Le rôle de la qualité des données prescriptives et prédictives
Dans le monde industriel, la prise de décision fondée sur les données fait des vagues. Dans ce domaine, les entreprises ont largement recours à l'analyse prédictive et prescriptive pour améliorer la réactivité et la précision de leurs opérations. Mais ces méthodes ne valent que par la qualité des données qui les sous-tendent.
Dans ce blog, nous explorons les techniques essentielles, les principes fondamentaux de la qualité des données et les cas d'utilisation. Nous aborderons également les considérations relatives à l'exécution et mettrons en lumière les développements actuels en matière d'analyse pour les équipes d'ingénierie et de fabrication.
L'objectif de l'analyse prédictive est de prévoir les événements futurs potentiels en analysant les données passées. L'analyse prescriptive, quant à elle, pousse ces prévisions plus loin en suggérant le meilleur plan d'action. Ensemble, elles redéfinissent la manière dont les équipes industrielles planifient, s'adaptent et sont compétitives. Pour y parvenir, il faut mettre l'accent sur la qualité des données prédictives et prescriptives afin de s'assurer que les informations et les recommandations sont fiables.
La base : Analyse prédictive et qualité des données
Techniques de base :
- Régression
- Séries chronologiques
- Apprentissage automatique
- Classification
L'analyse prédictive repose sur un certain nombre de méthodes couramment utilisées. La régression facilite la recherche de corrélations entre les variables. Au fil du temps, les modèles de séries temporelles sont à l'affût des schémas et des tendances.
Les outils de classification trient les informations en catégories distinctes. Pour améliorer la précision, l'apprentissage automatique peut apprendre à partir de grands ensembles de données et ajuster son comportement en conséquence.
Ces modèles nécessitent un nettoyage des données pour éliminer les erreurs, les incohérences et les doublons avant l'analyse. Sans données propres, même les modèles prédictifs les plus avancés peuvent fournir des résultats trompeurs.
Les piliers de la qualité des données
De nombreux aspects de la qualité des données sont essentiels à la réussite des modèles prédictifs. L'exactitude garantit que les valeurs reflètent les conditions réelles. L'exhaustivité permet d'éviter les entrées de données manquantes ou partielles, tandis que la cohérence contribue à l'uniformité des systèmes.
L'actualité est essentielle pour garantir la pertinence des informations. La lignée indique l'origine des données, tandis que la gouvernance applique des règles de traitement et de sécurisation des informations. Tous ces éléments contribuent à améliorer la qualité des données prédictives et prescriptives, ce qui permet de maintenir la confiance dans l'analyse.
Conséquences des données de mauvaise qualité
L'impact des mauvaises données apparaît rapidement lorsque les données ne sont pas fiables. Cela signifie que les modèles peuvent dériver et perdre en précision.
Des biais peuvent apparaître si les données d'entrée ne sont pas représentatives, ce qui signifie que certaines informations peuvent arriver tardivement ou devenir inutilisables. Les entreprises peuvent éviter de commettre des erreurs coûteuses et de prendre de mauvaises décisions si elles consacrent le temps et les efforts nécessaires au nettoyage de leurs données.
Mise à l'échelle : L'analyse prescriptive en pratique
Méthodologies : Optimisation, simulation et apprentissage par renforcement
L'analyse prescriptive recommande des actions basées sur des résultats probables. Une méthode courante est l'optimisation, qui permet de trouver la meilleure solution dans des conditions données. La simulation de résultats potentiels dans un environnement numérique est une autre approche. Enfin, l'apprentissage par renforcement modifie les tactiques en fonction des performances passées.
Ces méthodes sont plus fiables lorsqu'elles utilisent des données de haute qualité, qui sont maintenues grâce à un nettoyage continu des données. Elles permettent également de réduire l'effet des données inexactes sur la prise de décision.
Construire le pipeline prescriptif
Un système d'analyse prescriptive ne peut pas bien faire son travail sans une procédure bien définie pour traiter les données à chaque étape. Le nettoyage et la collecte des données font partie de ce processus, tout comme les modèles prédictifs avec les contrôles de qualité, la modélisation de scénarios et la prise de décision par le biais de canaux appropriés. Le maintien de la qualité des données tout au long de ce flux de travail est essentiel à sa réussite. Il est essentiel de s'assurer que les suggestions sont pratiques et qu'elles reflètent de bonnes méthodes prescriptives de qualité des données.
