Augmented analytics

Augmented analytics : tout ce qu’il faut savoir

L’augmented analytics est essentielle pour interpréter les données au sein d’une entreprise. Efficace, mais plus économique que les data scientists et les analystes, elle permet d’évaluer la véritable valeur et la signification de toutes les ressources.

Il est inutile d’affirmer que les données d’une entreprise constituent des ressources clés si elles ne sont pas comprises. Autrement dit, l’augmented analytics sert à donner des explications significatives à toutes les données traitées. Ce sont ces informations qui permettront ensuite d’établir des stratégies commerciales pour l’entreprise.

Augmented analytics, mais qu’est-ce que c’est ?

L’augmented analytics consiste tout simplement à analyser des données informatiques pour en extraire des informations et les traduire dans un langage qu’un humain peut comprendre. Il s’agit d’un terme inventé par le cabinet de recherche Gartner en 2017, dans leur rapport “Technologies émergentes : hype cycle”.

Cette technologie de lintelligence artificielle (IA) utilise le machine learning (ML) et le natural language processing (NLP) pour une meilleure analyse des données. Ces dernières sont extraites, filtrées et analysées avant de pouvoir être communiquées. L’analyse augmentée, comme elle est aussi appelée, se sert du ML ou de l’apprentissage automatique pour trouver des modèles et des informations dans les données. En d’autres termes, l’augmented analytics permet de générer des réponses automatiquement et rapidement sans l’intervention d’un data-scientist ni d’un analyste.

A quoi cela sert-elle ?

Effectivement, les informations fournies par les données au sein d’une entreprise peuvent s’avérer être assez vagues. Par exemple, si les chiffres montrent que vos revenus sont en baisse, en prendre connaissance ne vous avancera pas à grand chose. Il est alors  nécessaire d’identifier la source du problème ainsi que les autres dysfonctionnements qui peuvent être liés. Entre autres, les données non interprétées sont superflues.

Maintenant, l’augmented analytics permettra d’analyser plus profondément ce que ces valeurs signifient vraiment. Elle étudiera toutes les ressources pour en extraire les informations nécessaires après les avoir filtrées et interprétées. Les analystes et les data-scientists sont connus pour effectuer ce genre de tâche. Toutefois, la disponibilité et la fiabilité de l’humain ne sont pas toujours garanties. Par ailleurs, il s’agit de tâches qui peuvent très bien être automatisées grâce à l’intelligence artificielle.

Pour répondre aux requêtes, les résultats de l’analyse augmentée s’affichent de manière pertinente avec des représentations visuelles. Ces représentations aident les utilisateurs à mieux interpréter les données, mais également à engager des stratégies pour améliorer les revenus de l’entreprise.

Quels sont les avantages d’l’augmented analytics ?

Associée à la curiosité humaine, l’intelligence artificielle fait d’l’augmented analytics un moyen très efficace pour obtenir rapidement les informations comprises dans les données. Cela permet d’améliorer la productivité et de prendre les meilleures décisions commerciales pour une entreprise grâce à la data science.

Analyse plus rapide des données

Une fois combinées, la data science et l’intelligence artificielle feront en sorte de préparer les données plus rapidement. Cela veut également dire une visualisation plus rapide, une recherche de résultats accélérée et donc une plus grande productivité. Grâce aux algorithmes utilisés dans l’augmented analytics, il est plus facile d’associer les différentes sources de données, et de les nettoyer. Il suffit de glisser-déposer sur l’interface visuelle pour générer des graphiques, des cartes, des objets KPI et les autres modes de visualisations de données selon vos préférences.

Des informations plus approfondies

Avec de simples outils de Business Intelligence (BI), il fallait deviner les hypothèses sur les informations recherchées. Par contre, à l’aide de l’IA, ce sont les algorithmes qui s’occupent de trouver des idées pour générer les informations nécessaires, voire inespérées. Les machines utilisées dans le cadre d’l’augmented analytics ont la capacité d’analyser d’immenses sources de données combinées.

C’est donc un procédé plus efficace pour analyser les données d’une manière plus approfondie. Les relations, corrélations et les valeurs irrégulières mises en évidence facilitent la découverte des informations pour les utilisateurs.

