Le workflow pour la création des frameworks d'analyse prédictive comporte cinq étapes de base :

1. Définir le problème : commencez par une problématique claire (par exemple, "Pouvons-nous détecter la fraude en temps réel ?") pour déterminer la méthode prédictive appropriée
2. Acquérir et organiser les données : les équipes modernes exploitent des entrepôts de données sans serveur comme BigQuery et des lakehouses ouverts comme Lakehouse pour Apache Iceberg pour gérer des ensembles de données volumineux sans avoir à gérer l'infrastructure
3. Prétraiter les données : nettoyer les données brutes pour supprimer les anomalies ou les erreurs de mesure qui pourraient biaiser le modèle
4. Développer des modèles prédictifs : les data scientists utilisent des techniques telles que la régression, les arbres de décision ou les réseaux de neurones pour entraîner des modèles sur les données préparées
5. Valider et déployer les résultats : vérifiez en permanence l'exactitude du modèle et déployez les insights via des applications ou des tableaux de bord pour les personnes concernées de votre entreprise

Le changement le plus important dans le secteur est la convergence des modèles prédictifs traditionnels et de l'IA générative. Les agents d'analyse de données permettent aux entreprises d'aller au-delà des simples prévisions pour créer des agents intelligents capables d'agir sur la base de prédictions. En utilisant des insights prédictifs pour interroger des modèles génératifs, les entreprises peuvent automatiser des processus décisionnels complexes, passant de "Que va-t-il se passer ?" à "Que devons-nous faire ?"

L'analyse prédictive repose sur plusieurs méthodes mathématiques et informatiques de base :

• Analyse de régression : estime les relations entre les variables pour déterminer l'impact d'une entrée (comme le prix) sur une autre (comme les ventes)
• Arbres de décision : modèles de classification qui représentent les choix potentiels et leurs résultats dans une structure arborescente
• Réseaux de neurones : moteurs de reconnaissance de schémas puissants qui modélisent des relations complexes et non linéaires dans les données