Cas d'utilisation industrielle
L'analyse prescriptive est utilisée à bon escient dans diverses fonctions industrielles. En matière de tarification, les entreprises peuvent faire correspondre plus efficacement l'offre et la demande grâce à l'accès à des données historiques et transactionnelles précises.
Les gestionnaires gèrent les stocks avec plus de précision lorsque les prévisions reflètent la véritable variabilité de la demande. Vous pouvez améliorer l'expérience des clients en analysant les données des utilisateurs en temps réel. Cette approche permet une planification plus souple de la main-d'œuvre en alignant les demandes de personnel sur les modèles opérationnels. Ces applications nécessitent toutes des données fiables, ce qui souligne l'importance de la qualité des données prédictives et du nettoyage des données.
Architecture de la qualité des données
Structures de gouvernance et de propriété
La bonne gestion des données ne se limite pas à l'utilisation d'outils ; elle nécessite des responsabilités et une supervision clairement définies. Les protocoles de qualité et d'accès doivent être respectés par les responsables des données. La traçabilité permet aux entreprises de voir comment les données se déplacent entre les systèmes, tandis que la gestion des métadonnées fournit le contexte nécessaire à la compréhension des ensembles de données.
Lorsque ces rôles et pratiques sont établis, les équipes peuvent atteindre la stabilité et réduire les temps d'arrêt. Elles peuvent également évoluer en toute confiance et s'assurer que la qualité des données prédictives et prescriptives reste élevée.
Outils et technologies intégrés
Une gestion fiable des données est souvent rendue possible par une série de technologies. Les catalogues organisent et identifient les informations pour faciliter la recherche, tandis que les technologies ETL aident à nettoyer et à transmettre rapidement les données. Des moniteurs automatisés détectent les anomalies ou les incohérences avant qu'elles n'aient un impact sur les processus en aval. Combinés, ces outils forment un environnement solide pour produire des résultats analytiques fiables et réduire l'impact des mauvaises données.
Gestion de la qualité en boucle fermée
Les entreprises doivent adopter des stratégies d'amélioration pour maintenir une qualité élevée des données sur le long terme. Ces mesures consistent notamment à rechercher régulièrement les valeurs aberrantes et les modifications apportées au schéma. Il convient également d'analyser les résultats pour vérifier s'ils sont biaisés et équitables, et de réintégrer les résultats des performances dans les cycles de développement des modèles. Les organisations peuvent mieux adapter leurs systèmes d'analyse à l'évolution des conditions des données et aux difficultés opérationnelles lorsqu'elles adoptent une attitude proactive en matière de nettoyage et de contrôle de la qualité des données.
Opérationnalisation de l'analyse
Collaboration interfonctionnelle
Pour que les systèmes d'analyse soient utiles, il est essentiel que plusieurs départements travaillent ensemble. Les analystes élaborent eux-mêmes les modèles, tandis que les équipes opérationnelles mettent en œuvre les résultats des modèles dans des situations réelles. Les objectifs de l'analyse sont examinés par la direction pour s'assurer qu'ils s'alignent sur les objectifs généraux. Lorsque ces groupes sont en mesure de bien communiquer et de collaborer à des objectifs communs, les résultats sont toujours meilleurs et plus faciles à mesurer.
Confiance et gestion du changement
Le soutien aux outils d'analyse dépend de la confiance. Les employés sont plus enclins à adopter de nouveaux systèmes lorsque les modèles sont clairement expliqués.
Les programmes pilotes qui montrent les premiers résultats peuvent renforcer cette probabilité. La formation permet également d'accroître le confort et la familiarité avec les nouveaux systèmes. Les efforts de changement qui donnent la priorité à l'ouverture et à l'éducation ont plus de chances de réussir à créer un engagement à long terme.
Perfectionnement et maturité organisationnelle
Une culture axée sur les données se développe grâce à l'investissement dans les compétences. Les équipes devraient apprendre les bases de l'épuration des données, se familiariser avec des outils tels que l'IA explicable et voir des exemples de leur application réelle dans les programmes de formation. Les entreprises peuvent accélérer la maturité de l'analytique et diminuer les frictions d'adoption en fournissant ces informations aux équipes opérationnelles et techniques.
