Les entreprises recueillent de plus en plus de données. Cependant, la majorité des informations qu’il peut offrir ne sont pas accessibles tant qu’elles n’ont pas été examinées par un analyste ou un data scientist. Avoir du mal à trouver des data scientists et des analystes avec qui travailler a mis les organisations dans une impasse. De plus, même les entreprises disposant d’équipes d’analyse solides ont constaté qu’investir dans leurs informations pouvait être coûteux. Une idée entièrement nouvelle connue sous le nom d’analyse augmentée a été développée pour résoudre ce problème. Afin d’accélérer l’interaction pour la préparation des données, la production d’informations et la compréhension en utilisant des étapes d’informatique décisionnelle (Business Intelligence), l’analyse augmentée, selon Gartner, utilise l’IA et l’apprentissage automatique.
L’avenir de l’analyse des données réside peut-être dans l’analyse augmentée, qui utilise l’apprentissage automatique et l’IA pour automatiser l’organisation des données, la compréhension de la révélation et le partage des informations. Dans cet article, nous parlerons de l’analyse augmentée, de la façon dont elle pourrait changer la façon dont les données et les analyses sont utilisées à l’avenir et des raisons pour lesquelles les entreprises en sont ravies.
Qu’est-ce que l’analyse augmentée ?
L’IA et l’apprentissage automatique sont deux exemples de technologies qui peuvent être utilisées pour modifier la façon dont les analyses sont créées, utilisées et partagées. L’utilisation de l’analyse augmentée dans le cadre de votre cycle de vie d’analyse de données, qui comprend la préparation des données, la découverte des données, la génération d’informations et l’explication des informations, aide non seulement tout le monde à mieux explorer, analyser, comprendre et agir sur les données, mais transforme, démocratise et automatise l’utilisation des données pour tous les types d’utilisateurs. Cette définition a été donnée pour la première fois par le cabinet de conseil mondial Gartner en 2017.
Pourquoi l’analytique augmentée est-elle importante ?
En automatisant le processus de compréhension, d’analyse et de production de données pertinentes, l’analyse augmentée facilite l’ensemble du processus. Il reconnaît les modèles et affiche les tendances et les visualisations de manière compréhensible. L’analyse augmentée est une stratégie qui automatise les informations en utilisant le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique, comme cela ressort déjà de la définition du terme donnée ci-dessus.
Quels sont les avantages de l’analyse augmentée ?
L’analyse augmentée est basée sur les principes simples de soutien de l’information humaine, d’accélération des opérations répétitifs et de facilitation du commerce. Plutôt que de remplacer les humains, de porter des jugements plus rapidement et intelligemment. Voici quelques avantages de l’analyse augmentée :
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L’analyse augmentée est plus performante : La visualisation des données a dominé les dix dernières années, mais il était encore très difficile d’évaluer ces données d’une manière qui produisait des informations. Aujourd’hui, l’analyse de données alimentée par l’apprentissage automatique et l’IA, combinée à l’intelligence humaine, peut aider à porter des jugements judicieux.
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L’analyse augmentée optimise la productivité : Il est peut être difficile de faire des tâches fastidieuses et chronophages qui nécessitent très peu d’intelligence. Ces tâches monotones peuvent désormais être automatisées grâce au développement de l’IA, qui stimule la productivité humaine. L’IA aide à accélérer et à mettre à l’échelle les activités afin que chaque utilisateur professionnel puisse faire des choix commerciaux efficacement.
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L’analyse augmentée peut apporter plus de valeur : L’exécution manuelle de processus répétés est une activité fastidieuse lors de l’établissement de solutions commerciales de niveau supérieur. Au lieu de déployer des efforts considérables pour combiner l’utilisation de l’intelligence humaine avec l’analyse. Il est préférable de créer un système automatisé capable d’effectuer des activités telles que la préparation des données, l’application d’algorithmes de ML et DL, la recherche d’informations, etc. Cela profite aux entreprises à tous les niveaux.
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L’analyse augmentée peut changer l’analyse du commerce de détail : Le traitement du langage naturel et l’analyse augmentée fonctionnent ensemble. Tout le monde dans l’entreprise peut profiter de l’analytique dans l’analyse conversationnelle, même s’il manque de capacités d’analyse. Il augmente la productivité des consommateurs de grande valeur tout en apportant des analyses au niveau le plus bas des utilisateurs. Il est devenu difficile de traiter les problèmes d’adoption dans le commerce de détail jusqu’à présent.
Pourquoi l’analytique augmentée est-elle utile pour les organisations ?
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Pertinence et perspectives commerciales accrues : Améliore la prise de décision et les actions en aidant à identifier les informations inutiles ou insignifiantes, ce qui réduit la probabilité que les utilisateurs négligent les informations essentielles dans les données.
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Des informations plus rapides et presque parfaites: Réduit le temps nécessaire à l’exploration et à la découverte des données, fournit aux utilisateurs professionnels des informations sur les données presque sans faille et aide les utilisateurs à améliorer leur analyse des données en appliquant des algorithmes d’IA/ML.
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Les données sont accessibles à tous et partout : L’adaptabilité et la compatibilité de l’analyse augmentée élargissent la gamme de données accessibles dans tout le flux de travail, au-delà des data scientists qui sont des personnes ordinaires et des équipes opérationnelles qui peuvent plus facilement accéder aux informations.
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Permet de moins dépendre des contraintes de compétences : Vous n’avez plus besoin de compter sur des data scientists. L’utilisation de puissants algorithmes d’IA/ML dans l’analyse augmentée permet aux entreprises de fonctionner plus efficacement avec la technologie que les gens ne peuvent gérer et analyser les données. Cela permet de satisfaire les exigences d’une main-d’œuvre compétente.
L’un des derniers domaines à la croissance la plus rapide est l’analyse augmentée. Les organisations et les entreprises investissent dans l’analyse augmentée pour en tirer des avantages à long terme. Le monde deviendra une civilisation axée sur les données, et la quantité de données disponibles augmente au-delà de ce qui est faisable. De nombreux appareils connectés offrent continuellement et quotidiennement de nouveaux ensembles de données.
Pour produire des données rapides, les enregistrements sont traités dans une structure inévitablement compliquée. Dans cette approche, les entreprises doivent investir et utiliser des cadres analytiques avancés et de l’IA pour soutenir leurs efforts visant à obtenir les meilleurs résultats de l’analyse augmentée. Avec ces opportunités, l’analytique augmentée est la voie de l’avenir pour les entreprises axées sur les données.
ManageEngine a lancé Analytics Plus 5.O. Grâce à l’utilisation d’analyses améliorées basées sur l’intelligence artificielle, cela aidera les initiatives de croissance informatique. Analytics Plus 5.O comprend la prise en charge de l’analyse augmentée comme l’une de ses caractéristiques. Sans erreur humaine, cette fonctionnalité s’appuie sur le support de Zoho Intelligence.On peut obtenir des informations utiles pour disposer d’informations approfondies basées sur les données et qui ont été gérées à l’aide de l’application.
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