Analyse des données - de l'analyse à la prédiction

Alors que nous sommes de plus en plus connectés et que nos vies sont façonnées par des expériences numériques, les médias sociaux, les plateformes mobiles, l'infrastructure en nuage et l'analyse des données sont devenus les principaux perturbateurs. Au cours des deux dernières années, les technologies d'analyse des big data ont joué un rôle croissant dans la prise de décisions et la veille économique. Les prochaines années s'annoncent passionnantes pour les données et voici ce à quoi vous devez vous attendre !

Applications de données connectées

Il est nécessaire que les applications et les données modernes soient connectées par le biais d'une plateforme. Ces applications modernes de données sont portables, modulaires et connectées. Ces applications remplaceraient les applications traditionnelles intégrées verticalement.

Les données en tant que produit

Bien qu'elles le soient déjà, les données auraient une valeur qui peut être monétisée, s'apprécierait ou diminuerait comme tout autre produit. Une grande partie des entreprises de la nouvelle ère, notamment les start-ups, cherchent à monétiser les données comme un actif. En outre, les entreprises se concentrent sur l'évolution des modèles de traitement et d'analyse des données afin de fournir le même niveau d'agilité que celui observé aujourd'hui dans le développement de logiciels.

Analyse préventive

Aujourd'hui, l'analyse se fait principalement a posteriori et permet de modifier ou d'optimiser toute transaction future similaire. Cependant, nous assistons à une évolution vers l'analyse en temps réel ou préventive. Cela permet de transformer l'expérience de l'utilisateur et peut même aider à identifier de nouvelles sources de revenus.

Apprentissage automatique en temps réel

Les appareils seraient en mesure de collaborer et d'analyser en temps réel. Les algorithmes d'apprentissage automatique en temps réel au cœur des applications de données modernes seraient en mesure d'orienter la prise de décision et les transactions opérationnelles en temps réel. L'apprentissage automatique serait également appliqué à un flux de données historiques plus large afin de mieux comprendre le contexte du flux de données qui vient d'arriver.

Les CRM numériques de la nouvelle ère comme CRM4u tirent parti de la capacité des composants Web à générer des flux de données. Ces flux de données aident CRM4u à générer des rapports et pourront bientôt être analysés par des moteurs d'analyse avancés pour obtenir des informations encore plus détaillées.

• Écrit par Mansi Jain pour Vente rationnelle