Suivi des résultats
Mesures de performance
La meilleure façon d'évaluer les progrès est d'utiliser des indicateurs clairement définis. Il peut s'agir, par exemple, d'une réduction des erreurs de prévision, d'un raccourcissement des cycles de production ou d'un meilleur rendement financier. Afin d'évaluer l'efficacité de leurs efforts en matière d'analyse et d'éclairer leurs choix futurs, les entreprises doivent garder un œil sur les bons indicateurs.
Analyse avant-après
Les entreprises doivent définir des critères de comparaison afin de déterminer l'impact réel des solutions d'analyse. Vous pouvez voir les résultats de vos efforts d'amélioration grâce à des indicateurs tels que la fiabilité de la production, la vitesse de livraison et la satisfaction des clients. En collectant et en analysant ces données, vous pouvez améliorer nos modèles et identifier les domaines dans lesquels vous progressez.
Des résultats concrets
De meilleures pratiques en matière de données conduisent à des résultats tangibles pour les entreprises, comme le montrent certaines études de cas. Par exemple, en améliorant la visibilité des données de la chaîne d'approvisionnement, une entreprise a pu réduire ses dépenses logistiques de 15 % [1]. Une autre a constaté qu'après avoir normalisé les formats d'entrée, la précision des prix a augmenté de 12 % [4].
Ces exemples montrent les avantages évidents qu'il y a à se concentrer sur la qualité des données prédictives et prescriptives. En outre, un nettoyage efficace des données joue un rôle crucial dans la réduction de l'impact des données erronées.
Quelle est la prochaine étape ?
La qualité des données augmentée par l'IA
L'IA joue un rôle croissant dans le maintien de l'exactitude des données. Les outils qui détectent automatiquement les anomalies ou génèrent des données synthétiques pour combler les lacunes permettent aux entreprises de maintenir le bon fonctionnement des modèles, même lorsque les ensembles de données évoluent. La qualité des données prédictives et prescriptives est améliorée et il devient plus facile de gérer des environnements de données de plus en plus complexes grâce à ces capacités.
Une IA transparente et digne de confiance
Plus la dépendance à l'égard de l'IA augmente, plus le besoin de transparence se fait sentir. Les systèmes prescriptifs doivent expliquer clairement comment les recommandations sont formulées. De même, les entreprises doivent pouvoir suivre la manière dont les choix sont mis en œuvre. Cela permet non seulement de renforcer la responsabilité, mais aussi d'aider les utilisateurs à faire confiance aux données analytiques et à les adopter avec plus d'assurance.
Pressions réglementaires
Les pratiques en matière de données doivent également répondre à des normes externes. Des réglementations telles que le GDPR fixent des exigences en matière de protection de la vie privée et de consentement, tandis que les politiques internes en matière d'éthique promeuvent l'équité dans la prise de décision. Afin de conserver la confiance des parties prenantes et d'éviter les problèmes juridiques, il est essentiel de rester en conformité.
Recommandations finales
L'analyse fonctionne mieux lorsque les données sont cohérentes, précises et sécurisées. Les entreprises devraient commencer par examiner l'état actuel de leurs données, attribuer des rôles de supervision et mettre en place des systèmes qui soutiennent la validation et la traçabilité. Elles doivent également introduire des modèles progressivement, avec des objectifs clairs, et s'engager à les réviser et à les affiner en permanence.
Il est essentiel de maintenir des pratiques rigoureuses de nettoyage des données. Ce faisant, nous pouvons améliorer la qualité des données prédictives et prescriptives et réduire l'effet des données inexactes.
Avec l'aide des fabricants, EU Automation est en mesure de soutenir des cadres analytiques fiables. Des pratiques solides en matière de données constituent la base de prévisions fiables et d'actions éclairées.
Sources d'information
- https://www.code-brew.com/ai-in-supply-chain-management/
- https://www.ibm.com/topics/predictive-analytics
- https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/prescriptive-analytics
- https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-case-for-digital-reinvention
- https://hbr.org/2014/12/you-may-not-need-big-data-after-all
- https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/15/poor-data-quality-is-undermining-your-business/
- https://www.statista.com/statistics/793895/worldwide-average-hourly-cost-of-enterprise-server-downtime-by-industry/
- https://cloud.google.com/architecture/data-governance-framework
