Prévision décisionnelle, où et comment mieux décider !

Interne 11 mai 2018

La prévision décisionnelle, d’un point de vue multifactoriel, désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de traiter les données d'une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision mais aussi de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée.

Quelle est la bonne décision à prendre ?

Le processus de prévision décisionnelle est piloté par la direction financière et informatique, afin de garantir une grande réactivité.
Ce processus est à son tour relié à deux autres facteurs :

  • Le reporting :

Ce segment permet de prendre en compte et de noter les écarts par rapport aux prévisions de performances.

  • L’élaboration Budgétaire :

La mise en place du système au complet permet d’anticiper les transactions pendant toute une année. C’est là que réside le rôle de la prévision, qui doit pouvoir être enclenchée à tout moment : lors des procédures budgétaires et de re-prévision, bien entendu, mais aussi au cours de l’année pour toute décision importante.

Les outils d'application de la prévision budgétaire

Pour prendre des décisions, les chefs d’entreprise ont surtout recours aux tableaux de bord afin d’évaluer la performance générale de l’entreprise, les systèmes d’informations diffèrent mais Excel, malgré son utilisation accrue, présente plusieurs difficultés quant à sa manipulation.
Menant de long projets de planning, et sollicitant un gros laps de temps pour chaque travail, Excel devient de plus en plus ardu à manier, notamment quand l’utilisateur doit effectuer des analyses, créer ou modifier des rapports existants, faire du reporting, ou encore avoir une perspective prévisionnelle.
Ces dernières années, plusieurs logiciels ont vu le jour afin d’assister les entreprises dans le choix de leur stratégie (Birt, Business Objects, IBM Cognos, SAS…).

Un Système d’Information Décisionnelle, afin d’être considéré comme un outil de choix, doit pouvoir combiner quatre fonctions fondamentales :

  • La collecte :

Sélection et filtration de données pertinentes de l’entreprise, mais également combinaison de plusieurs sources hétérogènes (sur le plan technique et sémantique), qu’elles soient internes ou externes. C’est la fonction la plus compliquée à mettre en place.

  • L’intégration :

Elle permet la concentration de données précises dans un espace commun afin de permettre aux différents utilisateurs d’accéder à une source d’information collective et homogène. En outre, cette fonction permet le filtre et la validation de données collectées, mais aussi les calculs et agrégations communs au projet.

  • La diffusion (ou la distribution) :

Elle permet de rendre l’ensemble des données collectées et intégrées à disposition des utilisateurs, à partir de plusieurs schémas correspondants aux profils et aux métiers de chacun.

  • La présentation des données :

Cette fonction est la seule partie visible à l’ensemble des utilisateurs. Elle représente le point culminant de tous les processus, permettant la gestion de l’accès à l’information, mais aussi la visualisation des résultats selon le point de vue de l’utilisateur.

Appliquer la prévision décisionnelle 

Les entreprises appliquant les principes de la prévision décisionnelle ne considèrent en aucun cas le processus budgétaire comme une obligation imposée par la direction financière. Elles en tirent uniquement profit pour optimiser leurs choix et pour prendre rapidement les meilleures décisions.

 

L’analyse prédictive est utilisée dans divers domaines d’applications :

  • Les assureurs analysent les prix des concurrents, par l'intermédiaire de robots espions qui effectuent des simulations complètes sur le Web, mais également pour déterminer les événements qui peuvent influencer l'environnement et les conséquences qu’ils engendreraient sur l'activité (ex. loi Hamon).
  • Les banques ont recours à l’analyse prédictive concernant le service à la clientèle et la détection des fraudes (les fraudes à la carte bancaire par exemple). Elles analysent aussi les risques que peuvent engendrer les prêts.
  • La grande distribution accorde une place importante à la fidélisation de leurs clients. C’est pour cela qu’ils utilisent la prévision pour analyser l’efficacité des opérations de fidélisations.
  • Les entreprises industrielles deviennent de plus en plus enclines aux outils prévisionnels pour appréhender la défectuosité des produits.

La fidélité des clients est une des priorités des opérateurs de télécommunication. L’analyse prédictive leur permet de détecter si les clients ont prévu de les quitter.

Les avantages de la prévision décisionnelle

La prévision décisionnelle offre un avantage concurrentiel non négligeable aux entreprises qui la mettent en œuvre. Elle leur permet d’une part, d’anticiper et de s’adapter aux variations futures de leur environnement mais également d’être en mesure de prendre les meilleures décisions stratégiques possibles.
La prévision décisionnelle offre donc un véritable cadre de référence pour les entreprises, qui vont avoir un aperçu « en direct » des évolutions futures de leur environnement.
L’analyse prédictive de l’activité accroît ainsi l’efficacité concurrentielle des entreprises qui l’utilisent. Les entreprises qui mettent en œuvre la prévision décisionnelle vont avoir un aperçu en « temps réel » des fluctuations futures de leur environnement et pouvoir adapter leurs stratégies.
L’aspect « temps réel » en particulier est essentiel. Par exemple, le travail de prévision peut être effectué lors d’une réunion car le résultat des hypothèses s’affiche immédiatement.

Au final, les prévisions et les simulations deviennent un véritable moyen de prise de décision. Le résultat est valorisé, sauvegardé et partagé par tous. On conserve les hypothèses et les commentaires qui ont servi à les construire pour les analyser.

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