L'analyse prédictive dans un environnement turbulent

Comment maintenir la certitude en période d'incertitude? L'essor de la numérisation au cours de la dernière décennie a changé le mode de fonctionnement de nombreuses entreprises.

Les technologies modernes basées sur l'intelligence artificielle aident la direction en fournissant des prédictions afin que les entreprises puissent minimiser les risques et se préparer aux changements à venir. Une façon de maintenir la stabilité, par conséquent, devient de profiter des opportunités offertes par l'analyse prédictive Big Data. 

Les turbulences du marché résultant de la pandémie ont ébranlé de nombreuses économies. Les perturbations de la production et de l'approvisionnement en composants ont touché presque toutes les industries et ont conduit à une situation où les marchés mondiaux connaissent des niveaux d'inflation record. Les données d'Eurostat montrent que l'inflation IPCH dans la zone euro atteindra un niveau record de 9,1% en août 2022. La hausse des niveaux d'inflation affecte directement les opérations de toutes les entreprises, les obligeant à prendre des mesures pour minimiser les pertes, mais aussi à chercher des solutions qui garantiront une croissance stable, indépendamment des changements rapides du marché.

La plupart des entreprises ont déjà pris des mesures pour réduire les coûts. La situation difficile attire également l'attention des dirigeants sur les investissements dans des outils permettant de résoudre le problème des pertes et sur les mesures visant à accroître l'avantage concurrentiel, par exemple en améliorant la qualité des produits ou la transparence avec les clients.

L'analyse des Big Data - une Arme en Cas de Crise

À l'heure où les marchés évoluent rapidement, les solutions blockchain basées sur le Big Data arrivent à la rescousse. C'est grâce à la capacité de générer et de collecter de grands ensembles de données que l'analyse prédictive a changé de visage. Les analyses visant à prédire des séquences d'événements futurs utilisent des données historiques, mais aussi des données générées en temps réel. Elles sont soumises à une analyse par l'intelligence artificielle (IA), qui utilise des algorithmes appropriés à cet effet. L'analyse débouche sur des prédictions ou des propositions de solutions les plus optimales. 

L'amélioration de l'intelligence artificielle (grâce à l'apprentissage automatique) permet d'obtenir des prévisions de plus en plus précises - cela permet de créer des arbres de décision qui déterminent les coûts et les avantages de chaque option. Grâce aux prévisions basées sur de grands ensembles de données fiables, la gestion d'entreprise a acquis une qualité différente. 

Big Data - Exemples D'utilisation des Données 

L'analyse prédictive est utilisée dans divers domaines et se développe de plus en plus, notamment dans le commerce, où elle est utilisée pour optimiser les processus et les niveaux de stock. Les résultats des analyses préparées à l'aide d'algorithmes appropriés sont utilisés pour prédire les tendances, les habitudes de consommation, mais aussi les performances des machines, la demande de produits donnés ou les composants de la production.

L'intelligence artificielle a besoin de données, et celles-ci sont collectées en permanence par, par exemple, des capteurs, c'est-à-dire des capteurs placés sur les produits transportés qui nécessitent des conditions particulières, comme le maintien d'une température et d'une humidité adéquates. Grâce à eux, nous minimisons le risque de pertes dues à une rupture de la chaîne du froid. 

Les enregistreurs nous permettent de réagir en temps réel en cas d'anomalies. Ils offrent également aux clients la garantie de transporter des produits tout en maintenant leur qualité. Ces solutions, qui fournissent des données fiables en temps réel, augmentent également la transparence des relations avec les clients, ce qui renforce la confiance dans l'entreprise de transport.

L'analyse du Big Data par Rapport à L'assurance 

L'utilisation de la prédiction dans les entreprises apporte également un soutien à l'assurance d'entreprise. L'analyse des données est utile pour déterminer les risques et estimer les primes. Les données rendues disponibles par les capteurs qui surveillent les marchandises transportées et stockées permettent aux assureurs de fournir des devis plus rapides, mais influencent aussi le prix de l'assurance. 

Comme Daria Roszczyk-Krowicka, Directrice des Ventes et du Marketing chez Blulog, une entreprise qui fournit des solutions modernes de surveillance de la chaîne d'approvisionnement et des entrepôts, souligne: La prédiction est un soutien pour l'assurance. Elle réduit le risque lié non seulement à la situation d'urgence, mais aussi le temps consacré à toute la procédure de remboursement de l'assurance. En outre, elle réduit les coûts que l'assureur doit payer.

Le défi des entreprises modernes n'est plus seulement de collecter des données, mais aussi de les utiliser habilement, c'est-à-dire de les transformer en informations utiles et bénéfiques pour l'organisation. L'intérêt pour les prévisions basées sur l'analyse des Big Data ne faiblit pas. De plus en plus d'entreprises optent pour des solutions faisant appel à l'intelligence artificielle. Dans un avenir proche, les dernières technologies basées sur les ensembles de Big Data seront proposées par les exposants du salon technologique SIDO Lyon (14-15 septembre) et de l'IoT Tech Expo Europe (20-21 septembre) à Amsterdam.

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Daria Roszczyk-Krowicka

Daria Roszczyk-Krowicka

A travaillé pour 3 entreprises différentes en tant que directeur commercial, responsable du développement des ventes sur les marchés étrangers. Prêt à vous aider en anglais, français, espagnol, polonais ou allemand - selon ce qui vous semble le plus confortable ! Travaille actuellement en tant que directrice des ventes et du marketing chez Blulog.

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