaines novateurs tels que l’analyse prédictive sont en pleine expansion. Les entreprises cherchent à utiliser leurs sources d’information toujours plus grandesafin de mieux dégager les tendances du marché, d’augmenter la supériorité de leur produit, et de progresser sur le plan concurrentiel.

Les solutions courantes d’intelligence d’affaires se servent de requêtes ad hoc, d’outils de rapport et de tableaux de bord pour rechercher les renseignements actuels ou antérieurs des entreprises. Auparavant, l’intelligence d’affaires répondait seulement aux questions en lien avec ce qui était déjà arrivé, ou à la raison pour laquelle cet évènement précis aurait pu arriver. Aujourd’hui, l’analyse prédictive parcourt une grande quantité de renseignements actuels et antérieurs, et bâtit ensuite un modèle projetant ce qui pourrait arriver dans le futur en se basant sur les tendances antérieures. Même dans une économie sinistréeavec de maigres budgets pour les TI, les entreprises dépensent une partie de leurs profits dans l’intelligence d’affaires et l’analyse prédictive.

L’avenir de l’intelligence d’affaires repose sur l’analyse prédictive

Les outils d’analyse prédictive ne sont pas nouveaux; ils sont disponibles depuis longtemps par des vendeurs traditionnels, tels que SPSS et SAS Institute, et par la suite, d’autres vendeurs sont entrés dans le marché de l’analyse prédictive. Toutefois, l’adoption de cette tactique d’affaires a tardé à se déployer, principalement en raison du niveau de spécialisation et de la nature complexe des outils disponibles.

Par conséquent, les experts en finance et les statisticiens accueillent maintenant les outils d’analyse prédictive. Ces professionnels les utilisent comme moyen d’évaluer les risques de crédit éventuels et de reconnaitre les actions frauduleuses. Dans la vente au détail, les outils d’analyse prédictive sont utilisés pour prévoir les occasions de ventes croisées et de ventes incitatives au sein de la clientèle actuelle. De plus, les entreprises de télécommunication utilisent ces outils afin de prévoir l’activité du client, telle que le taux de paiement.

De nos jours, les secteurs qui n’ont pas l’habitude d’employer l’analyse prédictive, tels que le secteur manufacturier, commencent à voir le potentiel du progrès des ressources analytiques. À l’heure actuelle, les experts de l’industrie recommandent aux entreprises d’investir dans les outils d’analyse prédictive. Si l’entreprise a un processus répétitif et produit de grandes quantités d’information, une simple amélioration dans l’implantation du processus pourrait faire économiser de l’argent, ou encore créer un revenu supplémentaire.

Par exemple, les manufacturiers pourraient utiliser cette technologie afin de déterminer le temps moyen entre défaillances (MTBF) pour tout processus, les aidant ainsi à optimiser les normes de qualité. De plus, les manufacturiers peuvent aussi utiliser ces outils afin de prévoir les retards de chaîne logistique et contribuer à la gestion des matières.

Les fournisseurs d’intelligence d’affairesaugmentent la capacité de l’analyse avancée

Les fournisseurs d’intelligence d’affaires répondent à la demande croissante des clients en offrant des outils d’analyse prédictive jumelés à d’autres ressources d’analyse en progression. Certaines entreprises, telles que SAP, se sont jointes aux chefs de file reconnus de l’industrie, pendant que d’autres, telles que IBM, ont fait d’importantes acquisitions (IBM a acquis SPSS en juillet 2009).

Les entreprises ayant adopté des solutions d’intelligence d’affairesdéveloppent toujours leurs applications et élargissent leur déploiement, et certaines d’entre elles ont plus de travail à faire avant que leurs technologies d’intelligence d’affaires soient parfaitement intégrées. Toutefois, les outils d’intelligence d’affaires sont plus accessibles qu’avant et conviennent maintenant aux gens d’affaires de tous les jours.

Dès que l’analyse prédictive ira au-delà de sa première clientèle, il y aura des défis supplémentaires, tels que la formation des employés. Quiconque est responsable de l’analyse avancée d’une entreprise a désormais besoin de comprendre parfaitement les processus et l’information impliqués, et doit aussi être doté d’une ouverture d’esprit relativement à l’expérimentation. La plupart des entreprises n’auront pas à engager des statisticiens professionnels. Au lieu de cela, ils pourront faire appel à des analystes de systèmes de gestion spécialement formés, ou encore des experts en intelligence d’affaires.

Ces équipes dévouées passeront la majorité de leur temps à préparer et à nettoyer les données. Les analyses de données, les modèles de pointage, les modèles de régression et la logique d’exploration des données doivent maintenant être effectués à l’entrepôt des données de l’entreprise. De cette façon, l’organisme en entier peut y avoir accès.

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