Le rôle de l'analyse avancée dans les processus de planification des activités devient une nécessité, notamment pour optimiser la chaîne d'approvisionnement. Et la clé pour améliorer l'efficacité et réorganiser les pratiques logistiques est double :

  1. Les décisions doivent être étayées par des analyses avancées
  2. Ces analyses devraient être placées entre les mains des décideurs

L'analyse avancée consiste à analyser les données en temps réel, à prédire les scénarios futurs et à recommander des décisions complexes et rentables sur-le-champ. Tirer parti de l'ensemble des analyses avancées est indispensable pour réussir à l'avenir, mais il devient tout aussi crucial de comprendre comment agir rapidement sur la base des informations issues de l'analyse.

Commençons par examiner deux principaux types d’analyses avancées.

  • L’analyse prédictive utilise des prévisions et des modèles statistiques pour juger et fournir des recommandations sur ce qui pourrait arriver.
  • L’analyse prescriptive utilise des règles d’optimisation ou de logique de décision intégrées pour déterminer ce qui doit être fait dans une certaine situation.

La différence de valeur que les deux techniques apportent à une organisation

Bien que les deux méthodes offrent des avantages tangibles, les résultats de l'analyse prescriptive dépassent généralement de loin ceux de l'analyse prédictive. Bien que cela soit dû en partie à l'échelle des opérations, cela dépend également des types de décisions prises ainsi que de la capacité de l'analyse prescriptive à optimiser les décisions.

L'analyse prédictive a tendance à se concentrer sur un ensemble relativement restreint de paramètres pour l'analyse des risques à court terme. Bien que ce type d'analyse puisse générer d'énormes bénéfices en limitant les risques, il est peu probable qu'il soit du même ordre de grandeur qu'une solution d'analyse prescriptive. Un tel modèle peut identifier les produits les plus rentables, identifier les meilleurs marchés et identifier les stratégies optimales pour la croissance de l'entreprise. Nous pouvons également utiliser l'analyse prescriptive pour explorer de multiples hypothèses, options et compromis sans être limités à des scénarios prédéterminés. Du type d'offre à proposer à chaque client au produit à lancer et à quel moment, cette solution permettra aux entreprises de répondre aux questions brûlantes et de se préparer en conséquence. Tous ces facteurs sont indéniablement essentiels pour réussir et progresser dans le secteur.

La différence dans les exigences technologiques

Le rythme rapide des affaires d'aujourd'hui rend impératif que les responsables hiérarchiques et les cadres aient un accès direct à ces outils d'analyse. Bien que cela ne signifie pas qu'ils doivent être impliqués dans la programmation et le nettoyage des données, cela implique la fourniture de des outils et des tableaux de bord pour les utilisateurs finaux qui leur permettent d'interroger eux-mêmes les résultatsCette approche pratique renforce la confiance dans les outils et présente des informations sur place pour soutenir la prise de décision.

La première étape consiste à nettoyer et à combiner les données afin qu'elles soient exploitables. Ensuite, diverses techniques d'analyse sont appliquées, telles que les techniques d'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. L'analyse prescriptive va encore plus loin en utilisant généralement l'un des deux types d'analyse suivants : Les deux ont leurs avantages, mais pour exploiter au mieux leur potentiel, les entreprises doivent évaluer et considérer quelle option conviendrait le mieux à leurs résultats préférés.

Guide d'analyse prescriptive pour la prise de décision à long terme

La principale différence entre l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive est que la première fournit des mesures à court terme qui aident à comprendre ce qui se passe dans l'organisation, tandis que la seconde fournit des réponses sur ce qui doit être fait. Bien que l'analyse prédictive mesure les mesures de manière isolée, elle n'évalue pas l'impact global. Par exemple, elle peut mesurer et prédire les performances commerciales d'une organisation, mais ne mesure pas nécessairement l'impact de l'augmentation des coûts des matières premières sur le coût des ventes et la rentabilité.

En fin de compte, les analyses prescriptives modélisent les entreprises en tenant compte de toutes les entrées, processus et sorties. Cela signifie que les modèles sont calibrés et validés pour garantir qu'ils reflètent avec précision les processus métier. Et ce type d'analyse avancée recommandera la meilleure voie à suivre avec des informations exploitables, contribuant ainsi à maximiser les rendements globaux et la rentabilité pour soutenir une prise de décision éclairée et une chaîne d'approvisionnement plus innovante.