Quelle est la différence entre l’analyse d’affaires et l’intelligence d’affaires, et quel est le rôle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans l’analyse de données?
Cet article expliquera comment exploiter l’analyse de données, y compris l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), pour créer des stratégies d’affaires réussies. Mais avant d’entrer dans le vif du sujet, parlons de l’importance de l’information pour votre entreprise, car l’objectif final de l’analyse de données est de découvrir des informations utiles qui peuvent générer de nouvelles opportunités.
Le savoir, c’est le pouvoir.
C’est un adage qui précède notre technologie moderne de plusieurs centaines d’années. Et même si ça sonne encore vrai, il y a une meilleure façon de formuler cela plus précisément.
L’information, c’est le pouvoir.
L’information est en effet la monnaie d’échange de notre époque, et jusqu’à récemment, la plupart des gens n’avaient aucune idée de la valeur de l’information. Plus précisément, les consommateurs ont seulement commencé à comprendre la valeur de leurs informations récemment.
Au contraire, une jeune entreprise qui n’existait pas il y a 25 ans a compris la valeur de l’information et a commencé à en collecter autant que possible. Bien sûr, cette entreprise est maintenant le géant technologique : Google. Google contrôle désormais fermement la navigation web et offre l’un des outils marketing les plus puissants disponibles. Le contrôle de Google sur le web est si puissant qu’essayer de bâtir une présence en ligne significative sans cela est totalement vain.
Pourquoi est-ce pertinent?
Parce que Google est l’exemple parfait de ce qu’une entreprise peut faire lorsqu’elle prend les données et l’information au sérieux lorsqu’elle prend des décisions d’affaires. Google est maintenant synonyme à la fois de navigation web et de marketing. Alors, passons aux choses sérieuses.
Aperçu de l’analyse des données
Intelligence d’affaires et analytique d’affaires. Ces deux termes sont tellement utilisés qu’ils ressemblent presque à des mots à la mode sans signification. Bien que plusieurs puissent utiliser ces termes de manière interchangeable, l’analytique d’affaires et l’intelligence d’affaires désignent différents aspects du domaine plus large d’analyse connu sous le nom d’analyse de données.
Qu’est-ce que l’analytique d’affaires?
Pensez à ce domaine d’analyse comme un regard vers le passé. L’analytique d’affaires fait référence à la pratique d’organiser et d’interpréter les données issues de l’historique d’une entreprise afin de comprendre les tendances historiques et d’avoir une meilleure image de ce à quoi l’entreprise fait face actuellement. Il est important de noter que ces outils ne vous disent pas quoi faire ni quelle est la meilleure voie à suivre.
Ce sont plutôt des outils descriptifs qui vous donnent un aperçu de ce qui a fonctionné, de ce qui n’a pas fonctionné et de ce qui se passe actuellement, basé sur les données passées et présentes de l’entreprise. Ces outils sont idéaux pour identifier toute lacune ou blocage dans vos opérations actuelles. Lorsqu’ils sont utilisés correctement, vos gestionnaires peuvent utiliser les informations tirées des outils d’analytique d’affaires pour apporter des changements opérationnels à la volée.
Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires?
Contrairement à l’analyse d’affaires, l’intelligence d’affaires peut être vue comme une vision vers l’avenir. L’objectif de l’intelligence d’affaires est de fournir aux entreprises des prédictions et des perspectives concernant les tendances et événements futurs. Les entreprises peuvent alors utiliser ces informations pour ajuster leurs stratégies et se préparer à une croissance et un succès futurs.
Comment tout cela est-il fait? Ce domaine de l’analyse de données se fait par un processus appelé « analyse prédictive ». L’analyse prédictive met fortement l’accent sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour analyser et interpréter les données d’une entreprise.
Quel est le rôle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans l’analyse de données?
Chaque jour, les entreprises et les consommateurs créent collectivement des dizaines de quintillions d’octets de données. Même si votre entreprise ne représente qu’une fraction de ce montant collectif, passer au crible les données est une tâche ardue. Avec le volume énorme de données créées, nous allons tous atteindre un point où les analystes humains ne pourront tout simplement pas suivre. C’est là que l’IA et l’apprentissage automatique entrent en jeu.
