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Business Analytics

Big data et Business Analytics – les avantages pour les retailers

Hitachi Solutions > Blog > 2020 > 01 > Big data et Business Analytics – les avantages pour les retailers

Le Big Data s'annonce comme une tendance particulièrement forte dans le domaine de l’IT pour les années à venir. En Europe, de grandes enseignes de distribution investissent des sommes importantes dans le Business Analytics pour profiter de ses avantages en termes d'amélioration des risques d'entreprise et d'analyse décisionnelle. Les rayonnages sont toujours correctement approvisionnés, les clients trouvent les articles dont ils ont besoin, les ressources sont employées de la façon la plus efficace possible. Découvrez les avantages du Business Analytics pour les détaillants.

Tendance IT & Business Analytics : avantages et opportunités

Chaque jour, les commerces de détail traitent d'importants volumes de données. Tous les produits se voient attribuer un code-barres ou une étiquette qui permet de les suivre entre le moment où ils arrivent et celui où ils sont vendus. Toutes les caisses enregistreuses relèvent l'heure de chaque passage en caisse avec le nombre, le type et la composition des achats de chaque client. Ces données sont ensuite rassemblées dans le centre informatique dernier cri de l'entreprise pour y être analysées.

Avec les bons outils, ces données peuvent être évaluées en temps réel et alimenter les prévisions sur les évolutions à venir. Elles apportent des réponses à des questions importantes concernant le fonctionnement de l'entreprise, par exemple : Quelle est la cause de tel incident ? Risque-t-il de se reproduire ? Quel sera l'impact de telle décision ? Quels schémas et quelles interconnexions restent flous ?

En répondant à ces questions, le Business Analytics aide les retailers à planifier, approvisionner et établir les tarifs. Et ce n'est qu'un début.

Le Big Data au service d'une expérience d'achat parfaite

Pour analyser le Big Data, les entreprises ont besoin d'une digitalisation cohérente avec de solides capacités de calcul et de logiciels intelligents. L'analyse des données peut prendre plusieurs formes : évaluations statistiques, forage des données ou « data mining » (identification de modèles dans de gros volumes de données) et modélisation des prévisions. Pour prendre des décisions avisées, les sociétés ont également besoin de tests multivariés afin de calculer l'impact des différentes options possibles. Les sociétés qui ont adopté une approche omnicanale utilisent un Business Analytics intégré pour leurs boutiques en ligne et leurs franchises.

Le Business Analytics et ses avantages pour les retailers – étude de cas

Dans le cadre d'un projet pilote, le groupe alimentaire Rewe optimise l'écoulement de produits dans ses supermarchés Rewe et Penny. En plus d'analyser les ventes, la société intègre les nouvelles tendances à ses prévisions. Cette méthode s'appuie sur un système de planification qui déclenche une nouvelle commande dès qu'un produit est vendu. Outre les données historiques, les spécialistes impliqués dans ce projet pilote prennent en compte les données météorologiques, les périodes de vacances ou les jours fériés, ainsi que les campagnes promotionnelles. Parce que le système fonctionne par apprentissage automatique, chaque nouvelle réaction est intégrée à l'analyse. Les membres du personnel peuvent apporter des corrections manuellement, mais la qualité des prévisions est telle que ces interventions sont généralement inutiles.

Les résultats de ce projet, comme ceux d'autres essais, montrent que les algorithmes d'apprentissage automatique constituent des outils fiables pour éviter les surplus ou les ruptures de stock. De plus, leurs analyses sont plus fiables que celles du personnel. À court terme, l'évolution du Big Data à l'aide d'outils de Business Analytics prévaudra sur l'intuition et l'expérience humaine.

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Pedro Bayle

Ingénieur informatique de formation doté d’une expérience de plus de 18 ans dans l’IT et en particulier dans la BI, Pedro Bayle est aujourd’hui data scientist chez Hitachi Solutions. Pedro a développé au cours de ces dernières années une expertise autour de l’écosystème Microsoft : Power BI, Azure DevOps/Visual Studio, Azure SQL Database, Azure ML & Cognitive Services, Dynamics FinOps/CE, CDS/CDM et Power Platform.

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Pedro Bayle

Ingénieur informatique de formation doté d’une expérience de plus de 18 ans dans l’IT et en particulier dans la BI, Pedro Bayle est aujourd’hui data scientist chez Hitachi Solutions. Pedro a développé au cours de ces dernières années une expertise autour de l’écosystème Microsoft : Power BI, Azure DevOps/Visual Studio, Azure SQL Database, Azure ML & Cognitive Services, Dynamics FinOps/CE, CDS/CDM et Power Platform.

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