L'analyse augmentée expliquée en 5 minutes ou moins

Les analyses sont devenues importantes de nos jours, les données devenant plus complexes et difficiles à comprendre ou à interpréter.

Augmented Analytics est un outil pour aider les entreprises ou les utilisateurs à comprendre facilement les données à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Dans cet article, nous allons discuter en détail de ce qu'est l'analyse augmentée.

Importance de comprendre les données pour les entreprises

Les données d'une entreprise sont un ensemble de faits ou de statistiques tels que des données analytiques brutes, des données sur les commentaires des clients, des chiffres de vente ou autres. Pour de multiples raisons, la collecte et l'analyse de données font partie intégrante d'une entreprise.

Voici quelques raisons pour lesquelles il est important de comprendre les données pour votre entreprise :

• Comprendre les données peut aider une entreprise à prendre de meilleures décisions pour trouver de nouveaux clients, augmenter le nombre de ventes, améliorer le service client, etc.
• Le suivi et l'examen des données peuvent aider les entreprises à résoudre des problèmes et à découvrir des pannes de performances.
• Les données aident les chefs d'entreprise à faire les prévisions de marché les plus précises en utilisant l'intelligence en temps réel.
• En plus d'augmenter les ventes et les revenus, les données aident les entreprises à améliorer leurs flux de trésorerie et à gérer efficacement leur argent.
• Les données aident les équipes et les employés à gagner du temps et de l'argent, à augmenter la productivité et à améliorer les processus métier.

Qu'est-ce que l'Analyse Augmentée ?

Alimentées par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), les analyses augmentées aident les utilisateurs à préparer les données, à générer des informations et à les expliquer. L'analytique augmentée aide les entreprises et l'analytique à travailler avec des données plus rapidement, plus précisément et plus efficacement.

L'analytique augmentée est destinée aux utilisateurs professionnels et aux cadres qui tireraient profit de l'obtention d'informations et de la valeur des données sans avoir de grandes compétences techniques. La technologie aide les utilisateurs à trouver rapidement des données pertinentes, à les analyser et à découvrir des informations pour leur entreprise.

Voyons quelques-unes de ses caractéristiques essentielles :

• L'analyse augmentée aide à l'identification automatique des données ainsi qu'à la lecture de données dans plusieurs formats tels que PDF, documents texte, etc.
• Il offre une analyse statistique pour aboutir à certains résultats ou aperçus des données.
• Il aide les utilisateurs à préparer les données plus rapidement et avec plus de précision, en minimisant le travail manuel.
• Il aide les utilisateurs avec les meilleures recommandations basées sur l'IA pour la préparation, la découverte, l'analyse des données, etc.
• Il permet des interactions en langage naturel afin que les utilisateurs puissent saisir une requête de données dans un langage simple au lieu de n'importe quel code ou langage de requête de données.

Composants d'analyse augmentée

Il existe trois composants essentiels de l'analyse augmentée :

Apprentissage automatique (ML) - L' apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des données historiques pour prédire les résultats avec plus de précision. Le ML aide les entreprises à obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients et les modèles opérationnels de l'entreprise. Il utilise des méthodes statistiques pour faire des prédictions et des classifications.

Technologies du langage naturel (NLP) - La NLP est une autre branche de l'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à comprendre le langage humain (texte et mots parlés). Il permet aux ordinateurs de répondre aux commandes verbales, de traduire le langage et de résumer les textes en temps réel.

Automatisation - Les technologies d'apprentissage automatique permettent d'automatiser les tâches d'analyse de données et de réduire le temps de création, de formation et de déploiement de modèles ML.

Comment l'intégration de l'analytique augmentée peut-elle contribuer à la croissance de l'entreprise ?

L'intégration de l'analyse augmentée peut être transformationnelle, en particulier pour les grandes industries telles que la fabrication, la pharmacie, la vente au détail, la santé, le CPG, etc. Elle aide les entreprises à augmenter leurs revenus et la fidélisation de la clientèle, à améliorer la satisfaction de la clientèle, les flux de trésorerie, et bien plus encore. Les entreprises peuvent devenir plus agiles, aider les processus métier et prendre de meilleures décisions.