Les technologies d’IA sont présentes dans presque tout de nos jours, et ce sont parmi les technologies les plus prometteuses sur le marché. Tout, de vos recommandations musicales à vos fils d’actualité sur les réseaux sociaux, et même vos résultats de recherche en ligne, est généré par l’IA. Même les outils modernes de cybersécurité utilisent l’IA pour identifier des activités anormales. Si vous ne les avez pas encore mises en œuvre, elles méritent une place dans votre stratégie d’analyse de données.
L’apprentissage automatique est une version de l’intelligence artificielle qui apprend à vos applications à devenir plus précises pour prédire certains comportements à partir de données passées. Par exemple, lorsque l’apprentissage automatique est utilisé en combinaison avec votre solution de planification des ressources d’entreprise (ERP), il utilise vos données passées et actuelles pour prédire les tendances futures. Cette solution d’IA peut analyser et interpréter de grandes quantités de données plus rapidement que n’importe quel humain et peut même organiser les données en des insights compréhensibles pour ceux qui n’ont pas la vaste expérience technique d’un analyste de données. De cette façon, l’IA est capable de démocratiser les données.
L’impact de l’analyse de données
Soyons francs. Si vous ne profitez pas de vos données en mettant en place des outils d’intelligence d’affaires et d’analytique, vous laissez vos concurrents prendre le dessus. Il y a trois avantages essentiels que l’analyse avancée des données peut apporter à votre entreprise : augmentation des revenus, plus d’efficacité et réduction des coûts opérationnels.
- Pour être honnête, personne n’adopterait ces outils s’il n’y avait pas un peu d’argent à gagner. L’analyse de données est encore un domaine relativement nouveau, et nous commençons seulement à voir le potentiel de gains de revenus. Selon une étude de McKinsey & Company, lorsque les entreprises ont adopté les outils d’analyse d’affaires, leurs revenus ont augmenté de 6%. Après que ces entreprises eurent investi dans l’analytique de données pendant une période de cinq ans, ce chiffre est passé à 9%. McKinsey & Company a également indiqué que l’investissement moyen dans ces technologies représentait 0,6% des revenus des entreprises. C’est un retour incroyable pour un si petit investissement.
- La mise en œuvre d’outils d’analyse de données peut avoir des impacts extrêmes sur l’efficacité globale de votre entreprise. Par exemple, vous obtiendrez un aperçu des tendances des consommateurs et des commentaires des clients. Cela vous permet d’ajuster vos offres pour répondre à leurs besoins et de régler tout problème avec vos produits et services actuels. Une autre façon d’améliorer votre efficacité avec l’analyse de données est de connecter vos départements. Ces outils peuvent centraliser vos données et garantir que chaque département travaille avec la même information. La relation entre le marketing et les ventes en est un exemple parfait. Si vos données ne sont pas centralisées, il est probable que votre département marketing n’ait pas toujours accès aux dernières informations commerciales. Sans ces informations cruciales, vous pourriez finir par gaspiller de l’argent à vendre des produits qui ne sont pas en demande.
- Lorsque vous investissez dans une stratégie efficace d’analyse de données, vous serez en mesure d’identifier rapidement les anomalies de dépenses. Lorsque vous pouvez clairement voir où l’argent est dépensé, vous pouvez identifier et arrêter toute dépense inefficace ou frivole.
Tirer le meilleur parti de vos analyses : transférer les données vers un dépôt centralisé
Depuis plus de 30 ans, l’entreposage de données est une pratique standard pour les entreprises cherchant à exploiter leurs données pour générer de nouvelles opportunités. Ces entrepôts servaient de dépôts pour la multitude de données recueillies à travers diverses sources. Bien qu’ils représentent une nette amélioration par rapport aux méthodes précédentes (ou à leur absence), la rigidité de l’entrepôt de données limite fortement la flexibilité et la portée de votre stratégie analytique.
