Analytics 2.0 : Comment l'IA transforme la Business Intelligence et la connaissance des données
La Business Intelligence et l’analyse ont parcouru un long chemin au cours de la dernière décennie. Avec l’essor du Big Data et des algorithmes avancés d’IA, les outils d’analyse peuvent désormais fournir des informations sans précédent pour favoriser une prise de décision plus intelligente. Cette nouvelle ère d’analyse améliorée s’appelle Analytics 2.0.
Les solutions Analytics 2.0 exploitent la puissance de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel pour extraire des informations plus approfondies à partir des données. Ils peuvent automatiser la préparation des données, trouver des corrélations cachées et générer des modèles prédictifs pour prévoir les résultats futurs. En conséquence, les organisations peuvent passer du recul à la prospective et fonctionner de manière plus intelligente. Cet article explorera les fonctionnalités clés d'Analytics 2.0 et comment les entreprises peuvent utiliser ces outils pour prendre des décisions basées sur les données en temps réel.
Gestion automatisée des données
Dans le passé, les analystes passaient la plupart de leur temps à collecter des données provenant de différentes sources et à les préparer pour l'analyse. La gestion des données comprend des tâches telles que l'identification, le nettoyage, la normalisation, la transformation et l'intégration des données. Ce processus manuel est fastidieux et prend du temps.
Avec les solutions Analytics 2.0 comme Alteryx et Trifacta, ces tâches de gestion des données peuvent être automatisées avec de simples interfaces glisser-déposer. Les utilisateurs n'ont pas besoin de connaître des langages de programmation comme Python ou R. Les plateformes utilisent l'apprentissage automatique pour apprendre les types de données, détecter les anomalies et résoudre les problèmes. Cela réduit le temps consacré à la préparation des données de 80 % à seulement 10 à 20 %.
La gestion automatisée des données fournit une vue unifiée des données de toute l’organisation. Il permet une itération analytique plus rapide en supprimant les frictions dans le processus de préparation des données. Les analystes peuvent se concentrer sur des analyses de grande valeur plutôt que sur un travail fastidieux.
Génération de langage naturel pour Insights
Les outils de business intelligence traditionnels peuvent générer des visualisations de données et des tableaux de bord pour obtenir des informations. Cependant, cela nécessite un effort manuel important pour interpréter les résultats et créer des récits d’accompagnement.
Les plateformes Analytics 2.0 comme Narrative Science exploitent la génération de langage naturel (NLG) pour automatiser les rapports narratifs. Les utilisateurs peuvent obtenir des résumés pré-écrits expliquant les principales tendances, corrélations et prédictions trouvées dans les données. NLG utilise des règles linguistiques et l'IA pour traduire les modèles de données en texte lisible par l'homme.
NLG fournit des informations plus rapidement en éliminant le besoin d’analyse et de reporting manuels. Les récits générés automatiquement sont cohérents, sans erreurs et éliminent les préjugés humains. Les utilisateurs sans expertise en analyse peuvent facilement comprendre les informations et prendre plus rapidement des décisions basées sur les données.
Analyse conversationnelle
Analytics 2.0 fournit des informations via des interfaces conversationnelles utilisant des chatbots et des assistants virtuels. Les utilisateurs peuvent obtenir des réponses aux questions analytiques en tapant ou en exprimant simplement des requêtes en langage naturel.
Des fournisseurs comme ThoughtSpot et IBM Watson Analytics proposent des plates-formes d'analyse vocales. Les utilisateurs peuvent poser des questions et effectuer un suivi avec des requêtes supplémentaires pour explorer les données. L'assistant virtuel comprend le contexte et l'intention de l'utilisateur.
L’analyse conversationnelle rend l’exploration des données intuitive. Les utilisateurs occasionnels et les dirigeants d’entreprise peuvent accéder à des informations sans expertise analytique approfondie. L’UX conversationnelle démocratise l’analyse dans toute l’organisation.
Analyse augmentée
Les outils de business intelligence traditionnels reposent entièrement sur l’analyse manuelle. Cela limite les informations que les humains peuvent générer eux-mêmes. L’analyse augmentée combine les atouts des machines et des humains.
Des plates-formes telles que SAP Analytics Cloud utilisent des algorithmes ML pour automatiser la génération d'informations. Les algorithmes analysent de manière autonome de grands ensembles de données pour détecter les corrélations, les modèles et les tendances manqués par les humains. Les utilisateurs bénéficient d’une longueur d’avance sur les informations.
Cependant, les humains peuvent contourner le système et valider les informations générées par les machines. Cela combine la vitesse des machines avec la surveillance humaine. Les solutions d'analyse augmentée fournissent des informations fiables à grande échelle.
