Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
L'analyse prédictive repose sur des données de qualité provenant de diverses sources fiables. Comprendre les différentes sources de données disponibles est crucial pour préparer un modèle prédictif efficace. Voici une exploration des principales sources de données :
Les bases de données internes d'une entreprise sont souvent la première source de données à envisager. Ces données incluent : Les ventes et les transactions : Détails sur les ventes, historiques des transactions, tendances d'achat. Les données des clients : Informations concernant les préférences, comportements, et historiques d'interaction avec l'entreprise. Les informations financières : Revenus, dépenses, budgets, etc. Les données opérationnelles : Logistique, gestion des stocks, processus de fabrication, etc.
Les données externes peuvent complémenter les bases de données internes en offrant des perspectives supplémentaires. Quelques exemples incluent : Les données de marché : Tendances industrielles, comportements des concurrents, analyses économiques. Les données sociodémographiques : Informations provenant des recensements, statistiques gouvernementales. Les données des réseaux sociaux : Sentiments et comportements des utilisateurs sur des plateformes comme Twitter, Facebook, LinkedIn. Les bases de données publiques : Informations accessibles au public comme les bases de données de l'ONU, de l'OMS, etc.
Certaines entreprises peuvent avoir accès à des données propriétaires, qu'elles soient achetées ou partagées par des partenaires stratégiques. Il peut s'agir de : Données de panels consommateurs : Comportements d'achat, habitudes de consommation. Études de marché exclusives : Enquêtes et analyses spécifiques commanditées par l'entreprise. Partenariats de données : Échanges de données entre entreprises pour une meilleure compréhension commune du marché.
Avec l'essor de l'internet des objets (IoT), les entreprises peuvent désormais accéder à des données en temps réel provenant de capteurs et d'appareils connectés. Ces données permettent d'obtenir : Des mesures précises : Température, pression, consommation d'énergie. Des comportements en temps réel : Déplacements, habitudes d'utilisation des appareils.
Les big data représentent un ensemble immense et hétérogène de données générées à une vitesse et un volume sans précédent. Elles incluent : Les données de flux : Données en continu générées par des applications ou des capteurs. Les données de transaction : Informations générées par des systèmes de point de vente, plateformes en ligne.
En somme, une bonne compréhension et une optimisation des sources de données sont essentielles pour construire un modèle d'analyse prédictive robuste et fiable.