Leçons de niveau 18

Prévision décisionnelle/Conclusion

Une page de Wikiversité.
Sauter à la navigation Sauter à la recherche
Début de la boite de navigation du chapitre
Conclusion
Icône de la faculté
Chapitre no 6
Leçon : Prévision décisionnelle
Chap. préc. :Application de la prévision
Chap. suiv. :Sommaire
fin de la boite de navigation du chapitre
Icon falscher Titel.svg
En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, « Prévision décisionnelle : Conclusion
Prévision décisionnelle/Conclusion
 », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.

Efficacité[modifier | modifier le wikicode]

La prévision permet d’anticiper et de s’adapter aux fluctuations futures de l’environnement pour être en mesure de prendre les meilleures décisions possible.

Correctement mise en œuvre, l’analyse prédictive permet d’accroître l’efficacité commerciale, et donc le chiffre d’affaires. Pour cela, les données doivent être de bonne qualité pour assurer la fiabilité de l’analyse.

Par exemple, la prévision des ventes consiste à traiter des données passées ou présentes comme la taille du marché, l’offre de la concurrence, les promotions… pour en tirer une estimation des commandes clients à venir.

Fiabilité[modifier | modifier le wikicode]

La fiabilité des prévisions est un enjeu important pour les entreprises souhaitant minimiser leurs coûts, tout en maintenant un bon niveau de service (principalement aux clients) et posséder un avantage sur leurs concurrents. La principal raison du recours à l’automatisation des prévisions est la trop grande quantité de donnée à analyser. En effet, les outils traditionnels d’analyse ne sont pas suffisamment efficaces. Dans ce cas le recours aux outils de prévision décisionnelle d’aujourd’hui (SIAD = Système Informatique d'Aide à la Décision) permettent l’analyse fiable et automatique d’une quantité gigantesque de données, qui serait impossible à traiter pour un cerveau humain.

L’utilisation des premiers outils décisionnels était réservée à la direction informatique des entreprises, seuls à savoir en maîtriser le fonctionnement.

Aujourd’hui la prévision décisionnelle peut aussi être exécutée par les chefs de service, ce qui permet d’être en possession de prévisions efficaces et fiables.

Pour aller plus loin[modifier | modifier le wikicode]

Si la prévision décisionnelle consiste à se baser sur des outils, des données, des éléments, des informations pour anticiper les décisions à prendre afin que celle-ci aient un impact positif dans le futur pour l'entreprise, nous pouvons dire que l'être humain peut aussi se considérer comme un outil, une donnée, un élément, une information.

Les métiers de contrôle de l'entreprise qui existent aujourd’hui comme le contrôle de gestion, l'audit, l'analyse des risques, apportent des informations précises aux décideurs pour qu’ils puissent prendre leurs décisions.

Les auditeurs, par exemple, se servent de certains référentiels comme ITIL, ou COBIT pour mener leurs travaux d'audit. Au delà de ces référentiels, l'auditeur doit apporter son jugement pour évaluer la situation, puiser dans ses connaissances, ses compétences, son vécu pour émettre un avis. À la suite de sa mission, un rapport sera produit. L'auditeur peut alors être considéré comme un outil contenant les données, son rapport des informations exploitées et analysées. Outil sur lequel le décideur pourra se baser pour corriger les éléments du présent, appliquer les recommandations émises pour minimiser des risques, anticiper l'avenir et permettre à l'entreprise d’avoir une position plus confortable.