Qu’est-ce que l’analyse améliorée ?

L’analyse de données améliorée fournit aux utilisateurs métier des outils intuitifs et intelligents pour la préparation, l’analyse et la visualisation des données, aidant les entreprises à prendre plus rapidement des décisions basées sur les données.

Une personne portant des lunettes de protection et pointant quelque chose

Comprendre l’analyse de données améliorée

Traditionnellement, les subtilités de l'analytique données étaient réservées aux professionnels des données. Ils avaient le savoir-faire, l'expertise et les logiciels nécessaires pour exécuter des processus clés dans le cycle de vie de l'analytique données, qui comprend l'exploration et la préparation des données, la conception et le développement de modèles, ainsi que la génération et la diffusion d'insights. Souvent manuel et fastidieux, ce travail pouvait prendre des jours, des semaines, voire plus. Les équipes métier attendaient sur le banc de touche des informations pour guider leurs décisions et actions.

Cependant, compte tenu de la rapidité avec laquelle les entreprises doivent désormais opérer dans des environnements numériques hautement compétitifs, les décideurs ne peuvent tout simplement pas attendre. Ils ont besoin d'insights plus profonds, et en plus grand nombre, plus rapidement que jamais. Pourtant, la plupart des équipes de science des données ne peuvent pas faire évoluer leurs opérations assez rapidement pour répondre aux demandes d'analyses de données, un défi aggravé par le Big Data et d'autres grands magasins de données complexes.

S’appuyant sur l’intelligence artificielle (IA) et les technologies associées, l’analyse de données améliorée aide à transformer la façon dont les entreprises génèrent, consomment et partagent le décisionnel (BI) et l’analyse marketing.

Trois éléments clés composent l’analyse de données améliorée :

Machine Learning (ML). Un type d'IA, le Machine Learning utilise des algorithmes pour rechercher rapidement des données historiques, identifier des motifs, repérer des écarts, et générer des insights et des recommandations. Les modèles de Machine Learning prospèrent sur le Big Data et apprennent continuellement à partir de nouvelles données structurées et non structurées, sans intervention humaine. Les modèles de Machine Learning sous-tendent la plupart des fonctionnalités d’analyse augmentées.
Technologies de langage naturel. Les humains et les ordinateurs peuvent plus facilement communiquer grâce au traitement du langage naturel (NLP), qui interprète le langage humain pour les ordinateurs, et à la génération de langage naturel (NLG), qui traduit le code informatique en langage humain. En conséquence, les professionnels peuvent interagir avec les machines lors de sessions de questions-réponses en utilisant des termes familiers à leur domaine et à leur secteur.
Automatisation. Les technologies pilotées par le Machine Learning automatisent les tâches manuelles routinières tout au long du cycle de vie de l'analytique données. Cela réduit considérablement le temps nécessaire pour construire, former et déployer des modèles de Machine Learning. Par exemple, aidés par des requêtes générées automatiquement, les utilisateurs techniques et non techniques découvrent et préparent plus rapidement les données brutes. Vers la fin du cycle de vie, les rapports textuels (créés et distribués automatiquement avec une fréquence spécifiée par l’utilisateur) accélèrent le partage d’insights.

Fidèle à son nom, l'analyse augmentée ne remplace pas, mais augmente plutôt l'intelligence, l'intuition et la curiosité humaines. Prenant en compte les indices contextuels et comportementaux recueillis au fil du temps auprès des utilisateurs, les modèles de Machine Learning évaluent l'intention et les préférences humaines et offrent des insights, des conseils et des recommandations appropriés par le biais du langage naturel. Ils laissent la prise de décision réelle aux humains.

Les avantages de l’analyse de données améliorée et des outils d’analyse améliorée

Le parcours d'analyse augmentée de votre entreprise ne fait peut-être que commencer, mais il vaut vraiment la peine d'être entrepris. Considérez les avantages de l'utilisation d'outils décisionnels augmentés :

