Vidéo: Générer et consulter un rapport sur les termes de recherche 2024
L'analyse prédictive, correctement développée et appliquée, transforme vos données en informations clés et vous permet prendre des mesures en prenant des décisions éclairées sur de nombreux domaines de votre entreprise - sur la base de données détaillées. Une plus grande précision dans la prédiction des événements futurs est un avantage en soi - en partie parce qu'elle peut être appliquée à tant de domaines.
Parfois, l'objectif ultime d'un modèle prédictif est l'automatisation de certaines décisions d'affaires. Un exemple est un système de négociation automatisé qui place des transactions en temps réel pour votre compte, gère votre portefeuille (argent et actifs) et tout levier financier que vous pourriez avoir.
L'objectif est de prendre la meilleure décision le plus rapidement possible - automatiquement - en tenant compte des nombreux facteurs complexes qui affectent la gestion de l'argent en réponse aux dynamiques de marché existantes.
Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour créer un modèle qui analyse divers aspects non seulement d'une décision particulière, mais aussi de ses conséquences et des scénarios possibles, puis suggère la décision optimale pour les circonstances.
Les résultats des modèles peuvent aider une entreprise à prendre des décisions affectant de nombreux aspects de l'entreprise, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement à l'identification des opportunités et à la budgétisation.
Les entreprises utilisent des modèles d'analyse prédictive pour identifier des stratégies efficaces et optimisées pour gérer automatiquement les événements futurs, leurs actions étant guidées par des stratégies basées sur les connaissances acquises grâce à une analyse approfondie et exhaustive.
Un modèle prédictif fonctionnel peut conduire à des décisions éclairées guidées par l'analyse des données. Si le modèle fait bien son travail, ses résultats sont renforcés par des tests - et validés par les retours d'information générés en réponse à son déploiement. Ensuite, face à de nouveaux événements, l'entreprise peut s'appuyer sur des modèles conçus pour les gérer, en particulier si les événements sont sans précédent et se déroulent en temps réel.
