Analyse Prédictive

Pourquoi intégrer l’analyse prédictive dans le processus de décision ?

Les données renferment d’inestimables collection d’expériences à partir desquelles il est possible d’apprendre. L’analyse prédictive est la technologie qui apprend de l’expérience – les données – pour prédire le comportement futur des individus afin de conduire aux meilleures décisions.
Si vous torturez les données assez longtemps, la nature finira par se confesser. Ronald Coase
L’analyse prédictive exploite diverses sources de données telles que les systèmes de transaction, entrepôt de données, flux externes, événements, données sociales, etc… Sa combinaison aux technologies du BigData offre d’immenses possibilités notamment en étendant l’analyse aux données multi-structurées et semi-structurées. Les modèles prédictifs permettent de prendre des décisions plus éclairées, de façon plus rapide et à moindre coût. Ils améliorent les décisions humaines en augmentant leur efficacité et leur efficience.

Des systèmes d’aide à la décision sophistiqués et pilotés par les données.

 De plus en plus d’entreprises sont à la recherche de systèmes avancés d’aide à la décision, plus sophistiqués que ceux basés sur les outils BI classiques. Les systèmes auto-apprenants améliorent l’analyse et les réponses d’un système prédictif. Un outil basé sur l’apprentissage automatique est auto-adaptatif dans le sens où il est capable de prendre en compte l’évolution de la base d’informations avec laquelle il a été initialement construit.

Le succès de votre système analytique dépend de la qualité des données, et de la disponibilité d’analystes compétents connaissant votre activités et disposant d’outils adaptés. URÆUS vous accompagne dans les phases de mise en œuvre de votre plateforme  d’analyse prédictive :

  • Collecte, préparation et analyse des données d’entrée
  • Modélisation et test des algorithmes d’apprentissage
  • Intégration des technologies Big Data et outils de visualisation
  • La conception de votre laboratoire de données sur mesure 
  • Formation à la modélisation de systèmes auto-apprenant

 

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