Le analytique augmentée est l'utilisation de technologies habilitantes telles que apprentissage automatique, la intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour aider à préparation des données, la génération et l'explication de l'information. De cette manière, améliorer la façon dont les gens explorent et analysent les données sur les plateformes de BI et d'analyse. Ce paradigme « comprend des requêtes narratives et en langage naturel, préparation accrue des données, capacités avancées d'analyse automatisée et de découverte de données visuelles ».
En automatisant de nombreux aspects de la science des données, Il permet democratizar el acceso a la analytiqueL’analytique fait référence au processus de collecte, Mesurer et analyser les données pour obtenir des informations précieuses qui facilitent la prise de décision. Dans divers domaines, Comme les affaires, Santé et sport, L’analytique peut identifier des modèles et des tendances, Optimiser les processus et améliorer les résultats. L’utilisation d’outils et de techniques statistiques de pointe est essentielle pour transformer les données en connaissances applicables et stratégiques.... avancée et conduire le gestion de données.
Pour comprendre la contribution de l'analyse avancée, il faut comprendre que générer des informations à partir des données reste un grand défi pour les entreprises. Ces tâches sont généralement effectuées par des data scientists, qui sont rares et chers, et qu'ils passent aussi le plus clair de leur temps à collecter et préparation des données (étiquetez-les, les nettoyer et d'autres tâches mécaniques), et même l'analyse initiale, toutes ces tâches qui demandent beaucoup de travail manuel; avec laquelle ils ne peuvent consacrer qu'une petite partie du temps à travailler l'information L'objectif de la L'analyse augmentée consiste précisément à automatiser les processus de collecte et de préparation des données. pour économiser beaucoup de temps et d'argent aux scientifiques des données et aux organisations.
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Convergence élégante
Le En réalité, l'analyse augmentée n'a rien de nouveau: fait référence à la convergence de l'intelligence d'affaires et des domaines émergents de l'informatique, comme l'intelligence artificielle (IL) et apprentissage automatique (ML). Mais aujourd'hui ça prend beaucoup d'ampleur.
Comme la prochaine évolution de la fondation construite par BI, analytique et Big Data, l'analyse augmentée combine de nombreuses technologies émergentes pour une plate-forme qui fournit des informations à une vitesse et une précision jamais connues auparavant. ML gère la préparation des données à partir du Big Data (traitement des données ingérées, préparer les données pertinentes, à la recherche de modèles) et l'IA gère l'analyse initiale (en utilisant des modèles et des algorithmes construits par des data scientists). Avec cela, ils offrent une plus grande précision (éviter d'éventuelles erreurs manuelles), plus rapide, réduire les préjugés et augmenter les ressources en permettant au personnel formé de se concentrer sur la recherche d'informations utiles.
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Le L'analyse augmentée permet des tableaux de bord automatisés et compréhensibles, ainsi que des approches descriptives et prédictives. En réalité, est conçu pour l'analyse et le reportinggestion d'entreprise automatiquement, avec peu ou pas de supervision. Donc, les spécialistes du marketing et les décideurs peuvent l'utiliser directement sans l'aide d'un analyste commercial ou d'un scientifique des données.
En réalité, en automatisant la génération d'informations dans une entreprise à l'aide d'algorithmes avancés de ML et d'IA, cette évolution atténue la dépendance d'une entreprise vis-à-vis des scientifiques des données. Donc, la analytique augmentée Vous pouvez rendre les analyses accessibles à tous les propriétaires de PME. En même temps, Il apportera de grands avantages aux entreprises de taille moyenne qui ne sont pas en mesure de faire face à des solutions et des développements sur mesure, ainsi que les grandes entreprises qui ont besoin de valoriser leurs données rapidement.
L'avenir de l'analytique
De même consultant qui a inventé le concept de analytique augmentée l'a décrit comme « l'avenir des données et de l'analyse ». En réalité, nous rapproche plus que jamais de cette vision de « analyse démocratisée », car ce sera moins cher, plus facile et mieux.
Plus que moil démocratisation des données, Cette évolution permettra effectivement de démocratiser la conversion des connaissances offerte par les données, dans points de vue. Tout utilisateur, avec un minimum de connaissances sur son fonctionnement et sur ce qu'il apporte, sera en mesure d'obtenir des relations et des approches de valeur à partir des données stockées par l'organisation.
L'analyse augmentée est particulièrement puissante pour accroître la sensibilisation des clients, identifier les modes de consommation, prévoir les taux d'abandon, détecter la fraude, analyser les résultats commerciaux, reconnaître les anomalies de compte et plus. et ainsi obtenir ce qu'on appelle l'avantage analytique.
Comme tu peux le voir, l'analyse augmentée peut ouvrir le jeu de la gestion des données, permettre aux entreprises qui n'ont pas d'experts dans leurs rangs d'en tirer de la valeur. Une possibilité clé pour maintenir les possibilités de concurrence et offrir de meilleures expériences à des clients de plus en plus exigeants.
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