Quand on prend en compte le temps et l’argent nécessaires pour mettre en place et maintenir un entrepôt de données, il devient de plus en plus évident qu’une solution plus moderne est nécessaire.
Moderniser votre stratégie d’analyse avec les lacs de données
Les lacs de données sont rapidement devenus indispensables parmi les grandes entreprises qui cherchent à saisir les occasions de croissance. Les lacs de données tirent parti des améliorations des infrastructures cloud pour créer un dépôt capable de synthétiser des données provenant de toute votre organisation—éliminant essentiellement les silos de données. Avec vos données hors des silos, vous pouvez améliorer vos stratégies d’analyse de données et obtenir des informations plus impactantes.
Pourquoi?
Parce que lorsque vos données sont isolées, vos outils d’analytique ne peuvent pas avoir une image complète de ce qui se passe dans votre entreprise. Si vous implémentez des outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans un entrepôt de données, ils ne peuvent vous fournir que des informations fragmentées basées sur une image incomplète de vos opérations d’affaires. Cependant, lorsque toutes vos données sont centralisées dans un lac de données, ces outils peuvent analyser votre entreprise dans son ensemble et vous fournir des informations et des projections plus précises.
De plus, contrairement à leurs prédécesseurs, les datalakes offrent un faible coût total de possession (TCO). Les entrepôts de données traditionnels sur site nécessitent des dépenses d’investissement importantes pour être mis en place et maintenu. Non seulement vous devez acheter des serveurs, du stockage, de la sécurité et d’autres composants d’infrastructure, mais aussi prendre en compte le coût de la maintenance, la consommation d’énergie et l’élimination en fin de vie, entre autres variables. Il serait utile de considérer aussi que la durée de vie moyenne de ces appareils est d’environ cinq ans. Après cela, vous devrez remplacer la technologie obsolète. Selon la complexité de votre entrepôt de données, cela peut vous coûter des centaines de milliers, voire des millions de dollars à mettre en place et à mettre en œuvre, une fois que l’on considère tous les coûts.
Vous n’aurez pas à vous soucier de dépenser d’importants investissements pour mettre en place et entretenir votre infrastructure de données en choisissant d’utiliser un lac de données. Au lieu de cela, vous réduisez votre coût de consommation en payant un tiers pour stocker les données dans le nuage. Par exemple, chaque gigaoctet de stockage sur Amazon Simple Storage Service (S3) ne coûte que 0,25 $.
Les lacs de données offrent aussi une flexibilité supplémentaire; Au lieu d’être obligé de concevoir votre schéma avant l’implémentation, vous pouvez gérer cela en arrière-plan au moment de l’analyse.
Ces deux exemples ne font qu’effleurer la surface des avantages que les lacs de données peuvent apporter à votre entreprise. Même si vous n’avez pas un data scientist expérimenté dans votre équipe, vous pouvez profiter des avantages des data lakes en vous associant à un fournisseur de services gérés (MSP).
Un avantage concurrentiel
Syntax est prêt à vous aider à obtenir les avantages concurrentiels que l’analytique d’affaires peut offrir. Avec plus de 20 ans d’expérience en analytique d’affaires, notre équipe possède les connaissances et l’expertise nécessaires pour vous aider à surmonter les silos de données en synthétisant les différentes sources de votre organisation en un seul lac de données centralisé. Avec toutes vos données réunies au même endroit, Syntax peut vous aider à mettre en œuvre des outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique — comme Amazon Forecast — pour obtenir de meilleures perspectives et prévisions.
Peu importe la taille de votre entreprise, et peu importe le nombre de dépôts de données que vous utilisez, Syntax Les services d’analyse d’affaires peuvent vous aider à migrer vos données vers un data lake AWS et à mettre en œuvre des outils d’analyse d’affaires efficaces. Si vous êtes prêt à faire passer vos données au niveau supérieur, contactez-nous dès aujourd’hui pour discuter de la façon dont nous pouvons vous aider à passer de l’analytique d’affaires à l’intelligence d’affaires.