Intelligence continue
L’analyse traditionnelle se concentre sur les données historiques pour fournir un recul. Mais les performances passées peuvent ne pas prédire avec précision les résultats futurs. L'intelligence continue utilise des flux de données en temps réel pour permettre la prospective.
Les outils Analytics 2.0 comme Striim s'intègrent aux sources de données en streaming telles que les capteurs IoT et les flux de clics. Ils exécutent des modèles automatisés à mesure que les données en temps réel arrivent pour détecter les anomalies et générer des alertes. Les utilisateurs obtiennent un aperçu instantané des tendances et des changements émergents.
Cela fait passer les organisations des rapports statiques par lots à des analyses permanentes. L'intelligence continue aide les utilisateurs à repérer les opportunités ou les menaces et à réagir rapidement pour obtenir un avantage concurrentiel.
Analyses prédictives
L'analyse descriptive répond à ce qui s'est passé. L'analyse diagnostique répond aux raisons pour lesquelles quelque chose s'est produit. L'analyse prédictive utilise le ML pour répondre à ce qui pourrait arriver dans le futur.
Les solutions Analytics 2.0 peuvent ingérer de grands ensembles de données historiques pour former des modèles prédictifs. Ces modèles apprennent des modèles de données complexes pour prévoir les probabilités et les résultats futurs. Les utilisateurs peuvent anticiper la demande future, prévenir les pannes d'équipement et réduire les risques.
Par exemple, la maintenance prédictive utilise des capteurs pour surveiller les équipements et prévoir les besoins de maintenance avant que les pannes ne surviennent. L'analyse prédictive élève la prise de décision basée sur les données à un niveau supérieur.
Analyse prescriptive
L’étape la plus avancée de l’analyse est l’analyse prescriptive. Il recommande le meilleur plan d’action aux utilisateurs. Le système apprend les règles de décision optimales et les contraintes à partir des données historiques.
Lorsque les utilisateurs arrivent à un point de décision, l’analyse prescriptive examine toutes les options et prédit les résultats. Il prescrit la décision qui mènera au résultat commercial souhaité. Par exemple, une plateforme de chaîne d’approvisionnement peut prescrire les politiques d’inventaire optimales.
L'analyse prescriptive permet une automatisation des décisions basées sur les données. Les utilisateurs peuvent éliminer les incertitudes liées aux décisions complexes. Ils peuvent systématiquement prendre de meilleures décisions sur la base des informations fournies par les données.
IA explicable
Les outils Analytics 2.0 utilisent des modèles d'apprentissage automatique avancés tels que les réseaux neuronaux d'apprentissage profond. Ces modèles sont des boîtes noires complexes qui fournissent des informations très précises. Cependant, les rouages internes ne sont pas faciles à expliquer.
Le manque d’explicabilité peut entraver l’adoption d’analyses basées sur l’IA. Les techniques d’IA explicables aident à déchiffrer la manière dont les modèles parviennent à obtenir des informations. Les fournisseurs intègrent des fonctionnalités d'interprétabilité des modèles dans les solutions Analytics 2.0.
Grâce à l'IA explicable, les utilisateurs peuvent valider logiquement les recommandations du modèle. Cela augmente la confiance dans les informations générées par l’IA. Les experts en la matière peuvent également affiner davantage les modèles.
Démocratisation de l'analyse
Historiquement, les compétences en analyse ont été rares. Les analystes de données ont préparé des rapports que les parties prenantes ont eu du mal à interpréter. Analytics 2.0 démocratise enfin l'analyse pour le grand public.
Les plates-formes d'analyse modernes disposent d'interfaces simples par glisser-déposer. La génération automatisée d’informations réduit également le besoin de compétences techniques. Grâce à l'analyse conversationnelle, même les utilisateurs non techniques peuvent accéder aux informations via le langage naturel.
L'analyse ne se limite plus aux data scientists. Les travailleurs du savoir au sein de l’organisation peuvent exploiter les données pour améliorer la productivité et la prise de décision sans expertise analytique approfondie.
Opérationnalisation des modèles
Traditionnellement, les analystes de données créent des modèles dans des programmes statistiques comme R et Python. Les modèles génèrent des informations mais restent distincts des flux de travail métier.
Avec les solutions Analytics 2.0, ces modèles peuvent être opérationnalisés et intégrés dans des applications. Par exemple, un modèle de maintenance prédictive peut être déployé dans l’usine pour recommander automatiquement des ordres de maintenance.
L'opérationnalisation permet aux organisations d'agir en temps réel sur les informations issues des modèles analytiques. Les modèles pilotent des décisions automatisées et optimisent en permanence les processus métier grâce à des boucles de rétroaction.
