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Comment l'IA transforme l'avenir de la Business Intelligence et de l'analyse 

29 janvier 2024

L'intelligence artificielle est en train de devenir rapidement un acteur clé de l'intelligence d'affaires (BI) et de l'analyse dans le paysage commercial actuel axé sur les données. Avec des capacités avancées de collecte de données, d'analyse et de prise de décision, l'IA a le potentiel de révolutionner la façon dont les entreprises abordent les stratégies axées sur les données.  

Des études récentes ont montré que L'IA peut améliorer les performances d'analyse de 69 %. Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer et de mûrir, son intégration dans l'informatique décisionnelle et l'analyse ouvre de nouvelles opportunités de croissance et d'innovation. 

Examinons de plus près comment l'IA transforme l'avenir de l'intelligence d'affaires et de l'analyse et ce que cela signifie pour les entreprises qui cherchent à garder une longueur d'avance. 

Top 6 AI-Stratégies axées sur Intelligence d'affaires et analytique 

Collecte de données automatisée 

Les entreprises sont aujourd'hui confrontées au défi de collecter et d'analyser des quantités massives de données pour alimenter leurs initiatives axées sur les données. Malheureusement, jusqu'à 90 % des informations critiques pour l'entreprise est enfoui dans des sources non structurées, telles que des PDF, des e-mails, des TXT et d'autres formats de fichiers. 

Pour relever ce défi, des solutions basées sur l'IA ont vu le jour avec des capacités avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la vision par ordinateur. Ces outils peuvent identifier et extraire efficacement des données pertinentes à partir de sources non structurées. 

Les algorithmes d'IA peuvent reconnaître des modèles et des relations au sein des données, ce qui leur permet d'extraire les données avec précision. Ceci, à son tour, permet aux entreprises d'automatiser la tâche fastidieuse de saisie et de traitement manuels des données, déverrouiller les données pour les initiatives d'intelligence d'affaires et d'analyse. 

Par ailleurs, alimenté par l'IA automatisé données collection aussi améliorers la qualité des données en minimisant le risque d'erreurs humaines qui se produisent couramment lors de la saisie manuelle des données. En aidant entreprises automatiser la collecte de données, IA donne accès à des données restreintes, leur permettant d'extraire des données cruciales idées. 

Préparation intelligente des données 

Hdes données de haute qualité sont essentiel pour obtenezting le meilleur d'une solution BI. Cependant, une étude de Forbes a révélé jusqu'à 84% des données peuvent être non fiable. Heureusement, AI-préparation des données activée peut améliorer la qualité des données de plusieurs façons. 

Les algorithmes d'IA peuvent détecter et corriger les erreurs dans les données en temps réel, minimisant les inexactitudes et garantissant l'accès à des données précises et fiables. Alors que parfois des problèmes de qualité sous-jacents peuvent persister,  de nombreuses Solutions basées sur l'IA permettre aux utilisateurs de données de profil, identifiant automatiquement les modèles cachés et les anomalies. 

Pour instance, données alimentées par l'IA préparation peut valider les données par rapport à des règles prédéfinies, mettant automatiquement en évidence les erreurs sous-jacentes. En identifiant tôt les problèmes de qualité, les entreprises peuvent les résoudre de manière proactive et les corriger avant qu'ils ne génèrent des informations trompeuses.  

De plus, les systèmes intelligents de préparation des données utilisent «l'apprentissage en boucle de rétroaction» pour analyser en permanence leurs performances et ajuster les algorithmes en fonction des erreurs identifiées. Cela améliore la précision, en particulier pour les données complexes ou non structurées. Grâce à ce processus d'apprentissage, ces outils deviennent plus précis pour résoudre automatiquement les problèmes courants de préparation des données. 

De même, les data scientists peuvent exploiter Recherche floue activée par l'IA pour maintenir la cohérence des données en identifiant et en faisant correspondre des valeurs similaires mais non exactes dans un ensemble de données. Pour instance, it vous identifier « Jonh Doe » et « John Doe » comme le même client malgré des orthographes différentes si d'autres attributs correspondent. Ces recherches sont essentielles lorsqu'il s'agit de données contiennentingurgiter fautes d'orthographe, fautes de frappe ou autres incohérences. 

