Deux personnes regardant l’analyse de données

Qu’est-ce que l’analyse de données améliorée ?

Votre équipe connaît une croissance évolutive, aujourd’hui probablement plus que jamais. Que ce soit par la mesure ou la monétisation, vos collaborateurs de l’informatique peuvent commencer à se pencher sur des outils d’analyse de données améliorée afin d’identifier ce que vos utilisateurs recherchent, sa valeur et comment le fait de connaître ces données contribuera au développement de votre entreprise. Une fois « le futur de l’analyse de données » inventé, l’analyse de données améliorée favorisera les réponses, la compréhension et les actions dont vous aurez besoin dans un paysage numérique en constante évolution.

Comprendre l’analyse de données améliorée

L’analyse de données améliorée accompagne votre équipe dans le cadre de la transformation d’importants volumes de données en informations plus condensées et plus digestes grâce à des technologies statistiques et linguistiques. En associant le Machine Learning, l’Intelligence artificielle (IA), les informations sur les données et l’augmentation de données, découvrez comment créer, utiliser et partager l’analyse de données avec vos utilisateurs.

Les entreprises doivent comprendre trois composants essentiels à l’analyse de données améliorée, qui a été développée en 2017. Les voici :

  1. Machine Learning basé sur des algorithmes ayant la capacité d’apprendre des données sans s’appuyer sur une programmation basée sur des règles.
  2. Génération de langage naturel (NLG) qui traduit les entrées non linguistiques de l’ordinateur en texte que les humains sont à même de comprendre, à savoir en sorties en langage naturel qui semblent humaines.
  3. Informations sur l’automatisation, informations pilotées par les données qui permettent de déterminer votre stratégie commerciale.

Ces trois composants associés offrent une présentation détaillée des modèles d’application cachés ainsi qu’une image cohérente de ce que vos données brutes et vos informations peuvent fournir à vos utilisateurs, ainsi que de la manière dont votre équipe doit informer l’entreprise de la marche à suivre.

Les avantages de l’analyse de données améliorée

L’analyse de données améliorée reste essentielle pour des expériences utilisateur réussies, associant le plus efficacement possible les meilleurs aspects de l’intelligence artificielle et de la curiosité humaine. Parmi certains des avantages principaux figurent les suivants :

  • Préparation des données plus rapide. Puisque la préparation des données améliorées consolide plusieurs sources de données plus rapidement, décelez rapidement les actions répétitives, les jonctions, les informations accélérées ainsi qu’une plus grande productivité pour créer des données intégralement automatisées et des recommandations de qualité favorisant la personnalisation de l’expérience utilisateur.

  • Biais analytique réduit. Les biais générés par des jeux de données incomplets et le manque de contexte ne font que nuire aux résultats de vos utilisateurs. En laissant votre ordinateur réaliser des analyses généralement enregistrées pour outils d’analyse de données, l’analyse de données améliorée contribue à réduire les biais potentiels en exécutant une plus large plage de données se concentrant uniquement sur des facteurs de l’importance de la statistique.

  • Confiance élevée. Lorsqu’un utilisateur interagit avec vos données, cela offre des indices à vos algorithmes de Machine Learning et, au fil du temps, fournit des recommandations plus pertinentes et plus précises à vos utilisateurs. Ces suggestions aident à renforcer la confiance de vos utilisateurs, car les données fournies offrent des éléments plus pertinents tels que le contexte commercial, l’intention, etc. Comme les utilisateurs sont en mesure de voir en permanence des sélections pertinentes, ils sont dans une posture de confiance vis-à-vis de votre stratégie, entraînant ensuite la confiance dans votre entreprise.

  • Culture des données accrue. Au fur et à mesure que vous continuez à collecter des données, votre équipe et vos utilisateurs ont la possibilité de tirer parti de ces données. En fournissant une analyse automatisée de vos résultats, les utilisateurs peuvent facilement rechercher et visualiser des informations grâce à leur culture accrue des données et ce, avec un minimum d’effort. Cela prend en charge à la fois vos utilisateurs et votre organisation, car créer une main-d’œuvre compétente en matière de données signifie que l’accessibilité n’est plus un obstacle.

  • Du temps en plus pour les membres de l’équipe. Puisque les collaborateurs de l’informatique n’auront pas à passer de temps à la collecte et à l’analyse d’importants volumes de jeux de données et à les synthétiser en des éléments exploitables, ils auront davantage de temps pour se concentrer sur les stratégies commerciales de haut niveau et les projets spéciaux. Cela renforce également l’autonomie de votre équipe, car les ressources disponibles sont davantage tournées sur les données et se consacrent pleinement à leurs activités quotidiennes plutôt qu’à ces tâches réservées aux professionnels des données.

Les défis des outils d’analyse de données améliorée

Grâce à l’IA, au Machine Learning, à l’analyse de données et aux plateformes décisionnel (BI), les organisations se hissent à un niveau de productivité et d’apprentissage inédit. Avec les outils d’analyse de données améliorée, les entreprises et les analystes cernent mieux l’évolution constante des besoins de vos utilisateurs. Et même s’il y a de nombreux avantages à l’analyse de données améliorée, votre entreprise risque d’être confrontée à des obstacles à l’adoption de ce processus. Voici quelques exemples de choses à surveiller :

  • La qualité de vos données de formation. Si vos modèles analytiques ne sont pas à jour, vos informations seront inutiles.

  • Précision et fiabilité. Utiliser des données complètes exemptes d’erreurs et la mise à jour périodique de vos modèles garantit des données à jour auxquelles les utilisateurs peuvent se fier en termes d’actualité et de précision.

  • Pertinence. Le filtrage des données non pertinentes se révèle fastidieux et chronophage. Testez régulièrement les données pour vous assurer que seuls les résultats pertinents sont fournis aux utilisateurs.

  • Performance et évolutivité de l’équipe. Selon les capacités de votre plate-forme et le niveau de compétence de votre équipe, la mise en œuvre de l’analyse de données améliorée, ainsi que le volume associé, dans votre processus pourrait momentanément ralentir la productivité.

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

Bien que l’analyse de données améliorée existe dans certains types de plateformes décisionnelles, certaines entreprises réalisent maintenant combien la mise en œuvre de ces apprentissages en leur sein peut se révéler bénéfique. À mesure que votre stratégie passe du tableau de bord à une expérience plus dynamique et qu’elle se renouvelle autour de récits basés sur des données générées de façon dynamique, vous pouvez anticiper les tendances et les planifier plutôt que seulement réagir. Avec outils d’analyse marketing pour comprendre l’analyse de données améliorée, vous allez découvrir de nouvelles façons d’interpréter les données. Cela permet non seulement aux utilisateurs d’analyser et d’agir plus facilement, mais donne également à votre entreprise un avantage concurrentiel pour prendre des décisions éclairées et augmenter ses revenus.

Simplifiez les informations de vos utilisateurs avec Microsoft Power BI

Votre équipe a encore beaucoup à apprendre de vos utilisateurs. En adoptant l’automatisation, vous pouvez utiliser les informations sur les données, le Machine Learning et la NLG pour donner aux utilisateurs une expérience complète et obtenir une image complète des besoins et souhaits de vos clients.

Grâce à l’analyse de données améliorée, Power BI offre aux équipes de l’informatique et du décisionnel un moyen de recentrer leurs processus pour s’axer davantage sur les données sans avoir besoin de professionnels des données. Découvrez comment simplifier vos processus métier en créant des informations plus rapides, en observant les données sous différents angles, en dopant la productivité et en offrant davantage d’opportunités pour des décisions éclairées.