Avantages de l'analyse augmentée

Maximiser la productivité

L'analyse augmentée peut aider à augmenter la productivité humaine en automatisant les tâches répétitives, chronophages et manuelles. L'IA est d'une grande aide lorsqu'il s'agit de gagner du temps et de réduire les coûts et de faire évoluer les tâches qui nécessitent moins d'intelligence.

Fournir une plus grande valeur

Le processus de développement de solutions commerciales et de prise de décision nécessite une intelligence humaine, mais il peut être répétitif et prendre du temps. Avec l'analyse augmentée, la plupart des processus peuvent être automatisés, tels que la préparation des données, la découverte d'informations, etc. Cela aide les entreprises à générer plus de valeur plus rapidement.

Analyses améliorées

L'analyse augmentée permet de rendre l'analyse accessible à tous les utilisateurs, quelles que soient leurs compétences analytiques. Il augmente la productivité en apportant des analyses aux utilisateurs de tous niveaux. Avec l'intelligence artificielle alimentant l'analyse augmentée, les entreprises peuvent bénéficier d'analyses améliorées et de décisions éclairées.

Processus décisionnel amélioré

L'analyse augmentée aide les entreprises à prendre les décisions les plus éclairées grâce à l'analyse des données.

Efficacité et précision améliorées

L'apprentissage automatique et la technologie d'intelligence artificielle effectuent avec précision des tâches et des calculs répétitifs. La technologie automatise les tâches qui aident les entreprises à gagner du temps et de l'énergie et à augmenter la productivité humaine.

Rendre les organisations agiles

L'IA peut aider les organisations en augmentant la vitesse d'analyse, ce qui les rend plus agiles. Il peut aider à parcourir la zone de recherche, suggérer des données pertinentes et recommander plusieurs méthodes d'analyse. L'analyse augmentée peut suivre le comportement des utilisateurs et recommander des actions ultérieures.

Analyse traditionnelle vs analyse en libre-service vs analyse augmentée

Défis de l'analyse augmentée

Malgré tous les grands avantages de l'analytique augmentée pour les entreprises, il y a encore des défis à relever, et en voici quelques-uns :

• Les employés pourraient craindre que les technologies d'IA ne les remplacent sans savoir que, aussi avancées que puissent être ces technologies, l'IA a des limites.
• L'analyse augmentée dépend des humains pour suivre les meilleures pratiques et les plans d'action pour fonctionner comme prévu. Il fonctionne en fonction des programmes et des algorithmes pour lesquels il a été formé.
• Les modèles d'analyse augmentée doivent être entraînés correctement, ce qui prend du temps.
• Plus les données doivent être analysées, plus les algorithmes ML d'analyse augmentée de puissance de calcul auront besoin.

Note de l'auteur sur l'analyse augmentée

L'analyse augmentée est encore une technologie émergente avec beaucoup de possibilités d'utilisation et de développement futurs. Les entreprises peuvent utiliser cette technologie grâce à des logiciels de pointe alimentés par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Bien qu'il s'agisse de la technologie du futur et que, selon Gartner, seuls 10 % des analystes l'utilisent à son plein potentiel, votre entreprise peut tirer parti de l'analyse augmentée pour sa croissance.

Avant de décider d'implémenter ou non l'analyse augmentée dans votre entreprise, posez-vous les questions suivantes :

• Votre entreprise dispose-t-elle d'une équipe d'analyse ?
• Avez-vous des données détaillées?
• Pourquoi avez-vous besoin d'analyses augmentées ?

Si vous êtes clair sur l'utilisation de l'analyse augmentée, la prochaine étape consiste à suivre les meilleures pratiques pour en bénéficier.

Derniers mots

L'analyse augmentée est d'une grande aide pour toutes les entreprises qui ont besoin d'analyse de données. Des données précises et opportunes sont un facteur moteur de la croissance des entreprises. L'analyse augmentée associe l'intelligence humaine à l'IA pour analyser les données et obtenir des informations précieuses. Des entreprises du monde entier (grandes à petites) utilisent cette technologie, et vous devriez en faire autant pour prendre de l'avance sur la concurrence.

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