Bien que souvent abordées ensemble, l'analytique prédictive et l'informatique décisionnelle (Business Intelligence, BI) traditionnelle répondent à des questions différentes.

La BI se concentre principalement sur l'analyse descriptive, en analysant les données passées pour répondre à 'Que s'est-il passé ?'.

Elle utilise des données historiques pour créer des tableaux de bord et des rapports sur les performances passées.

L'analytique prédictive, en revanche, se concentre sur l'avenir, répondant à 'Que va-t-il probablement se passer ?'.

Elle utilise les mêmes données historiques mais applique des techniques avancées pour prévoir les tendances et les comportements futurs.

Le processus implique la construction d'un modèle prédictif.

Ce modèle est entraîné sur un ensemble de données historiques puis utilisé pour générer des prédictions sur de nouvelles données.

Par exemple, un rapport de BI pourrait montrer que la consommation de carburant a augmenté de 10% le mois dernier.

L'analytique prédictive analyserait les données sous-jacentes (itinéraires, comportement du conducteur, type de véhicule) pour prédire quels véhicules sont les plus susceptibles d'avoir une consommation de carburant élevée le mois prochain, et pourquoi.

Dans le contexte de la gestion de flotte, l'analytique prédictive est la discipline globale qui permet des fonctionnalités telles que la maintenance prédictive, la prédiction d'ETA et la notation du risque conducteur.

Elle transforme les données d'un rétroviseur en un guide prospectif, permettant des décisions proactives et basées sur les données qui optimisent les coûts, l'efficacité et la sécurité.