• De Walter Moore
  • 11-01-2021
  • Intelligence artificielle
intelligence artificielle

Nous entendons parler de l'IA ou de l'intelligence artificielle très fréquemment ces derniers temps et il ne fait aucun doute pourquoi elle a occupé le devant de la scène dans le monde de l'analyse des données d'entreprise avec des capacités incessantes. Les décideurs d'entreprise tentent maintenant de découvrir des moyens plus innovants avec l'IA pour améliorer leur prise de décision grâce à l'intelligence d'assistance en tirant parti des avantages des dernières technologies et outils. L'intelligence artificielle s'avère être les solutions d'intelligence d'affaires les plus viables ces derniers temps en incorporant des données d'entreprise et des méthodes analytiques.

L'IA avait dévoilé ses capacités les plus complètes avec l'arrivée du big data. Les applications d'IA de notre époque comportent des algorithmes avancés et des puissances d'hyper-informatique. L'IA est désormais un terme générique couvrant de nombreux domaines, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur aux prédictions probabilistes et au traitement du langage naturel, comme nous pouvons le voir avec Siri, Alexa et Google, etc. Compte tenu de tout cela, personne, y compris les petites organisations, peut ignorer le potentiel écrasant de l'IA en combinaison avec les mégadonnées, l'apprentissage automatique, etc., qui pourraient transformer le monde technologique au cours de la prochaine décennie. Lorsque vous l'utiliserez, vous verrez les résultats substantiels que vous pouvez en tirer.

Gestion de base de données et IA
Chaque génération de systèmes de gestion de bases de données ouvre la voie à une utilisation des données organisationnelles plus avancée et plus sophistiquée. Alors que l'objectif des bases de données de première génération était de stocker les données en toute sécurité, la génération suivante est venue avec intégration efficace des données et fonctionnalités de récupération ; Aujourd'hui, la dernière génération de bases de données se concentre sur le stockage illimité de mégadonnées et les capacités d'analyse de données haut de gamme.

Depuis que les systèmes de bases de données commencent à capturer les données des transactions commerciales, nous devons essayer de les intégrer pour la prise de décision stratégique et tactique. Les anciens entrepôts de données ont maintenant cédé la place aux grands magasins de données. La prochaine génération a tiré parti des rapports d'activité grâce à l'intégration et à l'analyse des données (OLAP), avec lesquelles les organisations peuvent définir, surveiller et atteindre leurs objectifs à l'aide de métriques de données.

C'est ce qu'on appelle la vague BI dans l'approche de la base de données d'entreprise. Les technologies de dernière génération comme Hadoop peuvent répondre efficacement aux défis du volume de données volumineuses, de la vitesse des données et des défis. En revanche, les plates-formes cloud permettent aux utilisateurs de tirer parti des capacités d'analyse des bases de données.

Le spectre de l'analytique d'entreprise
Alors que les organisations ciblent désormais largement les capacités analytiques tout en envisageant un système de gestion de base de données efficace, nous pouvons envisager trois formes analytiques plus larges pour la prise de décision. Les dernières capacités d'analyse du SGBD d'entreprise couvrent un plus large éventail d'analyses, ce qui peut effectivement être corrélé à la maturité analytique de l'entreprise visée.

Vous pouvez considérer la dernière initiative de l'approche Customer-360 comme un exemple classique de cela. En plus des besoins primaires d'acquisition et d'intégration de données à partir de diverses plates-formes opérationnelles telles que le CRM, la gestion des commandes, le support client et les finances, etc., les entreprises peuvent également collecter des données sur le comportement des clients à partir des pages de destination des sites Web, des plates-formes de médias sociaux, et aussi les données d'utilisation du produit à des fins d'analyse. Les applications de reporting et de BI peuvent exploiter ces données pour les analyser par rapport aux métriques prédéfinies et trouver des métriques telles que l'engagement, le taux de désabonnement, la valeur à vie calculée, etc., ainsi que divers autres attributs client pour faciliter la prise de décision.

Entreposage de données
Avec toute cette abondance de données, les solutions d'entreposage de données modernes peuvent prendre en charge le processus de BI pour atteindre les objectifs commerciaux beaucoup plus facilement et plus rapidement. Au fur et à mesure que cette approche progresse, les analystes commerciaux et les utilisateurs d'applications avertis ont tendance à explorer les données beaucoup plus attentivement et à créer des informations d'analyse de données tangibles dans un modèle en libre-service. Cette approche analytique axée sur la technologie peut répondre à de nombreuses questions. Il peut également créer de nombreuses nouvelles mesures significatives qui peuvent être utilisées pour une prise de décision plus efficace afin d'atteindre les objectifs commerciaux beaucoup plus rapidement et plus facilement. Des fournisseurs comme RemoteDBA peuvent également vous aider à offrir les meilleurs services d'entreposage de données à distance.

Analyse prédictive
Une autre catégorie majeure en BI n'est pas diagnostique mais prescriptive ou prédictive. C'est la voie de la science des données et de l'intelligence artificielle, qui aide à analyser les données pour trouver des modèles afin de prédire le comportement futur des clients et du marché. Sur la base des matrices spécifiques de votre entreprise, vous pouvez former les modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'ensembles de données historiques pour dériver des recommandations basées sur des probabilités. S'il est important de rechercher des signaux pour savoir si un client pourrait vous quitter, il est tout aussi important de prédire une offre de rétention idéale que vous pourriez lui proposer pour le retenir. Sur les plateformes Customer 360, les tableaux de bord BI peuvent également montrer l'avancement de toutes ces initiatives.

Une approche d'analyse de données idéale peut être classée en quatre objectifs commerciaux majeurs :
1. Comprendre le comportement des clients
2. Comprendre l'utilisation du produit
3. Accroître l'efficacité opérationnelle
4. Innovations commerciales.

Choisir des outils d'IA
Toutes ces fonctions sont désormais le cœur et le cerveau de tous les types de modes commerciaux qui visent à fournir un produit ou un service de qualité de manière efficace et constante. Ceci est important en termes de relation client en entretenant des relations solides avec les clients et en leur proposant des produits et services innovants de manière disruptive. Toutes les initiatives dans ces domaines s'appuieront sur ces formes de capacités de base de données et d'analyse, et quels que soient l'application de base de données et les outils d'analyse que vous choisissez, l'informatique décisionnelle, l'analyse en libre-service et l'intelligence artificielle joueront probablement un rôle crucial dans la base de données de votre entreprise. l'administration et la prise de décisions commerciales à l'avenir.

Lors du choix des outils d'IA, vous devez être très prudent et diligent pour faire le bon choix en fonction des besoins et des objectifs de votre entreprise. L'objectif de chaque entreprise diffère en termes de prise de décision analytique et basée sur les données. Ainsi, vous devez avoir une compréhension approfondie de vos besoins commerciaux et de vos objectifs analytiques dès le départ pour décider du type d'approche à adopter en termes d'intelligence d'affaires et du choix des applications d'IA et de BI à faire. Comme indiqué, vous pouvez également vous faire aider par un bon concepteur d'applications, qui connaît bien les applications d'intelligence artificielle, pour auditer vos données et vos actifs de base de données à la lumière des objectifs commerciaux afin de vous donner les suggestions les plus appropriées en termes de dérivation. bonne approche.

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