Analyses basées sur le cloud
Les plates-formes d'analyse traditionnelles nécessitaient une infrastructure sur site coûteuse et peu flexible. L'analyse basée sur le cloud offre une alternative flexible et évolutive sans investissement matériel.
Les principales plateformes telles que Google BigQuery et Amazon QuickSight sont des services d'analyse cloud entièrement gérés. Les entreprises peuvent démarrer modestement et évoluer en toute transparence à mesure que les besoins augmentent. Le cloud gère également la maintenance et les mises à niveau de l’infrastructure en coulisse.
Grâce à la prise en charge multi-tenant, l'analyse cloud permet une collaboration facile entre les équipes distribuées. Les utilisateurs peuvent développer des modèles dans le cloud et partager des tableaux de bord tout en assurant la gouvernance des données. Le cloud permet également d'accéder aux analyses depuis n'importe quel appareil dans le monde.
Visualisation de Données
Les données brutes à elles seules fournissent peu d’informations. La visualisation avancée transforme les données en tableaux, graphiques et cartes interactifs pour découvrir des informations. Les plateformes Analytics 2.0 incluent de puissantes capacités de visualisation.
Au-delà des graphiques de base, ceux-ci fournissent des visuels spécialisés tels que des cartes thermiques, des analyses en entonnoir et des cartes géospatiales. Les utilisateurs peuvent mettre en évidence les tendances, les valeurs aberrantes et les modèles de données grâce à des visuels convaincants. Les analyses approfondies permettent une enquête plus approfondie.
La visualisation intelligente recommande automatiquement les bons types de graphiques en fonction de la structure des données. Les utilisateurs sans expertise en analyse peuvent créer des visualisations significatives grâce à la facilité du glisser-déposer. Les visuels photoréalistes rendent les informations plus intuitives.
Accélérateurs d'analyse
Certains cas d'utilisation de l'analyse, tels que la prévision de la demande, la segmentation des clients et l'optimisation des stocks, nécessitent une modélisation complexe. Développer des modèles à partir de zéro prend beaucoup de temps et de ressources.
Les solutions Analytics 2.0 fournissent des accélérateurs d'analyse prédéfinis pour les cas d'utilisation courants. Ceux-ci contiennent des algorithmes prédictifs intégrés adaptés au problème commercial.
Les accélérateurs d'analyse permettent aux entreprises de démarrer plus rapidement avec des modèles éprouvés. Les data scientists peuvent également utiliser des accélérateurs comme point de départ au lieu de créer des modèles à partir de zéro. Le temps nécessaire à la mise en œuvre des analyses est considérablement réduit.
Analyse collaborative
Traditionnellement, l’analyse constitue un effort isolé. Les individus ou les équipes développent des modèles en silos, conduisant à des informations fragmentées. La collaboration permet un meilleur partage des données et des découvertes.
Les plateformes Analytics 2.0 favorisent la collaboration avec des flux de travail et des tableaux de bord partageables. Les commentaires et les annotations permettent des discussions autour des idées. Les ACL contrôlent l’accès aux données sensibles.
L'analyse collaborative brise les silos et permet aux organisations de tirer parti des connaissances collectives en matière de données. Les modèles intègrent les informations de tous les départements pour une vue globale. La démocratisation amplifie l’impact.
Analytique intégrée
Pour que l’analyse ait un impact sur les décisions, elle doit être profondément intégrée aux flux de travail de l’entreprise. Mais les utilisateurs doivent souvent basculer entre des applications d’analyse et des systèmes opérationnels distincts.
Les plates-formes modernes permettent d'intégrer nativement les analyses dans les applications via des API et des microservices. Les informations apparaissent de manière transparente en temps réel pendant le flux de travail.
L'analyse intégrée alimente les processus basés sur les données tels que la fabrication intelligente, la maintenance prédictive, la personnalisation en temps réel, etc. L'opérationnalisation de l'analyse accélère le retour sur investissement.
Conclusion
L’analytique a considérablement évolué depuis la simple business intelligence et le reporting. L'avènement des solutions Analytics 2.0 basées sur l'IA ouvre la voie à des capacités révolutionnaires telles que la découverte automatisée d'informations, les récits basés sur la PNL, l'analyse conversationnelle et les recommandations prescriptives. Les entreprises peuvent exploiter des informations plus approfondies à partir des données pour améliorer la planification stratégique et la prise de décision basée sur les données. Les solutions Analytics 2.0 démocratisent l'accès à des analyses puissantes pour les utilisateurs de toute l'organisation, permettant ainsi des cultures omniprésentes basées sur les données. À mesure que l’IA et l’apprentissage automatique continuent de progresser, les analyses deviendront encore plus intelligentes. Les entreprises qui surfent sur la vague Analytics 2.0 bénéficieront d’un avantage concurrentiel durable grâce à des décisions intelligentes et prospectives.
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