Les algorithmes d’apprentissage

Précisons que plus les algorithmes reçoivent de nouvelles données à apprendre, plus leur performance augmente. Quand l’utilisateur lance une analyse des données, l’algorithme d’apprentissage enregistre les informations sur toutes leurs implications. Par conséquent, les suggestions qu’il propose deviennent de plus en plus pertinentes et suscitent une plus grande confiance auprès des utilisateurs.

Des données mieux interprétées

Rappelons encore que les données ne signifient pas grand-chose si l’entreprise n’a pas la faculté d’en tirer parti. Avec l’augmented analytics, ces données seront mieux maîtrisées grâce aux informations fournies. Ces résultats servent à aviser les utilisateurs et fournir des stratégies pour optimiser ces données.

La démocratisation des données

Moyennant le natural language processing (NLP), c’est plus pratique de faciliter l’accès aux données à un plus grand nombre d’utilisateurs. Cela augmentera les compétences de plus de personnes dans l’entreprise et par la même occasion, encouragera les initiatives de prises de décisions. Pareillement, les personnels informatiques se focaliseront sur des questions stratégiques au lieu de s’attarder dans l’analyse proprement dite des données.

Comment fonctionne l’augmented analytics ?

Dans le but de fournir rapidement des informations, l’augmented analytics de l’IA automatise les tâches d’analyse et de visualisation des données. Cela inclut les tâches répétitives comme la préparation des données, l’apprentissage et la reconnaissance des modèles, la génération de code et la création des visualisations.

En assimilant les intentions et le comportement de son utilisateur, l’algorithme d’analyse suggère des informations qui sont contextualisées et pertinentes. Il est tout à fait possible que la machine propose des réponses inattendues que l’utilisateur peut interpréter d’une nouvelle manière.

A l’aide du NLP, l’alternative d’une analyse conversationnelle permet à tous les utilisateurs d’obtenir des informations, quel que soit leur niveau de compétence. Entre autres, le langage naturel humain facilite l’échange de questions et de réponses entre l’utilisateur et la machine. Les requêtes reçues vont servir à préparer et à afficher les champs de données associées avec des graphiques pour suggérer et valider les résultats.

Comment en tirer profit ?

Il n’est pas indispensable que les données soient impeccables pour mettre en œuvre l’augmented analytics. Commencez par identifier les indicateurs clés de performance (KPI) avec une valeur commerciale importante. Ensuite, alignez votre analyse sur ces KPI pour obtenir un résultat concluant. Pour le reste, vous pouvez pousser vos projets plus loin au fur et à mesure.

Pour un meilleur fonctionnement de l’entreprise, il est important  que tout le monde participe aux activités. Généralement, adopter l’intelligence artificielle entraîne la méfiance auprès des employés. Néanmoins, une collaboration pour la participation aux processus d’analyses est désormais possible. Cette pratique favorise la transparence et la confiance dans l’entreprise.

Afin de mieux tirer parti des données analysées, faites en sorte que les employés possèdent les ressources nécessaires. En d’autres termes, mettez à disposition des outils de formations pour optimiser l’utilisation de l’augmented analytics.

Les contraintes de l’augmented analytics

L’efficacité de l’analyse augmentée repose sur les données et les outils utilisés. Afin d’obtenir des informations fiables et précises, vous devez avant tout vous assurer de l’exactitude des données. Par ailleurs, une mise à jour régulière de vos données est requise pour ne pas recevoir des résultats obsolètes.

Pour rappel, un algorithme d’apprentissage s’alimente des données pour s’entraîner. Cela veut dire que si elles ne sont pas parfaites, les informations ne le seront pas non plus. Les données incomplètes ou encore le manque de contexte peuvent entraîner un biais des données. Pour obtenir les meilleurs résultats, toutes les informations sur les données doivent être complètes.

En outre, assurez-vous que les requêtes aboutissent à des résultats pertinents. Faites des tests si nécessaires. Les utilisateurs qui optent pour l’augmented analytics s’attendent à recevoir des informations qui ont de la valeur. Autrement dit, s’ils doivent encore filtrer les informations reçues, c’est que l’analyse n’a pas été effective.

D’autre part, l’augmented analytics nécessite une grande puissance pour effectuer les calculs. La capacité de votre plateforme est donc un facteur important dans la performance de l’analyse. De plus, le temps de réponse dépend largement du volume de données à analyser.