De la planification à l'AI/ML en passant par l'analyse des clients
Prédictif Analytique fait partie du sous-domaine Business Analytics et s'occupe de la prévision d'événements futurs., comme par exemple les prévisions de chiffre d'affaires et de demande.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
Les prévisions et la planification sont des aspects élémentaires pour une réussite durable de l'entreprise. Souvent, les entreprises sont confrontées au défi, de rendre ces processus plus efficaces et plus économiques.
s-peers répond à cette situation de manière ciblée par une approche basée sur l'IA, qui offre aux entreprises une solution de prévision optimale et efficacement automatisée : Predictive Analytics.
L'intelligence artificielle permet d'améliorer les résultats de la planification et les processus de planification eux-mêmes. Cela permet d'obtenir des résultats plus rapides et plus pertinents.
L'analyse prédictive permet de mieux soutenir techniquement les processus existants et d'alléger la charge de travail des contrôleurs et des planificateurs responsables.
Parallèlement, la qualité - précision et pertinence - de la planification est améliorée en identifiant les relations de cause à effet (les moteurs) et en les intégrant dans les modèles de planification.
Notre définition de l'analyse prédictive et sa délimitation par rapport à la modélisation prédictive
L'analyse prédictive englobe une multitude de techniques statistiques issues de différents domaines, comme le data mining ou l'apprentissage automatique..Souvent, l'analyse prédictive désigne une variante de la modélisation prédictive se réfère à,à savoir la prévision d'un événement futur.Prédictive La modélisation peut cependant prédire n'importe quel type d'événement inconnu, même ceux qui ne sont pas liés au temps, comme c'est le cas pour les problèmes de classification.
Chez s-peers entendons par analyse prédictive la prévision de valeurs futures ou d'une série chronologique sur la base de ses valeurs historiques, comme par exemple l'évolution future du chiffre d'affaires d'un point de vente.
Pour atteindre cet objectif, des modèles sont identifiés dans les données et utilisés pour la modélisation mathématique de la série temporelle. Les Les données historiques peuvent en outre être enrichies de données supplémentaires qui peuvent être avantageuses pour la modélisation, comme par exemple des indicateurs conjoncturels dans le cas du scénario de chiffre d'affaires.
Le site domaines d'application de l'analyse prédictive sont multiples. L'assistance prédictive convient aux secteurs d'entreprise et aux domaines d'application les plus divers. Il existe à cet effet des systèmes et des processus standard établis qui fournissent une très grande qualité de données.
L'analyse prédictive est souvent utilisée dans le contrôle de gestion. dans le contrôle de gestion et est donc souvent appelé contrôle de gestion prédictif. De plus, les contrôleurs de gestion sont généralement très familiers avec l'analyse ciblée des données : leurs compétences clés comprennent depuis toujours la planification, la coordination et le contrôle des objectifs de l'entreprise - ainsi que la fourniture d'informations pertinentes pour la prise de décision, en fonction des destinataires.
Synonymes pour Predictive Analytics sont Predictive Modelling, Predictive Controlling,AI/ML et Big Data Analyse.
"Avec le Predictive Analytics Service de s-peers vous obtenez un State-of-the-Art système de prévision à portée de main, qui vous permet d'envisager l'avenir de votre entreprise. - uet en quelques secondes".
Dr Eric Trumm, responsable Data Science et Innovation
Combien de temps dure le processus de mise en œuvre et quelles en sont les différentes étapes ?
Le processus de mise en œuvre dépend de différents facteurs et dure en général 4 à 8 semaines. Il se compose des étapes suivantes :
Dans quel environnement système la solution est-elle introduite ?
- Python
- R
- Gestion des données et outil d'analyse (comme par exemple SAP Analytics Cloud)
La solution s-peers est indépendante à tous égards du système du client et peut être proposée aussi bien sur site qu'en tant que solution cloud.. En règle générale, nous utilisons un environnement R qui peut être adapté ou connecté à l'architecture du client.
Les prévisions peuvent être fournies via un fichier csv ou être intégrées automatiquement dans des solutions de base de données..
