< Page précédente
> Page suivante

Big Data Predictive Analytics - la différence et la valeur

Les termes big data et analyse prédictive prennent de plus en plus d'importance dans le monde des affaires et dans tous les secteurs d'activité, et ce pour une bonne raison. Les big data font tourner le monde, mais l'application des big data pour l'analyse prédictive fournit aux entreprises des informations essentielles qui les aident à obtenir un avantage concurrentiel, à identifier de nouvelles opportunités pour augmenter les revenus et à réduire le taux de désabonnement.

Chacun de ces éléments est une priorité pour les entreprises, y compris les Telcos, car il a un impact sur la rentabilité. Nous plongeons ci-dessous dans le big data, l'analyse prédictive, leurs différences et la valeur qu'ils apportent.

Aperçu de l'analyse prédictive du Big Data

Le big data et l'analyse prédictive sont des termes souvent regroupés, mais il s'agit de deux éléments différents, l'un ayant besoin de l'autre pour fonctionner. 

En termes simples, le big data est une accélération des volumes de grands ensembles de données ou d'informations provenant de plusieurs sources de données différentes et stockées dans des entrepôts de données et des bases de données.

Dans le cas d'une entreprise de télécommunications, on peut considérer que les ensembles de données contiennent les informations relatives aux caractéristiques démographiques des clients, à leur localisation, à leurs ventes, etc. Pour que les entreprises puissent utiliser ces grands volumes de données, elles doivent les interpréter, les exploiter et les comprendre - c'est là qu'intervient l'analyse prédictive. 

L'analyse prédictive est un outil d'analyse qui utilise des algorithmes, l'exploration de données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la technologie de veille stratégique (BI), etc. pour convertir les données volumineuses en informations exploitables. Au cours de ce processus, les données actuelles et historiques sont analysées pour fournir aux entreprises un aperçu et des informations qui sont utilisés pour :

  • Créer de nouvelles applications commerciales, de nouveaux services et de nouvelles offres de produits.
  • Identifier les nouvelles tendances ou les nouveaux risques 
  • Alerter sur les problèmes ou questions liés à l'expérience client, aux services ou aux offres.
  • Détecter les facteurs affectant la productivité et la rentabilité
  • Prévoir les événements futurs et faire des prédictions

Le big data et l'analyse prédictive donnent aux entreprises un aperçu des résultats futurs possibles et des habitudes des clients. Cela permet ensuite aux entreprises de prévoir, de résoudre et de créer des solutions et des services qui auront un impact sur la rentabilité et procureront un avantage concurrentiel. Cette technologie est utilisée dans divers secteurs, notamment la fabrication, la vente au détail, les soins de santé, les services financiers et, bien sûr, les télécommunications. 

big data analyse prédictive différences

Technologies du Big Data et de l'analyse prédictive - Les différences 

Il existe des différences fondamentales entre le big data et l'analyse prédictive. En termes de fonctions de base, le big data est la collecte de grands volumes de données brutes provenant de diverses sources, qui sont ensuite systématiquement stockées. L'analyse prédictive utilise le big data pour identifier des idées et des modèles afin de prédire des résultats et des événements futurs. 

En termes d'utilisation des technologies, les deux sont également très différents. Les technologies de big data comprennent :

  • Le stockage de données - il s'agit de l'utilisation de technologies de calcul et de stockage qui permettent de collecter et de gérer de grands ensembles de données et d'analyser les données en temps réel.
  • L'exploration des données - est le processus qui consiste à trier de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des relations.
  • L'analyse des big data - est le processus d'examen des big data pour identifier les idées, les modèles cachés, les tendances et les préférences des clients qui, en fin de compte, amélioreront la prise de décision.
  • La visualisation des données - est la représentation graphique d'informations et de données par l'utilisation de graphiques, d'images, de cartes, de plates-formes, etc. qui facilitent la compréhension efficace des données en question.

D'autre part, l'analyse prédictive utilise plusieurs modèles prédictifs et techniques d'analyse prédictive différents. techniques d'analyse prédictive que de nombreuses entreprises choisissent de combiner pour fournir une représentation complète des données complexes disponibles. Ces modèles utilisent différentes analyses de données et sont conçus pour fournir des informations précises sur les éléments qui affectent l'entreprise. Il s'agit notamment de :

  • Modèles de régression - cette analyse de régression est souvent utilisée pour prévoir la demande au cours de différents mois et la manière dont les opérations peuvent répondre à cette demande.
  • Regroupement - ce modèle est souvent utilisé pour la segmentation de la clientèle car il consiste à regrouper les données et les variables, sur la base de similitudes, en grappes. Cela permet d'identifier des modèles concernant les caractéristiques démographiques des clients, leur localisation, etc.
  • Classification - ce modèle établit les caractéristiques communes de grands ensembles de données et détermine la catégorie d'un nouvel élément de données en fonction de ses caractéristiques.