La recherche floue peut également identifier et fusionner les enregistrements en double, ce qui aide à nettoyer les ensembles de données et à éliminer les redondances. Les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données avec une plus grande confiance en améliorant la qualité et la précision globales des données. 

Enfin, la préparation intelligente des données peut révolutionner la BI basée sur le cloud en automatisant le traitement et l'analyse des données. Grâce aux fonctionnalités alimentées par l'IA, les outils de préparation des données et de BI cloud peuvent automatiser le nettoyage, l'intégration et la transformation des données, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la qualité des données.

En conséquence, les organisations accèdent plus rapidement aux informations, bénéficient d'une gouvernance des données améliorée et d'une gestion de la qualité des données. La préparation intelligente des données permet aux organisations de prendre plus rapidement des décisions fiables, précises et éclairées, libérant ainsi tout le potentiel des données dans un paysage commercial dynamique.

Généré par l'IA Données synthétiques  

Sdonnées synthétiques is données générées artificiellement statistiquement similaires au monde réel d'information. Alors que les entreprises utilisent de plus en plus l'informatique décisionnelle, l'exploitation des données synthétiques peut aider à surmonter les problèmes d'accès aux données et les problèmes de confidentialité. 

Par exemple, dans le domaine de la santé, les experts en données peuvent utiliser des données synthétiques pour former des modèles d'apprentissage automatique (ML). En supplantant les données limitées sur les patients, les données synthétiques peuvent aider les modèles ML à détecter les premiers signes de maladies.  

De même, les experts financiers peuvent tirer parti des données synthétiques pour former des modèles afin de prédire les cours des actions ou de détecter les activités frauduleuses s'ils manquent de données historiques ou s'il y en a peu. 

De plus, les ensembles de données synthétiques peuvent imiter différents scénarios, ce qui est particulièrement utile dans l'industrie du transport. Ici, les experts de la chaîne d'approvisionnement peuvent exploiter des données synthétiques pour simuler les conditions de circulation et tester l'efficacité de divers algorithmes d'optimisation des itinéraires. 

En tirant parti des données synthétiques, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses et prendre de meilleures décisions sans se fier uniquement aux données du monde réel. Avec l'évolution des outils de BI, les données synthétiques peuvent catalyser l'adoption précoce des technologies basées sur l'IA. 

Compression du modèle 

Les techniques de compression de modèles sont devenues des catalyseurs essentiels à l'ère de la prise de décision basée sur les données, fournir des informations plus rapides, plus efficaces et plus précises. Ces Ces techniques aident à réduire la taille des modèles d'IA tout en maintenant leur précision. 

L'un des avantages les plus importants de la compression de modèle est la vitesse à laquelle elle permet de générer des informations. En réduisant le temps nécessaire pour générer des informations, les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux conditions changeantes du marché et obtenir un avantage concurrentiel.  

Un autre avantage significatif de la compression de modèle est sa capacité à réduire l'empreinte mémoire des modèles. Ceci est particulièrement utile dans les environnements aux ressources technologiques limitées. Modèles compressés des besoins en bande passante des outils d'informatique décisionnelle, ce qui les rend plus efficaces pour stocker et traiter les informations. Ainsi, l'amélioration des performances des modèles d'IA. 

Enfin, la compression de modèle peut améliorer la précision des modèles en réduisant le surajustement. En d'autres termes, la compression de modèle simplifie les algorithmes d'IA, les rendant mieux faire des prédictions par rapport à de nouvelles donnéesEn conséquence, les modèles deviennent plus robuste contre le bruit et les valeurs aberrantes, menant à des prévisions plus précises et de meilleurs résultats décisionnels pour les entreprises. 

Analyse prédictive basée sur l'IA 

L'analyse prédictive basée sur l'IA transforme le fonctionnement des entreprises en fournissant des informations et des prévisions sans précédent. Ces algorithmes avancés sont conçus pour analyser facilement des données plus volumineuses et plus complexes, telles que les mégadonnées, donnant aux entreprises des informations en temps réel qui étaient auparavant impossibles à obtenir. Ils peuvent détecter des modèles cachés dans les mégadonnées et les sources de données en direct telles que les entrepôts de données.

