Journal de l'hôtellerie et de la gestion d'entreprise
Libre accès
ISSN: 2169-0286
ISSN: 2169-0286
Roberto Moro Visconti
La planification d'entreprise traditionnelle suit une approche managériale descendante dans laquelle les prévisions sont conçues au sein de l'entreprise et parfois comparées aux rendements du marché. La disponibilité croissante de big data en temps opportun, parfois alimentée par l'Internet des objets (IoT), permet de recevoir des retours d'information continus qui peuvent être utilisés de manière pratique pour actualiser les hypothèses et les prévisions, en utilisant une approche ascendante complémentaire. La précision des prévisions peut être considérablement améliorée en intégrant des preuves empiriques en temps opportun, avec pour conséquence une atténuation des asymétries d'information et du risque de faire face à des événements inattendus. La théorie des réseaux peut constituer un autre outil d'interprétation, en tenant compte de l'interaction des nœuds représentés par l'IoT et le big data, de la maîtrise des plateformes numériques et des parties prenantes physiques. L'intelligence artificielle, l'interopérabilité des bases de données et les blockchains de validation des données sont cohérentes avec l'interprétation en réseau de l'interaction des nœuds physiques et virtuels. Les options réelles flexibles représentent un sous-produit naturel de la prise en compte du big data dans les prévisions, représentant une valeur ajoutée qui améliore les mesures du flux de trésorerie actualisé. L'interaction complète du big data au sein des écosystèmes en réseau conduit finalement à la planification d'entreprise augmentée.