L'analyse prédictive, le Big Data et comment les mettre à votre service en tant qu'opérateur télécom

D'après ce qui précède, il ne fait aucun doute que les outils d'analyse prédictive et le big data ajoutent de la valeur à une entreprise et offrent les données et les informations pertinentes nécessaires pour améliorer les opérations, les performances, les services, la prise de décision, etc. Ces éléments ont un impact sur la rentabilité de l'entreprise et le taux de désabonnement des clients, ce qui est nécessaire à la réussite de l'entreprise. Dans le contexte des Telcos, cette technologie peut être utilisée pour : 

  • Détecter les activités frauduleuses- à l'ère du digital, les activités frauduleuses constituent une véritable menace. Cette technologie permet aux statisticiens et aux scientifiques des données d'identifier, de détecter et de prévenir les problèmes de cybersécurité et les fraudes. Les algorithmes sont utilisés pour traiter les données et trouver des modèles en temps réel pour identifier les vulnérabilités et les menaces afin de protéger votre entreprise et vos clients.
  • Optimiser les campagnes de marketing - Les connaissances acquises grâce au big data et à l'analyse prédictive aident les entreprises à cibler la bonne clientèle avec les bonnes offres de produits, améliorant ainsi la rentabilité. Ces analyses permettent aux entreprises de déterminer les réponses des clients et donc d'améliorer le ciblage.
  • Améliorer la surveillance et la gestion des opérations du réseau - Grâce à l'analyse prédictive, les entreprises de télécommunications peuvent identifier les modèles de trafic, les heures de pointe et prévoir les besoins et les demandes du secteur. Grâce à ces informations, l'entreprise peut mettre en place des mesures pour garantir le bon fonctionnement du réseau et l'accès des clients à ce dont ils ont besoin. Cette technologie est également utilisée pour gérer et optimiser les flux de travail en arrière-plan, les activités de maintenance, les alertes en cas de défaillance des équipements, et fournir des mises à jour en temps réel sur le réseau.
  • Améliorer l'expérience client - L'analyse prédictive fournit des données historiques sur les clients qui ont déjà déserté, ainsi qu'un aperçu de leurs comportements et des raisons de leur désabonnement. En traitant les raisons du départ des clients, vous identifierez également les possibilités d'améliorer l'expérience client.

Conclusion

Le big data et l'analyse prédictive sont des technologies que les entreprises peuvent utiliser pour se donner un avantage concurrentiel sur le marché. En ce qui concerne les opérateurs de télécommunications, cette technologie est utilisée pour fournir des informations précieuses sur les processus commerciaux, la performance des services et des offres ainsi que l'expérience client.

Cet aperçu est ensuite utilisé pour améliorer les opérations, les offres et l'expérience client, ainsi que pour prendre des décisions éclairées, ce qui a un impact sur la rentabilité. À l'avenir, nous nous attendons à ce que le big data et l'analyse prédictive continuent d'avoir un impact sur le secteur dans son ensemble, notamment avec l'augmentation de l'utilisation de l'Internet des objets (IoT). Les entreprises de télécommunications qui utilisent efficacement le big data et l'analyse prédictive auront un avantage concurrentiel.

Préparez l'avenir de votre entreprise avec CDRlive

Découvrez comment le CDR est essentiel pour prendre des décisions efficaces en matière de revenus et de désabonnement dans le secteur des télécommunications et pourquoi les enregistrements de données d'appel sont l'élément vital des télécommunications.

Comment les plateformes de libre-service offrent une Expérience Client optimale dans le secteur des Télécommunications

Découvrez comment les solutions de self-service révolutionnent le service et l'expérience client dans le secteur des Télécommunications.

La mise en œuvre de CDRlive garantit une conformité fiscale sans faille pour Vodacom Tanzanie

Découvrez comment notre client, Vodacom Tanzania, le principal opérateur de réseau mobile de Tanzanie (MNO), avait besoin d'une plateforme qui garantirait l'exactitude des données fiscales pour l'autorité fiscale tanzanienne (TRA) et comment Adapt IT Telecoms a mis en œuvre la technologie CDRlive pour résoudre ces problèmes de conformité fiscale.

Derniers blogs

Catégories actuelles

LA CONFIANCE DES GRANDES MARQUES DU MONDE ENTIER
Défilement vers le haut
Défilement vers le haut