Qu'est-ce que l'analytique prédictive ?
L'analytique prédictive est l'étude des données historiques et actuelles dans le but d'établir des prédictions futures. Elle combine des techniques mathématiques, statistiques et de machine learning avancées afin d'analyser les données et de déterminer et d'extrapoler les tendances cachées.
De nombreuses entreprises et organisations utilisent l'analytique prédictive pour guider leurs décisions futures. Par exemple, les analystes marketing utilisent l'analytique prédictive pour déterminer les ventes futures de leurs produits, les stations météorologiques l'utilisent pour prévoir le temps qu'il fera et les courtiers en bourse l'utilisent pour maximiser le rendement de leurs transactions.
Analytique prédictive et hiérarchie analytique
Les analystes utilisent quatre types d'analytique des données : l'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. La hiérarchie analytique est la suivante.
- L'analytique descriptive identifie ce qui s'est produit dans le passé par le biais d'une analyse historique.
- L'analytique diagnostique utilise les données historiques pour expliquer pourquoi quelque chose s'est produit dans le passé.
- L'analytique prédictive prédit les tendances futures sur la base de schémas trouvés dans les données historiques et actuelles.
- L'analytique prescriptive prescrit les actions et les décisions futures, permettant aux entreprises d'optimiser la prise de décision.
Pourquoi l'analytique prédictive est-elle importante ?
La capacité de prédire certains aspects de l'avenir est essentielle. Les ingénieurs, les scientifiques, les entreprises et les économistes utilisent depuis longtemps l'analytique prédictive pour guider leurs activités. Il s'agit notamment de techniques encore utilisées aujourd'hui, comme l'analyse de régression et les arbres de décision.
Les progrès de la technologie du machine learning ont permis à la science des données d’étendre la modélisation prédictive à des domaines qui étaient auparavant trop difficiles ou complexes à traiter. L'informatique évolutive, l'exploration de données et les techniques de deep learning permettent aux entreprises de puiser profondément dans leurs lacs de données et d'en extraire des informations et des tendances. L'analytique prédictive fait désormais partie intégrante des processus d'entreprise, donnant aux organisations d'avant-garde un avantage concurrentiel significatif.
Comment fonctionne l'analyse prédictive ?
Aujourd'hui, l'analytique prédictive repose en grande partie sur des techniques avancées de machine learning. Les scientifiques des données utilisent le deep learning et des algorithmes complexes pour analyser de multiples variables afin de créer des modèles prédictifs capables de prévoir des comportements probables à partir de big data.
Comme pour de nombreuses applications de machine learning, l'analytique prédictive est une activité dynamique qui utilise constamment de nouvelles données pour mettre à jour les prédictions. Cela signifie que la technique utilise le pipeline classique des outils informatiques, à savoir le nettoyage des données, l'entraînement du modèle, le déploiement, les commentaires, le réentraînement et le redéploiement, ainsi que la capacité d'ingérer des données en temps quasi réel. Les techniques utilisées comprennent les arbres de décision, l'analyse de régression, l'analyse des séries temporelles et les réseaux neuronaux de deep learning.
Les modèles d'analytique prédictive qui guident les décisions métier futures sont souvent complexes et impliquent la prise en compte de nombreux facteurs. Ceux-ci prennent généralement du temps à développer et à valider et nécessitent un cycle permanent pour s'adapter aux changements de l'environnement métier et économique.
Quels sont les cas d'utilisation de l'analytique prédictive ?
De nombreuses organisations utilisent activement l'analytique prédictive pour guider les prises de décision en temps réel et futures.
Finance
Le secteur financier utilise l'analytique prédictive pour guider la prise de décision. Les exemples incluent le trading prédictif sur le marché, l'évaluation du risque de crédit et les approbations de prêts. Les compagnies d'assurance utilisent l'analytique prédictive pour prévoir les phénomènes météorologiques extrêmes afin d'atténuer les demandes d'indemnisation et de détecter les demandes d'indemnisation frauduleuses.
Vente au détail
Les entreprises de vente au détail utilisent l'analytique prédictive pour prévoir la demande des clients au niveau régional et local et livrer à l'avance les stocks aux stations de distribution régionales et locales dans le but de réduire les délais de livraison. D'autres entreprises utilisent des modèles d'évaluation des prospects pour améliorer les taux de conversion des ces derniers, ainsi que des recommandations prédictives pour augmenter les opportunités de vente incitative et croisée en fonction des profils des clients. Les entreprises utilisent également l'analytique prédictive pour prévoir la demande et les ventes futures.
Fabrication
Les fabricants utilisent l'analytique prédictive pour surveiller les équipements des lignes de production afin d'optimiser le débit, de détecter les irrégularités et de mettre en évidence les défauts des équipements. Les entreprises de fabrication utilisent l'analytique prédictive pour surveiller les machines, identifier leur état et prévoir les besoins de maintenance.
Soins de santé
Les entreprises du secteur de la santé utilisent l'analytique prédictive sur les équipements de surveillance des patients pour détecter les changements en temps réel de l'état des patients tout en éliminant en grande partie les alarmes intempestives qui rendent les équipements de surveillance des patients inefficaces. Parmi les autres cas d'utilisation, citons le diagnostic médical et la prévision de l'évolution d'une maladie sur la base de données antérieures et de l'état de santé du patient.
Quels sont les avantages de l'analytique prédictive ?
L'analytique prédictive présente quatre avantages essentiels.
- L'analytique prédictive aide les clients à prendre des décisions en connaissance de cause.
- L'analytique prédictive peut fournir des réponses en temps réel. Des modèles d'analytique prédictive entraînés peuvent ingérer des données en temps réel et fournir des réponses immédiates.
- L'analytique prédictive peut aider les clients à comprendre des problèmes complexes. Elle peut aider à révéler des modèles dans les données plus rapidement et plus précisément.
- L'analytique prédictive peut aider les entreprises à obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises qui utilisent l'analytique prédictive ont un avantage concurrentiel sur celles qui ne le font pas, car elles sont capables de prévoir avec plus de précision les événements futurs.
Comment AWS peut-il aider en matière d'analytique prédictive ?
Pour vous lancer dans l'analytique prédictive, vous pouvez explorer Amazon SageMaker Canvas, qui élargit l'accès au machine learning (ML) en proposant aux analystes métier une interface visuelle de type pointer-cliquer. Elle permet aux analystes métier de générer seuls des prédictions de ML précises, sans nécessiter une expérience dans le machine learning (ML) ou écrire la moindre ligne de code. Vous pouvez utiliser SageMaker Canvas pour toute une série de cas d'utilisation, notamment la prévision du taux de désabonnement, la prévision des livraisons en temps voulu et la planification des stocks.
Vous pouvez également explorer Amazon SageMaker pour créer, entraîner et déployer des modèles de ML pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés.
Pour démarrer, explorez le didacticiel SageMaker Canvas.
Prochaines étapes de l'analytique prédictive
