Pourquoi votre organisation devrait utiliser l’IA pour améliorer la qualité des données

La valeur des données pour votre organisation réside dans leur qualité. La qualité des données devient encore plus importante compte tenu de la rapidité avec laquelle le volume de données augmente. Selon des estimations prudentes, les entreprises génèrent 2 XNUMX téraoctets de données chaque jour.

Comment cela affecte-t-il la qualité ? Eh bien, de grands volumes de données n'ont de valeur que s'ils sont de bonne qualité, c'est-à-dire utilisables pour les processus d'analyse et de BI de votre organisation.

D'autre part, Adoption de l'IA L'IA est en plein essor et, à mesure que les dirigeants explorent les possibilités, il existe une opportunité significative d'utiliser le potentiel transformateur de l'IA pour améliorer la qualité des données. L'utilisation de l'IA pour améliorer la qualité des données est une application puissante mais sous-estimée, qui offre d'immenses avantages aux organisations prêtes à l'adopter.

Voyons pourquoi vous devriez tirer parti de l'IA pour améliorer la qualité des données à l'échelle de votre organisation et comment vous pouvez y parvenir. Avant de poursuivre, définissons la qualité des données afin que tout le monde soit sur la même longueur d'onde.

Qu'est-ce que la qualité des données ?

Qualité des données est une mesure de la mesure dans laquelle vos données répondent aux attentes de votre organisation sur plusieurs dimensions, telles que l'exactitude et la validité. Bien que les dimensions exactes puissent varier d'un cas à l'autre, les six dimensions courantes sur lesquelles la qualité des données est mesurée comprennent l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité, l'unicité et la validité. Bien que ces dimensions soient couramment utilisées, vous pouvez également mesurer la qualité des données sur d'autres dimensions. Il est important que les données soient adaptées à votre objectif, qui peut varier même selon les fonctions au sein d'une même entreprise.

Une idée fausse courante est que la qualité des données est interchangeable avec intégrité des donnéesBien que ces deux éléments soient essentiels à la convivialité des données, ils ont des implications différentes pour votre stratégie de gestion des données.

En savoir plus: Intégrité des données et qualité des données : toutes les différences

4 raisons pour lesquelles la qualité des données doit être une priorité pour votre organisation

Pourquoi la qualité des données devrait-elle être une priorité pour votre organisation ? La réponse courte est que la qualité des données a un impact direct et immense sur la capacité de votre entreprise à prendre des décisions efficaces, ce qui peut conduire à une efficacité améliorée et à un avantage concurrentiel. Rapports Gartner, la mauvaise qualité des données peut coûter à votre organisation 12.9 millions de dollars en moyenne. Voici quatre facteurs cruciaux pour votre organisation qui sont directement impactés par la qualité des données :

1. Prise de décision

La qualité de vos données détermine la qualité de votre prise de décision. Travailler avec des données de mauvaise qualité (elles peuvent être incorrectes, incomplètes ou obsolètes) peut conduire à une prise de décision erronée, avec des conséquences à court et à long terme pour votre entreprise. À l'inverse, des données de haute qualité conduisent à une prise de décision efficace et opportune.

Zillow est un exemple de la façon dont des données de mauvaise qualité peuvent conduire à une mauvaise prise de décision. La société immobilière technologique s'est appuyée sur des ensembles de données incomplets pour prédire les prix des maisons qu'elle a achetées, ce qui a entraîné une Perte de 300 millions de dollars en un seul trimestre.

2. Satisfaction du client

Des données de haute qualité peuvent également conduire à une augmentation de la satisfaction client. Prenez Netflix, par exemple. Le géant du streaming est connu pour son taux élevé d'engagement et de satisfaction client, car il exploite des données clients précises et pertinentes pour fournir des recommandations hautement personnalisées. Netflix conserve ses parts de marché dans un espace de services de streaming encombré. Non seulement cela, mais Netflix est également en tête du peloton satisfaction et plaisir des utilisateurs.

3. Efficacité

Des données de haute qualité peuvent permettre à votre entreprise d'augmenter son efficacité. L'analyse des données passées pour en dégager les tendances vous permet d'identifier et de remédier aux goulots d'étranglement et aux inefficacités. Par exemple, Walmart et Amazon utilisent les données pour améliorer l'efficacité de la gestion des stocks. De même, UPS exploite les données internes et externes pour optimiser les itinéraires, ce qui conduit à une efficacité opérationnelle et à une réduction de l'impact environnemental.

4. Analyse prédictive et prévisions

La qualité des données est également essentielle pour des analyses et des prévisions précises. La collecte d'informations à partir de données de haute qualité permet aux organisations d'obtenir un avantage dans la prise de décisions stratégiques.

