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L’importance et la quantité des données ont considérablement augmenté au cours des dernières années. L’un des plus grands défis de l’industrie automobile est de pouvoir évaluer et exploiter intelligemment de très grands volumes de données.

Analyse prédictive

Les approches analytiques jouent un rôle de plus en plus déterminant dans la prise de décisions visant à améliorer la précision des prévisions. En outre, les divergences entre les coûts prévus et réels soulignent la nécessité d’optimiser le processus de planification.

L’analyse prédictive est une analyse complète des données historiques qui examine « ce qui est susceptible de se produire ». Des algorithmes sont utilisés pour prévoir les évolutions ultérieures. Par exemple, il est possible de prévoir le comportement des clients et les ventes possibles par client, et d’adopter des mesures en conséquence.

L’interaction de différents outils d’analyse permet de prévoir les événements futurs. Par exemple, la panne d’une installation de montage coûteuse peut être prévue et évitée avec des contre-mesures. En outre, l’accent est mis sur le traitement et l’intégration des données provenant de différents pôles d’activité, car seule une vue globale révèle les liens entre eux. Par exemple, les données après-vente peuvent être utilisées pour identifier un problème d’usure de composants et éliminer des points faibles dans le développement de produits.

L’analyse des données classique est complétée par la prévision des événements futurs. Il est ainsi possible d’identifier les événements futurs à un stade précoce et de détecter rapidement et facilement les tendances et dépendances significatives. L’analyse prédictive représente déjà un avantage concurrentiel décisif pour les experts.

Les enjeux de l’analyse prédictive sont généralement les suivants :

  • Existence de données dans différents formats et systèmes
  • Analyse et définition des informations pertinentes
  • Sécurité des données
  • Qualité et cohérence des données
  • Infrastructure Big Data

BearingPoint a mené à bien de nombreux projets d’analyse prédictive et acquis une grande expérience en matière de processus et de mise en œuvre dans l’industrie automobile.

Analyse visuelle

Une vue d’ensemble des grands flux de données est nécessaire. En outre, pour pouvoir évaluer et exploiter efficacement les données, il est indispensable de les visualiser clairement et de les préparer.

L’analyse visuelle permet aux utilisateurs de tirer des enseignements des données et de découvrir intuitivement des tendances et évolutions. L’objectif des méthodes d’analyse visuelle est d’extraire des informations décisionnelles d’ensembles de données extrêmement volumineux et complexes, et de les rendre compréhensibles. Cette approche combine les forces de l’analyse automatique des données avec les capacités humaines pour permettre l’identification visuelle rapide des profils ou tendances. Par exemple, dans le cadre de la gestion des garanties, les causes possibles de dommages moteur par série peuvent être traitées à l’aide des outils d’analyse visuelle. La visualisation éclaire, approfondit et enrichit l’analyse des causes, ce qui permet de mettre au point des contre-mesures le plus rapidement possible.

La visualisation de grandes quantités de données fournit des indications inattendues et apporte les avantages suivants :

  • Identification à la volée et en temps réel des opportunités et des risques
  • Réponse rapide aux opportunités éphémères
  • Évaluations opportunes et compréhensibles des données grâce à l’utilisation créative et constructive des méthodes de présentation
  • Relations entre les éléments de données de plusieurs ensembles de données
  • Visualisation des données et des flux de données pour une meilleure identification des profils, relations et tendances.

Analyse en libre-service

En ce qui concerne les données et l’analyse, l’étape suivante consiste à ouvrir les méthodes de la science des données aux fonctions métiers. De nombreux outils d’analyse ont atteint des niveaux de maturité et d’automatisation très élevés. Ils permettent aux utilisateurs non formés qui n’ont aucune connaissance informatique, tels que des ingénieurs ou des responsables de nomenclatures, de concevoir en toute autonomie des analyses et des tests ad hoc. Outre la BI en libre-service, qui permet de créer des rapports personnalisés, des modèles statistiques sont utilisés dans le cadre de l’analyse en libre-service pour identifier les nouvelles tendances. Cette démocratisation permet de réagir rapidement à l’évolution des priorités. Pour les tâches répétitives, les utilisateurs peuvent remodeler facilement certaines données et trouver rapidement les réponses à leurs questions.

Comment BearingPoint apporte de la valeur ajoutée :

  • Aide à la décision empirique
  • Extraction efficace d’informations dans de grands volumes de données
  • Vue globale des données et informations sur les évolutions futures
  • Amélioration de la satisfaction client.