L’analyse prescriptive est un modèle analytique étroitement liée à l’informatique décisionnelle ou Business Intelligence, aux Big Data ainsi qu’à l’intelligence artificielle. Elle est une extension logique à l’analyse prédictive qui aide une entreprise à prendre des décisions opérationnelles de manière éclairée et en toute confiance.

Mais qu’est-ce que l’analyse prescriptive ? A quoi sert-elle exactement ? Et comment peut-elle être mise en place dans une organisation ?

Qu’est-ce que l’analytique et la logique prescriptive ?

Définition de l’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive est une méthode analytique focalisée sur la recherche de l’amélioration de la prise de décision en entreprise pour des situations précises. Basée sur la donnée et l’intelligence artificielle, elle doit aiguiller l’organisation sur ses choix business et ses actions stratégiques.

Son objectif est de déceler et anticiper des phénomènes futurs grâce à des procédés analytiques des données de sources multiples (internes et externes) et notamment du Big Data. Grâce à un système intégrant une technologie intelligente, l’analyse prescriptive doit permettre d’aller encore loin. Elle doit permettre à une entreprise de s’adapter au phénomène identifié ou de mettre des actions en place pour le contourner ou l’éviter en menant des stratégies, tactiques et actions pertinentes et efficaces.

Pour simplifier la compréhension, cette méthode analytique peut être comparée à une prescription médicale. Le médecin représente l’intelligence qui détecte le problème et prescrit un médicament pour le résoudre. Dans l’entreprise se médecin est remplacé par l’intelligence artificielle, ses connaissances par le Big Data les médicaments sont remplacés par le résultat de l’analyse.

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Quelle différence avec l’analyse prédictive ?

La logique prescriptive est une version « upgradée » des analyses descriptive et prédictive puisqu’elle apporte une information et une vision supplémentaire : l’explication d’une tendance future.

Voici à quoi servent chacune des méthodes analytiques citées ci-dessus :

  • Descriptive : elle se contente de décrire un phénomène et répond à la question « Que se passe-t-il ? »
  • Prédictive : elle anticipe une tendance et répond à la question « Que va-t-il se passer ? »
  • Prescriptive : elle explique un phénomène et permet de le contrer en répondant aux questions : « Pourquoi cela va se passer ? » et « Que pouvons-nous faire ? »

Concrètement, cette dernière, en plus de donner des métriques et des chiffres, va donner à l’entreprise des recommandations concrètes et des leviers applicables dans la réalité pour une situation donnée.

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Exemples d’utilisation de l’analyse prescriptive dans l’entreprise

L’analytique prescriptive peut être utilisée dans de nombreux services d’une même organisation puisque son but est d’optimiser le processus décisionnel. Pôle marketing, service commercial, SAV, logistique ou encore Ressources Humaines : tous ces pôles de l’entreprise peuvent profiter des avantages de cette logique de prescription.

Dans le domaine marketing, cette méthode data-driven peut notamment aider une entreprise à prédire l’attrition de sa clientèle et mettre des actions en place pour l’empêcher ou la retarder. Elle peut aussi permettre de mieux connaitre sa clientèle et d’adresser les bons messages commerciaux aux bons individus pour les fidéliser davantage.

Dans le secteur financier, l’utilisation combinée du Big Data, de l’intelligence artificielle de l’analytique prescriptive peut permettre de détecter des facteurs communs aux situations frauduleuses et ainsi de prévenir l’entreprise lorsqu’elle court un risque. C’est-à-dire lorsque plusieurs facteurs de risque sont réunis avant que la fraude ne se passe.

Comment mettre en place l’analyse prescriptive ?

Pour mettre en place cette analytique et la Business Intelligence dans son entreprise il faut s’entourer à la fois de personnel spécialisé dans la data comme les data scientists et des experts en gouvernance des données mais aussi d’outils et de solutions intelligentes. Ces outils doivent être capables d’ingérer des quantités massives de données et de les traiter.

Il faut ensuite suivre une méthodologie stricte pour intégrer cette analytique à son processus décisionnel :

  • Définir l’objectif de cette implémentation : comment cela va-t-il servir l’entreprise ?
  • Réunir les parties prenantes au projet
  • S’interroger sur les données à corréler, les résultats finaux attendus et leur utilisation par les collaborateurs concernés
  • Créer des algorithmes et utiliser le machine learning pour modéliser l’analyse
  • Utiliser le test & learn avant de généraliser l’utilisation à l’ensemble de l’organisation
  • Si les résultats sont concluants, faire en sorte que les équipes puissent utiliser ce processus décisionnel intelligent.

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