Proctor & Gamble (P&G) est un bon exemple. L'entreprise utilise des données et des analyses pour prévoir la demande. P&G combine les données de ventes historiques, les données POS en temps réel et les facteurs externes pour mieux gérer ses stocks et réduire les ruptures de stock et la surproduction. Cela permet au géant des produits de grande consommation de réaliser d'importantes économies.

Entrez dans l'IA : la valeur de l'intelligence artificielle pour la qualité des données

Parlons maintenant de l'IA. Les entreprises du monde entier souhaitent exploiter l'IA pour améliorer leur gestion des données. Cependant, l'IA pour la qualité des données mérite plus d'attention. En effet, les approches conventionnelles de la qualité des données, telles que l'analyse manuelle, nettoyage des données et la validation basée sur des règles, sont confrontées à plusieurs problèmes. Ceux-ci incluent :

• Mauvais intégration de données à partir de sources de données cloisonnées,
• Le nettoyage manuel des données entraîne des inefficacités,
• Et l’incapacité à évoluer avec des volumes de données croissants.

Le nettoyage et la validation des données sont des processus gourmands en ressources qui peuvent prendre des semaines, voire des mois, de travail. L'IA peut vous aider en automatisant ces processus afin que votre organisation puisse accéder rapidement à des données de haute qualité.

En d’autres termes, en utilisant l’IA pour améliorer la qualité des données, votre organisation peut automatiser le nettoyage des données, rationaliser la validation des données, détectez les anomalies en temps réel et adaptez-vous aux nouveaux modèles dans vos données.

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Astera Intelligence exploite l'IA pour fournir des données de qualité à vos outils BI et Analytics. Travaillez avec des données de haute qualité pour une prise de décision de haut niveau.

Apprener comment Astera et l'IA améliorent la qualité de vos données

5 avantages des solutions basées sur l'IA pour la qualité des données

Les solutions basées sur l'IA peuvent vous aider à optimiser la qualité de vos données, à rationaliser la gestion des données et à rendre votre pile de données plus efficace que jamais. Voici comment :

1. Amélioration de la précision et de l’exhaustivité des données

L'IA peut détecter les erreurs, les incohérences et les anomalies dans vos données plus efficacement sans que le volume de données ne soit un obstacle. Une IA entraînée peut également corriger automatiquement les erreurs courantes, ce qui se traduit par une plus grande précision dès que vos données sont chargées à partir de la source.

2. Efficacité accrue et économies de coûts

Quiconque travaille régulièrement avec des données comprend la difficulté de nettoyer et de valider manuellement les données. L'IA automatise ces tâches, supprimant ainsi le besoin de traitement manuel des données. L'IA peut traiter de gros volumes de données à grande échelle. Cela signifie que les besoins croissants en données de votre organisation peuvent être gérés sans augmentation proportionnelle des efforts ou des coûts.

3. Capacités décisionnelles améliorées

L'exploitation de l'IA pour la qualité des données vous donne accès à des données plus précises et plus complètes. Cela permet à votre organisation de découvrir des informations auparavant masquées par une mauvaise qualité des données. Cela conduit à une prise de décision éclairée, efficace et opportune à tous les niveaux de votre organisation.

4. Permet l'analyse prédictive pour un avantage concurrentiel

L’IA peut également vous aider à identifier des modèles auparavant invisibles dans vos données. Les grands modèles linguistiques (LLM) permettent à l’IA d’acquérir une compréhension contextuelle des données. Cela permet de réaliser des analyses prédictives, qui permettent à votre organisation d’anticiper les tendances futures, de comprendre le comportement des consommateurs, d’atténuer les risques potentiels et d’obtenir un avantage concurrentiel.

5. Conformité accrue et risques réduits

L'amélioration de la qualité des données grâce à l'IA permet à votre organisation de garantir la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA (la conformité devient encore plus cruciale lorsqu'il s'agit de qualité des données dans le secteur de la santé). La gestion automatisée de la qualité des données signifie que toutes les données sensibles sont protégées et traitées avec précision. De plus, l'IA identifie les incohérences et les inexactitudes dans vos ensembles de données, ce qui contribue à réduire les risques liés à la prise de décision avec des données de faible qualité.

Optimisez la qualité de vos données avec Astera

La qualité des données est essentielle pour une prise de décision efficace et peut aider votre organisation à améliorer la satisfaction des clients, à maximiser l'efficacité et à réduire les coûts. L'arrivée de l'IA offre l'opportunité d'améliorer la qualité des données et d'automatiser la gestion. Les organisations qui adoptent des solutions de qualité des données basées sur l'IA en tirent des avantages, tels que des capacités de prise de décision améliorées, une meilleure conformité et une efficacité et des économies de coûts accrues.

At Astera, nous avons intégré l'IA dans notre solution primée pour rendre la gestion des données encore plus pratique, plus simple et plus rapide.

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