Augmented analytics for business decisions

L’Augmented Analytics est un accélérateur de transformations et aide à gagner en efficacité business. Ce résultat est obtenu en appliquant des outils d’analyse de données à toutes les étapes d’un processus business.

Qu’est-ce que signifie Augmented Analytics ?

L’Augmented Analytics est une approche qui fait partie du data Analytics. Il consiste à utiliser le Machine Learning et le traitement naturel du langage pour automatiser des processus normalement effectués par des spécialistes ou des data scientists.

L’Augmented Analytics appartient à la nouvelle génération de techniques d’analyse de données. C’est un concept qui utilise Machine Learning à différentes étapes du processus. Il est utilisé au stade de la préparation des données pour l’automatiser, au stade de la révélation des liens cachés au sein des données, et au stade du partage des analyses effectuées. Il peut servir à un spectre large d’experts business, de postes opérationnels mais aussi pour les citoyens voulant utiliser la data science.

L’Augmented Analytics donne la possibilité aux spécialistes en data science de se concentrer sur des problèmes techniques très pointus. Les utilisateurs de cette approche passent moins de temps à fouiller les données en elles-mêmes et plus de temps à prendre des décisions et agir grâce aux multiples éclairages fournis par l’Augmented Analytics avec moins de biais qu’en utilisant des approches manuelles.

L’Augmented Analytics utilise l’Intelligence Artificielle avec des techniques de machine Learning qui son état de l’art, incluant en partie le Machine Learning automatisé. Grâce à ces stratégies d’analyse de données, cela devient possible d’identifier des motifs cachés au sein de jeux de données complexes. Et en effet, tout un chacun peut profiter des informations cachées dans leur données pour en extraire de la valeur, quelque soit la quantité de données disponibles. Et une meilleure compréhension de la valeur contenue dans des données business signifie de la business intelligence. Les utilisateurs business de ces techniques, qui ne sont pas des scientifiques, trouvent ici les moyens d’anticiper les problèmes business auxquels ils vont être confrontés. Par exemple, l’Augmented Analytics leur donne les moyens d’anticiper la probabilité du clic sur un lien d’une page Web ou de l’attrition d’un client.

Business Modèles drivés par l’Analytics

Les bénéfices de l’Augmented d’Analytics

L’Augmented Analytics permet d’associer la curiosité humaine avec l’intelligence de la machine pour accélérer la compréhension et les découvertes. Cela augmente la productivité et rend les processus de prise de décision plus efficaces. Les principaux avantages sont :

  • La rapidité d’obtention des résultats : préparation des données, exploration, découverte ou productivité arrivent plus rapidement grâce à l’automatisation pour produire des algorithmes, des figures et des graphiques.
  • L’identification des signaux faibles : l’Augmented Analytics fournit des suggestions basées sur le contexte qui permet de révéler des corrélations et des liens entre les données visibles à l’œil nu.
  • La confiance : les résultats et les idées deviennent de plus en plus précis au fur et à mesure du temps. En conséquence de quoi les processus impactés deviennent de plus en plus pertinents. Cela permet de gagner à la fois en confiance et en efficacité.

Les objectifs de l’Augmented d’Analytics

Alors qu’elles impliquent plusieurs disciplines, les techniques d’analyse avancées sont applicables dans de nombreux domaines. Le marketing peut se servir de ces techniques d’analyse avancée pour mieux comprendre les préférences des clients et les cibler avec plus de précision dans le futur. On peut aussi trouver des solutions grâce aux techniques d’analyse avancée dans le monde du stockage, de la logistique, de la production, de la recherche. Quel que soit le problème posé, les techniques d’analyses avancées permettent de meilleures prises de décision.

La transformation des business modèles depuis le numérique et les données vers l’Analytics

Les entreprises ont maintenant besoin d’aller plus loin dans leurs transformations numériques. Et elles peuvent le faire en libérant complètement la puissance contenue dans leurs données. Collecter des données et faire du datamining n’est pas suffisant. Il est nécessaire d’utiliser les techniques d’Analytics pour créer un avantage compétitif. Les business qui génèrent des données ont toujours besoin d’un data scientiste à partir d’un certain niveau. La prochaine grande étape est la disponibilité de l’Analytics en self-service pour tous les professionnels et les experts sans aucune notion préalable de data science.

Les opportunités et les challenges pour l’Augmented d’Analytics

L’Augmented Analytics est porteur de perspectives très intéressantes pour les entreprises et de challenges bien réels pour les data scientistes. Par exemple, cela rend possible la découverte d’informations pertinentes à travers des tâches routinières automatisées comme la préparation des données, leur analyse, ou leur visualisation. De plus, les résultats fournis qui dépendent du contexte, sont plus pertinents. Les représentations graphiques permettent aux experts business de trouver des signaux intéressants dans leurs données. Pour bien fonctionner, l’Augmented Analytics a besoin de données disponibles, à jour et sans erreur, afin d’entraîner le modèle prédictif. Les performances doivent pouvoir rester bonnes quand on augmente la quantité de données et agiles pour fournir un temps de réponse acceptable.

Augmenter l’utilisation de l’intelligence artificielle

Toutes les entreprises devraient avoir les moyens de générer de la valeur à partir de leurs données, que ce soit des Big data ou des Small Data. En étant accessible facilement, l’augmented Analytics améliore le niveau de compréhension des données et donc automatiquement l’adoption de techniques d’analyse de données. Avec un accès rendu plus facile à l’intelligence artificielle, cela permet de créer des analyses en temps réel sans connaissance particulière en data Science. Cela leur donne une compréhension profonde et instantanée de leurs données. Simultanément, la Sensitivity Analysis donne une nouvelle dimension à la prédiction et à la compréhension. À travers des tableaux de bord clairs et compréhensibles, avec des outils de visualisation et des graphes lisibles, tout le monde peut se focaliser sur son cœur de métier en profitant des bénéfices de l’analyse de données. Les outils d’augmented Analytics, comme TADA, permettent de détecter les signaux faibles qui font toute la différence pour une entreprise.

More about TADA by MyDataModels

Intelligence Artificielle