Parcours Optimiser les résultats par l'analyse prédictive des données métiers | Mosimak

Optimiser les résultats par l'analyse prédictive des données métiers propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation accompagne les entreprises dans l’intégration concrète de l’analyse prédictive pour éclairer les décisions stratégiques. Les participants apprennent à identifier les indicateurs clés, construire des modèles simples et valider leur pertinence. L’accent est mis sur l’exploitation des outils existants en entreprise pour générer des gains mesurables, sans nécessiter de ressources techniques lourdes. La démarche est adaptée aux contraintes opérationnelles et aux budgets limités.

Objectifs

• Détecter les leviers décisionnels cachés dans les données internes", "Construire des indicateurs prédictifs adaptés au métier", "Prioriser les actions à fort impact grâce à des scénarios validés", "Automatiser la collecte et le traitement des données stratégiques", "Évaluer le retour sur investissement des outils déployés"]

Programme

[{"module": "Module 1 : Fondamentaux de l’analyse prédictive en contexte métier", "content": "Définir les objectifs réalistes de l’analyse prédictive. Identifier les sources de données disponibles en entreprise (CRM, ERP, historiques clients). Distinguer corrélation et causalité dans les données. Présentation des cas d’usage transposables à tous les secteurs.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Module 2 : Construction d’indicateurs clés prédictifs", "content": "Sélectionner les indicateurs pertinents en fonction des objectifs métiers (churn, demande, rendement). Méthode de calcul manuelle sur tableur. Nettoyage et normalisation des données. Validation de la qualité des indicateurs par des tests simples.", "duration_hours": 2}, {"module": "Module 3 : Modélisation de scénarios décisionnels

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).