Prise de décisions améliorée. L'analyse augmentée aide les professionnels à prendre une plus grande responsabilité dans l'analytique données et à générer des insights exploitables. La consolidation de mesures spécifiques, d’indicateurs de performance clés (KPI) et d’autres informations dans des tableaux de bord de données et des rapports personnalisés rend les données complexes plus complexes. En outre, le storytelling de données permet de créer des récits en langage naturel qui contextualisent davantage les données avec des graphiques et des tableaux.
Démocratisation des données. Lorsque davantage de personnes de différents départements s'impliquent dans l'analytique données, la familiarisation avec les données augmente. Au fil du temps, la culture organisationnelle évolue. Plus d'équipes deviennent à l'aise avec les données et collaborent pour en tirer de la valeur commerciale.
Préparation plus rapide des données. Le processus de création des jeux de données nécessaires pour construire, tester et entraîner des modèles de Machine Learning est rationalisé grâce à la préparation de données augmentée. Incités par des recommandations adaptées à leurs exigences de projet, les utilisateurs peuvent choisir et consolider des jeux de données ; nettoyer, formater et enrichir des jeux de données ; et trouver de nouveaux jeux de données pour optimiser davantage les modèles de Machine Learning.
Biais analytique réduit. Le biais causé par des jeux de données incomplets, des hypothèses erronées et un manque de contexte conduit à des résultats inexactes et peu fiables. Les algorithmes de Machine Learning qui analysent d'énormes volumes de données, et les flux de travail automatisés qui réduisent les erreurs manuelles, minimisent le biais.
Gain de temps et d'argent. Avec moins de processus manuels, les équipes de science des données peuvent être plus productives et consacrer plus de ressources à des initiatives analytiques de niveau supérieur. De plus, à mesure que les équipes métier augmentent leur familiarisation avec les données, elles peuvent prendre en charge des projets analytiques plus simples, libérant ainsi davantage de scientifiques des données pour des tâches plus complexes.

Les défis des outils d’analyse de données améliorée

Intégrés à de nombreuses solutions d’entreprise pour l’analyse décisionnelle et l’analyse marketing, les outils d’analyse de données améliorée tirent parti des technologies d’IA tout en respectant l’intelligence humaine.

Cependant, votre entreprise doit être prête à faire face aux obstacles courants qui ralentissent l'adoption. Les défis potentiels incluent les éléments suivants :

Idées fausses sur l’IA. Certains employés pourraient craindre que les technologies d'IA ne les remplacent. Communiquez ouvertement et aidez-les à comprendre que l'IA a des limites. L'analyse augmentée repose sur l'initiative humaine et l'expertise sectorielle pour apporter de la valeur.
Culture des données insuffisante. Organisez des ateliers et fournissez des mentors pour aider les équipes métier à aborder l'analyse avec confiance. Enseignez aux utilisateurs les concepts et phrases clés des données et comment penser aux données de manière à aider leur équipe et leur entreprise. Mettez en avant les projets d'analyse augmentée réussis.
Gestion inefficace des données et des modèles. Entraînez des modèles de Machine Learning en utilisant des données complètes et actuelles, exemptes d'erreurs et de biais, et mettez régulièrement à jour les algorithmes pour gérer l'évolution des ressources de données. Avec des données de haute qualité et des modèles robustes, vos utilisateurs feront confiance aux outils pour les aider à générer des informations précises et opportunes.
Résultats sans intérêt. Montrez aux utilisateurs comment générer des informations significatives pour leurs rôles et responsabilités. Sinon, ils risquent de se frustrer et de perdre du temps à filtrer des résultats non pertinents.
Puissance de calcul et scalabilité insuffisantes. Selon vos capacités informatiques, une augmentation des volumes d’informations et des exigences de traitement risque d’affecter les temps de réponse.

Intégration de l’analyse de données améliorée pour la réussite de l’entreprise

Un « temps d'accès aux insights » court est crucial pour la capacité de votre entreprise à établir et maintenir un avantage concurrentiel. Le « temps nécessaire pour obtenir des insights pertinents » est encore plus important. Les outils d'analyse augmentée peuvent aider les bonnes personnes à générer les bonnes informations afin qu'elles soient prêtes quand elles sont nécessaires.

Avec l'analyse augmentée, les professionnels interagissent avec les données à travers des interactions personnalisées et conversationnelles qui leur permettent d'examiner les données sous de nouveaux angles et de générer des insights pertinents pour leurs rôles. En outre, en utilisant des fonctionnalités d’analyse augmentées avec des outils d’analyse marketing, ils peuvent obtenir des informations plus claires sur les événements et les tendances, puis planifier de manière proactive plutôt que de simplement réagir à ceux-ci.

En analysant rapidement et précisément les données, les organisations prennent de meilleures décisions commerciales et formulent des stratégies plus efficaces. Au fil du temps, elles peuvent générer une plus grande croissance et des revenus plus élevés.

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