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Analytics

Le Business Analytics

Le Business Analytics (BA) est une technique générale qui se fonde sur des analyses statistiques multidimensionnelles. Ce terme fait référence aux compétences, technologies, applications et pratiques d’exploration de données, ayant comme objectif de découvrir un sens caché dans l’organisation des données de l’entreprise. Ces techniques partagent généralement les mêmes méthodes, souvent itératives ou en continue. Elles s’appuient sur des algorithmes complexes.

Ces méthodes sont particulièrement performantes pour analyser les risques et les performances des entreprises et pour mieux prévoir la planification des activités.

Les travaux d’analyse se concentrent sur le développement de nouvelles connaissances pour la compréhension de la performance des entreprises. En revanche, le business intelligence se concentre traditionnellement sur l’accompagnement par un ensemble cohérent de mesures de la performance et par la planification.

L’analyse statistique et quantitative, la modélisation explicative et prédictive et, de fait, la gestion axée sur la prise de décision sont utilisées comme support pour les décisions humaines.

En d’autres termes, l’interrogation, le reporting, les outils d’alertes de Novasecur peuvent répondre à des questions telles que : ce qui s’est passé, comment, combien de fois, où est le problème, et quelles actions sont nécessaires ?

Le Business Analytics de Novasecur peut répondre à des questions comme : pourquoi est-ce passé, que faire si ces tendances se maintiennent, ce qui risque d’arriver (prédiction analytics), quel est le meilleur qui puisse arriver (optimization analytics).

Analyse prédictive

L’analyse prédictive englobe une variété de techniques statistiques, de modélisation, d’apprentissage machine et de Datamining, qui analysent les faits actuels et historiques pour faire des prédictions sur l’avenir possible des événements.

Les modèles recherchent dans les données historiques et transactionnelles les éléments pour identifier les risques et les opportunités. Ils capturent des relations entre de nombreux facteurs pour permettre une évaluation des risques ou le potentiel associé à un ensemble particulier de conditions afin d’accompagner la prise de décision.

L’analyse prédictive est utilisée dans la science actuarielle, le marketing, les services financiers, l’assurance, les télécommunications, la grande consommation, les soins de santé, l’industrie pharmaceutiques, etc.

L’analyse prédictive est une zone d’analyse statistique

L’analyse prédictive englobe une variété de techniques statistiques, de modélisation, d’apprentissage machine et de Datamining, qui analysent les faits actuels et historiques pour faire des prédictions sur l’avenir possible des événements.

Les modèles recherchent dans les données historiques et transactionnelles les éléments pour identifier les risques et les opportunités. Ils capturent des relations entre de nombreux facteurs pour permettre une évaluation des risques ou le potentiel associé à un ensemble particulier de conditions afin d’accompagner la prise de décision.

L’analyse prédictive est utilisée dans la science actuarielle, le marketing, les services financiers, l’assurance, les télécommunications, la grande consommation, les soins de santé, l’industrie pharmaceutiques, etc.

Définition

L’analyse prédictive est une zone d’analyse statistique qui traite de l’extraction d’informations à partir de données et de leur utilisation afin de prédire les tendances et les comportements. Par exemple, l’identification du mode opératoire d’une fraude par carte de crédit.

Le cœur de l’analyse prédictive repose sur la capture des relations entre les variables explicatives et les variables de prédiction à partir d’événements passés. Ainsi, l’analyse prédictive permet de prédire le résultat inconnu. Il est important de noter, cependant, que l’exactitude et l’utilisation des résultats dépendra fortement du niveau de l’analyse des données et la qualité des hypothèses.

Applications pratiques

Bien que l’analyse prédictive puisse-être mise à profit dans de nombreuses applications, nous présentons quelques exemples où elle a démontré son impact positif.

