Travailleurs industriels utilisant l’analyse de données améliorée pour afficher des tableaux de bord de données virtuels

Qu’est-ce que l’analyse de données 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.

Comprendre l’analyse de données améliorée

Traditionnellement, les subtilités de l’analytique données revenaient aux professionnels des données. Ils possédaient le savoir-faire, l’expertise et les logiciels nécessaires pour exécuter les processus clés du 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’informations. Souvent manuel et fastidieux, ce travail pouvait prendre des jours, des semaines, voire plus. Les équipes métier attendaient en marge des informations pour guider leurs décisions et leurs actions.

Cependant, compte tenu de la rapidité avec laquelle les entreprises doivent désormais fonctionner dans des environnements numériques hautement concurrentiels, les décisionnaires ne peuvent tout simplement pas attendre. Ils ont besoin d’informations plus approfondies, et plus nombreuses, 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 autres magasins de données volumineux et 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 l’analyse décisionnelle et l’analyse marketing.

Trois éléments clés composent l’analyse de données améliorée :

  1. Apprentissage automatique (ML). L’apprentissage automatique (ML), un type d’IA, utilise des algorithmes pour effectuer rapidement des recherches dans des données historiques, identifier des tendances, repérer des écarts et générer des informations et des recommandations. Les modèles de ML s’appuient sur le Big Data et apprennent en permanence à partir de nouvelles données structurées et non structurées, sans intervention humaine. Les modèles de ML sous-tendent la plupart des fonctions d’analyse de données améliorée.
  2. Technologies du langage naturel. Les humains et les ordinateurs peuvent plus facilement communiquer entre eux grâce au traitement du langage naturel, qui interprète le langage humain pour les ordinateurs, et à la génération de langage naturel, qui traduit le code informatique en langage humain. Ainsi, les professionnels peuvent interagir avec les machines lors de sessions de questions-réponses en utilisant des termes familiers du domaine et du secteur concernés.
  3. Automatisation. Les technologies basées sur le ML automatisent les tâches manuelles de routine tout au long du cycle de vie de l’analytique données. Cela réduit considérablement le temps nécessaire pour créer, entraîner et déployer des modèles de ML. Par exemple, avec l’aide d’invites générées automatiquement, les techniciens comme les non techniciens découvrent et préparent plus rapidement les données brutes. Vers la fin du cycle de vie, les rapports textuels, créés et distribués automatiquement à une fréquence spécifiée par l’utilisateur, accélèrent le partage d’informations.

Comme son nom l’indique, l’analyse de données améliorée ne remplace pas l’intelligence, l’intuition et la curiosité humaines, mais les améliore. À partir d’indices contextuels et comportementaux recueillis au fil du temps auprès des utilisateurs, les modèles de ML évaluent l’intention et les préférences de l’humain et génèrent des informations, des conseils et des recommandations appropriés grâce au langage naturel. Ils laissent la prise de décisions réelle aux personnes.

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

Le parcours de votre entreprise en matière d’analyse de données améliorée ne fait peut-être que commencer, mais il en vaut la peine. Découvrez les avantages des outils d’analyse décisionnelle augmentée :

  • Prise de décisions améliorée. L’analyse améliorée des données aide les professionnels à s’approprier davantage l’analytique données et à générer des informations exploitables. La consolidation de mesures spécifiques, d’indicateurs de performances clés (KPI) et d’autres informations dans des tableaux de bord de données et des rapports personnalisés rendent les données complexes plus compréhensibles. De plus, l’interprétation des données permet de formuler des récits en langage naturel qui contextualisent davantage les données au moyen de graphiques et de tableaux.
  • Démocratisation des données. Lorsqu’un plus grand nombre de personnes de tous les services s’impliquent dans l’analytique données, la culture des données se développe. Au fil du temps, la culture organisationnelle évolue. De plus en plus d’équipes se sentent à l’aise pour travailler avec des données et collaborer pour créer de la valeur commerciale avec ces données.
  • Préparation plus rapide des données. Le processus de création des jeux de données nécessaires pour générer, tester et effectuer l’apprentissage des modèles de ML est rationalisé grâce à la préparation des données améliorée. Grâce à des recommandations adaptées aux exigences de leur 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 ML.
  • Biais analytique réduit. Les biais causés par des jeux de données incomplets, des hypothèses erronées et l’absence de contexte conduisent à des résultats inexacts et non fiables. Les algorithmes ML qui analysent d’énormes volumes de données, mais aussi les workflows automatisés qui réduisent les erreurs manuelles, atténuent les biais.
  • Gain de temps et d’argent. Les processus manuels étant réduits, les équipes de science des données peuvent être plus productives et consacrer davantage de ressources à des initiatives d’analyse plus globales. De plus, à mesure que les équipes métier améliorent leurs connaissances en matière de données, elles peuvent prendre en charge des projets d’analyse plus simples, ce qui libère davantage les data scientists 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.

Néanmoins, votre entreprise doit être prête à faire face aux obstacles courants qui ralentissent l’adoption de ces outils. Les défis potentiels incluent, entre autres :

  • Idées fausses sur l’IA. Certains employés craignent peut-être que les technologies d’IA ne les remplacent. Communiquez ouvertement et aidez-les à comprendre que l’IA présente certaines limites. Pour produire de la valeur, l’analyse de données améliorée a besoin de l’initiative humaine et de l’expertise du domaine.
  • 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 les phrases clés en matière de données et la façon d’envisager les données de manière à aider leur équipe et leur entreprise. Mettez en avant les projets réussis d’analyse de données améliorée.
  • Gestion inefficace des données et des modèles. Entraînez des modèles de ML à l’aide de données complètes et actualisées, exemptes d’erreurs et de biais, et mettez régulièrement à jour les algorithmes pour faire face à l’évolution des ressources de données. Avec des données de haute qualité et des modèles robustes, vos utilisateurs feront confiance aux outils pour générer des informations précises et opportunes.
  • Résultats sans intérêt. Montrez aux utilisateurs comment générer des informations pertinentes pour leurs fonctions et leurs responsabilités. Dans le cas contraire, ils deviendront frustrés et perdront du temps à filtrer des résultats sans intérêt.
  • 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 « accès aux insights » rapide est crucial pour permettre à votre entreprise d’établir et de maintenir un avantage concurrentiel. Un « accès rapide à des insights pertinents » est encore plus crucial. Les outils d’analyse de données améliorée peuvent aider les bonnes personnes à générer les bonnes informations afin qu’elles soient prêtes en cas de besoin.

Grâce à l’analyse décisionnelle augmentée, les professionnels traitent les données par le biais d’interactions personnalisées et conversationnelles qui leur permettent d’examiner les données sous un angle nouveau et de générer des informations pertinentes pour leur rôle. De plus, en utilisant des fonctions d’analyse de données améliorée avec des outils d’analyse marketing, ils peuvent mieux comprendre les événements et les tendances, puis les planifier de manière proactive plutôt que de simplement y réagir.

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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Aidez votre entreprise à devenir davantage axée sur les données sans nécessité d’ajouter des professionnels des données, grâce à l’adoption de Power BI, une solution qui renforce les capacités d’analyse des données et d’analyse décisionnelle avec des technologies d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et de langage naturel. Facile à utiliser, sécurisée et évolutive, la solution améliore la prise de décisions dans tous les services et laisse aux data scientists davantage de temps à consacrer aux projets d’analyse complexes.