Le Big data et l’imposante puissance de calcul associée, intégrés à divers nouveaux outils, rendent les modèles prédictifs plus efficaces, plus précis. Ces derniers sont également devenus plus accessibles aux entreprises, « y compris chez celles qui disposent de peu de compétences particulières en la matière », constate Forrester.
Les entreprises devraient gagner en capacité prédictive, grâce au Big data, selon trois axes :
- L’apport de vues et de données nouvelles sur les clients et les process métiers : tableaux de bord et reportings deviennent des applications courantes en matière d’analyse prédictive au sein des organisations.
On obtient quantités d’informations sur l’impact possible de certaines situations et sur des projections à court ou moyen terme grâce à des modèles prédictifs simples. Mais il y manque souvent le lien vers le décisionnel métier, l’optimisation de process ou encore l’expérience utilisateur, constate Forrester.
- Le rajout d’interactions avec les utilisateurs et les clients jusque dans les process métier.
Si l’organisation n’utilise pas d’outil prédictif pour anticiper l’avenir, elle risque d’employer des spécialistes – des data scientists – à ne rien faire !
Aujourd’hui, les nouveaux outils de prédiction analytique permettent de déployer des modèles pertinents et d’activer des moteurs d’analyse dans les applications, là où l’on a besoin de perspicacité. « Les organisations tendent à utiliser le prédictif pour améliorer leurs process métiers, par exemple en permettant deprévenir la fraude sur un service », explique le cabinet d’études.
- La ré-implication du client ou consommateur est rendue possible grâce à de nouveaux services numériques. Le recours aux analyses prédictives ouvre de nouveaux horizons dans les entreprises. L’élaboration de nouveaux modèles permet aux développeurs d’applications d’intégrer de nouvelles fonctionnalités et de les déployer rapidement.