L’explosion des volumes de données (Big Data) ne permet plus aux entreprises de considérer les Predictive Analytics comme une solution facultative : il est aisé de prouver que ces outils sont devenus une nécessité. IBM lance donc aujourd’hui de nouveaux services et logiciels de consultance qui renforcent les Predictive Analytics. Les entreprises pourront ainsi mieux tirer profit des opportunités qu’offrent les Big Data tout en diminuant les fraudes. Elles pourront élaborer des relations de meilleure qualité avec les clients et améliorer les processus financiers.

L’explosion des données

90% des données dans le monde ont été créées ces deux dernières années. Les entreprises de tous les secteurs d’activité entrevoient la nécessité croissante d’exploiter les informations utiles dans les données disponibles. Selon IBM, l’explosion de données dans les entreprises – et le besoin de Predictive Analytics – se manifestent dans trois domaines : la vitesse, le volume et la diversité des données. Exemples :

• 665 téraoctets de données dans chaque clinique sous la forme d’imagerie médicale et de dossiers.

Comment les cliniques font-elles face à une croissance de 167 TB

maintenant et 665 TB en 2015 ?

• 5 millions de transactions par seconde dans le monde.

Mais quelles sont les transactions entachées de fraude ?

• 350 milliards de données de compteurs d’énergie chaque année.

Mais comment prévoir la consommation énergétique d’un ménage ?

• 12 téraoctets de Tweets envoyés quotidiennement.

Mais qui les analyse pour savoir ce que l’on pense d’un produit ?

• 500 millions de données d’appels téléphoniques tous les jours.

Mais qui est le client qui passe à la concurrence ? 

Prendre de meilleures décisions en temps réel

Les entreprises qui traitent de gros volumes d’informations doivent pouvoir analyser ces données en temps réel pour prendre des décisions plus judicieuses. Des études conduites par le MIT et IBM (2012) révèlent que les entreprises qui utilisent les Analytics à bon escient :

• ont 260% plus de chances de figurer parmi les entreprises les plus performantes;
• ont 2,2 fois plus de chances de dépasser leurs rivales;
• réalisent un chiffre d’affaires 1,6 fois plus élevé.

« La combinaison de plus de 20.000 expériences Analytics de clients et d’innovations mises au point par IBM Research a abouti à la création de nouvelles technologies. Citons par exemple IBM Watson, qui a gagné le jeu télévisé Jeopardy l’année passée », explique Frans Bentlage, Leader Smarter Analytics IBM Benelux. « Les organisations finiront par intégrer les Analytics dans leurs processus d’entreprise. La prise de décision fondée sur l’analyse des données est appelée à devenir partie intégrante de la culture d’entreprise. »

Les Predictive Analytics peuvent s’utiliser de diverses manières :

Les Smarter Analytics d’IBM facilitent la prise de conscience et la compréhension de phénomènes par l’analyse de l’information, ce qui permettra d’intervenir directement et d’améliorer les résultats de l’entreprise.

• Next Best Action : Predictive Analytics prévoit le comportement des consommateurs avec davantage de précision en se fondant sur les avis qui circulent sur les réseaux sociaux, les interactions avec les services à la clientèle et les données sur le trafic Web.
• CFO Performance : les volumes d’information financière augmentent de 70% par an. Dans ce cadre, les Predictive Analytics, combinés aux analyses what-if et à la business intelligence classique, proposent un tableau de bord financier plus performant aux administrateurs. Les multinationales sont par exemple en mesure d’accroître la productivité, de manière à économiser 100 millions de dollars par an et à optimiser les coûts de transport en parcourant 60 millions de kilomètres en moins.
• Prévention de la fraude : détection de la fraude et lutte contre les demandes d’indemnisation suspectes et la criminalité. Le FBI estime à plus de 250 milliards de dollars le volume des fraudes commises dans le secteur des soins de santé. Des systèmes évolués permettent aux entreprises et aux services publics d’analyser la fraude en temps réel, avant le versement d’indemnités injustifiées.