L'analyse de l'IA a permis aux compagnies maritimes d'optimiser leurs itinéraires et leurs horaires de livraison. Par exemple, en analysant les données sur les modèles de trafic, les conditions météorologiques et les horaires de livraison en temps réel, le système peut générer l'itinéraire le plus efficace pour chaque expédition. Cela peut réduire les coûts de transport, améliorer les délais de livraison et, en fin de compte, augmenter la satisfaction des clients. 

De même, les services financiers peuvent utiliser des analyses basées sur l'IA pour identifier et prévenir la fraude grâce à une analyse des données transactionnelles en temps réel. DLes entrepôts ata fournissent la base de données historiques nécessaire, soutenant l'analyse et la formation des modèles d'IA. Grâce à l'analyse prédictive basée sur l'IA, les institutions financières peuvent améliorer les capacités de détection des fraudes, protéger les clients et les actifs et gérer les opérations en toute sécurité.

De même, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent également aider les institutions à diviser les clients en segments et à améliorer la fidélisation des clients en prédisant quels clients resteront ou partiront probablement. En conséquence, les organisations peuvent générer des stratégies de rétention personnalisées beaucoup plus efficacement. À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, l'analyse prédictive basée sur l'IA deviendra probablement une partie intégrante de l'intelligence d'affaires dans tous les secteurs.  

Les organisations se tournent de plus en plus vers l'IA, que ce soit dans les soins de santé, la vente au détail ou la fabrication, pour les aider à mieux comprendre les données et à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Grâce à l'analyse prédictive basée sur l'IA, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel, accroître leur efficacité et, en fin de compte, stimuler la croissance.  

IA adaptative  

Les systèmes d'IA adaptative révolutionnent la façon dont les entreprises abordent les initiatives d'intelligence d'affaires et d'analyse. Ces systèmes fournissent de puissantes fonctionnalités d'IA qui permettent aux organisations de déployer des modèles prédictifs et de prévision qui tirent les leçons des expériences passées et s'adaptent à l'évolution des scénarios du monde réel. 

En combinant l'intelligence économique et l'IA adaptative, les entreprises peuvent obtenir des informations personnalisées qui peuvent être utilisées pour adapter les stratégies de marketing, de vente et de service client aux clients individuels. 

Les systèmes d'IA adaptatifs fournissent une base pour la construction de pipelines d'ingénierie d'IA moins rigides ou la construction de modèles d'IA qui peuvent s'auto-adapter en production, résultant en des systèmes plus agiles et flexibles. 

Cette flexibilité permet aux entreprises de répondre aux environnements changeants, aux données de formation limitées et de personnaliser les résultats généralisés, permettant une meilleure prise de décision et un traitement des données plus efficace. 

De nombreuses entreprises de divers secteurs tirent déjà parti des systèmes d'IA adaptatifs pour générer de la valeur. Par exemple, Dow, un fabricant américain de produits chimiques et de matériaux, a déployé des systèmes d'IA adaptatifs pour améliorer ses analyses d'entreprise. Ce déploiement s'est traduit par une 320% d'augmentation de la valeur générée par la plateforme d'analyse. 

Les systèmes d'IA adaptative transforment la façon dont les entreprises abordent le traitement des données, la prise de décision et le service client. En tirant parti de la puissance de ces systèmes, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel en améliorant la personnalisation, en augmentant l'efficacité et en stimulant la croissance. 

Adopter l'IA pour l'intelligence d'affaires et l'analyse avancées 

L'intelligence artificielle offre un large éventail d'avantages qui peuvent considérablement améliorer les capacités de BI et d'analyse. Des prévisions plus précises et des informations en temps réel aux recommandations personnalisées, l'IA peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients, à améliorer leurs opérations et, en fin de compte, à stimuler la croissance et la rentabilité. 

Cela dit, l'adoption de l'IA pour l'informatique décisionnelle et l'analyse peut être difficile sans les bons outils en place. Sans une gestion adéquate des données, les entreprises ont du mal à accéder aux données nécessaires à la mise en œuvre de l'IA et à les utiliser, ce qui peut entraîner des résultats médiocres, voire des échecs. 

L'exploitation d'une plate-forme complète de gestion des données fournit la base nécessaire pour des initiatives d'IA réussies. Il simplifie la mise en œuvre des modèles d'IA, réduit la complexité et permet aux organisations de tirer des informations significatives de leurs données tout en maintenant les normes de qualité, de sécurité et de conformité des données.

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