La détection des fraudes

La fraude est un problème important pour de nombreuses entreprises et peut-être de différents types :

  • Demandes de crédit frauduleuses
  • Inexactes transactions (en ligne et hors ligne)
  • Vols d’identité
  • Fausses réclamations d’assurance

Ces problèmes touchent des entreprises de toutes tailles et de nombreuses industries. Quelques exemples de victimes :

  • Emetteurs de cartes de crédit
  • Compagnies d’assurance
  • Commerçants de détail
  • Les fabricants
  • Business-to-business fournisseurs
  • Prestataires de services

Un modèle prédictif peut aider à éliminer les « maux » et à réduire l’exposition de l’entreprise à la fraude.
La modélisation prédictive peut également être utilisée pour identifier des candidats à haut risque de fraude en entreprise ou dans le secteur public. De récents progrès de la technologie ont également introduit l’analyse du comportement prédictif à la détection de fraude Web. Ce type de solution utilise des méthodes heuristiques afin d’étudier le comportement normal d’utilisateur Web et de détecter les anomalies indiquant les tentatives de fraude.

La gestion et couverture des risques

Lorsque l’on utilise des techniques de gestion des risques, les résultats sont toujours en devenir et le bénéfice d’un scénario prospectif est évident. Beaucoup d’entreprises doivent tenir compte de l’exposition au risque futur en fonction de leurs différents services et d’estimer les conséquences au plus juste afin de déterminer les moyens et le coût nécessaire pour couvrir ces risques.

Le risque client

Chaque portefeuille dispose d’un ensemble de clients mauvais payeurs qui ne font pas leurs paiements à temps ou qui défaillent. Dans ces contextes, le bénéfice d’un scénario prospectif est évident.

La gestion analytique de la relation client (CRM)

Analytique Customer Relationship Management est une application commerciale fréquente de l’analyse prédictive. Les méthodes d’analyse prédictive sont appliquées aux données des clients afin de poursuivre des objectifs CRM. Cela implique la construction d’une vision holistique du client sans tenir compte du lieu de stockage de l’information dans l’entreprise ou l’institution en cause. CRM utilise l’analyse prédictive dans les applications pour les campagnes marketing, les ventes et services à la clientèle pour n’en nommer que quelques-uns.

Le marketing direct, vente croisée et fidélisation de la clientèle

On parle d’analyse du comportement des consommateurs.
Les organisations d’entreprises recueillent et conservent les données abondantes sur leur activité commerciale (les dossiers clients, les transactions, les ventes, …). Leur exploitation et l’analyse de liens ou des relations cachées peut fournir un avantage concurrentiel.
Avec le nombre de services concurrents disponibles, les entreprises doivent concentrer leurs efforts sur le maintien continu de la satisfaction des consommateurs, récompensant leur fidélité et en minimisant l’attrition de clientèle.

La gestion de la relation client (GRC)
L’aide à la décision clinique

Les experts utilisent l’analyse prédictive en soins de santé, principalement pour déterminer quels sont les patients avec un risque de développer certaines conditions telles que le diabète, les maladies à vie comme l’asthme, les maladies cardiaques, etc.

Solutions Novasecur

Nous disposons de tout un ensemble propriétaire d’algorithmes statistiques et mathématiques, de méthodologies business afin d’accompagner nos clients dans l’analyse de leurs données. Les solutions en production permettent d’extraire des informations pertinentes et opérationnelles dans différents domaines.

Ces domaines couvrent actuellement la gestion du risque, l’Audit et le Contrôle Interne, la lutte contre la fraude, le suivi d’indicateurs de performance, les tendances commerciales, le contrôle de gestion analytique, etc.

Nos solutions s’adressent aussi bien aux experts du domaine qu’aux utilisateurs qui focalisent leurs actions sur des résultats immédiatement opérationnels. Exprimées sous forme de tableaux de bord, d’alertes, de plateforme de Business Intelligence, nos solutions d’analyse et d’aide à la décision utilisent les dernières technologies d’IA, dans une ergonomie immédiatement accessible et agréable.

La solution MyNovasecur Business Intelligence & Datamining Platform comprend les modules opérationnels de Business Intelligence, gestion d’alertes, les modules de Datamining et d’analyses prospectives.