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Intelligence des données : un aperçu

Alors que les nouvelles technologies facilitent l’utilisation du Big Data, l’intelligence des données apparaît comme la clé pour libérer davantage de valeur commerciale.

Image : BillionPhotos.com/Adobe Stock

Si vous travaillez dans une industrie plus axée sur la technologie, il y a de fortes chances que vous ayez déjà entendu le terme « intelligence des données ». Mais qu’est-ce que l’intelligence des données ? Et plus important encore, comment pouvez-vous l’utiliser pour votre avantage concurrentiel ? Ce guide explore l’intelligence des données et comment ses meilleures pratiques peuvent bénéficier à plusieurs industries.

Sauter à:

Qu’est-ce que l’intelligence des données ?

Les données ne conviennent à la prise de décision que si elles sont fiables, exactes et opportunes. C’est là qu’intervient l’intelligence des données. Au sens le plus élémentaire, l’intelligence des données est un moyen ou un système d’utilisation des données pour prendre de meilleures décisions. Vous pouvez optimiser votre intelligence des données en analysant les données existantes ou en collectant de nouvelles données.

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L’intelligence des données s’appuie désormais principalement sur l’intelligence artificielle et les techniques d’apprentissage automatique pour faire des prédictions ou des recommandations basées sur les données collectées. Selon L’état de l’IA en 2021 Selon l’enquête mondiale de McKinsey, au moins 5 % des revenus d’exploitation sont désormais attribuables à l’utilisation de l’IA. Les cas d’utilisation incluent la prise de meilleures décisions en matière de développement de produits et de services, de marketing, de vente, de stratégie et de financement d’entreprise. Certaines entreprises attribuent jusqu’à 20 % de leur bénéfice d’exploitation à l’IA.

Types d’intelligence des données

L’intelligence des données est pilotée par les métadonnées ou les données qui renseignent sur les données. Voici les principales catégories de métadonnées :

  • comportemental: Ce type de métadonnées est utilisé pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les données, les applications et les services.
  • Technicien: Cette catégorie de métadonnées est utilisée pour comprendre les aspects techniques des données, tels que les définitions de schéma et de table.
  • Les affaires: les métadonnées métier définissent les politiques de manipulation des données.
  • provenance: Ce type de métadonnées raconte l’histoire de l’origine des données (lignée), comment elles ont été collectées et comment elles ont été transformées au fil du temps (versions).

Il existe également des métadonnées actives, qui sont prises en charge par l’IA et le ML et augmentées par l’intelligence humaine. Les métadonnées actives rassemblent des informations internes sur la façon dont les gens utilisent les données.

Qui utilise l’intelligence des données ?

L’intelligence des données est utilisée par des entreprises de toutes tailles dans divers secteurs. Les détaillants utilisent l’intelligence des données pour prévoir les tendances de consommation et prendre des décisions sur les produits à stocker dans leurs rayons. Les banques utilisent l’intelligence des données pour identifier la fraude et prévenir le blanchiment d’argent, et les assureurs utilisent l’intelligence des données pour évaluer les risques et fixer les primes.

D’autres cas d’utilisation incluent :

  • Soins de santé: Suivez la propagation des maladies, prédisez les épidémies et personnalisez les traitements.
  • Le transport: Optimiser la fluidité du trafic, réduire les embouteillages et améliorer la sécurité.
  • fabrication: Prévoir les pannes d’équipement, optimiser les processus de production et réduire les déchets.
  • Gestion de la chaîne logistique: Optimiser les niveaux de stock, prévoir la demande et acheminer les expéditions.
  • forces de l’ordre: Suivez les crimes, prédisez les attaques terroristes et suivez le mouvement des personnes et des biens à travers les frontières.
  • Gestion des ressources humaines: Identifiez les talents, prédisez l’attrition et améliorez la rétention des employés.
  • Commerce électronique: Personnalisez les recommandations, optimisez les prix et prévenez la fraude.

Avantages de l’intelligence des données

Contextualise les jeux de données

Lorsque vous traitez une énorme quantité de données, le manque de contexte approprié peut se terminer par un désastre. D’autre part, lorsque les ensembles de données sont correctement contextualisés, cette intelligence des données garantit que les ensembles de données sont plus faciles à comprendre et à tirer des conclusions.

Améliorer la qualité des données

On dit souvent aux étudiants en science des données que la règle principale des données est qu’elles ne peuvent être utiles que si vous faites confiance à leur qualité. Les données incorrectes sont peu claires, inexactes, obsolètes, peu fiables et introuvables. Toutes ces qualités rendent le travail difficile, c’est pourquoi l’intelligence des données est si importante. En utilisant l’intelligence des données, les entreprises peuvent surveiller la qualité des données et prendre des mesures pour l’améliorer.

Améliore l’accessibilité des données

Les données réparties dans différents silos organisationnels sont difficiles d’accès et d’utilisation. L’intelligence des données peut aider les entreprises à briser ces silos et à rendre les données plus accessibles.

Simplifie le traçage de la lignée et les performances d’audit

Lorsque les données se déplacent dans une organisation, elles subissent souvent plusieurs transformations. Cela peut rendre difficile le suivi de l’origine des données et de leur évolution. L’intelligence des données aide les entreprises à suivre la lignée des données et à effectuer des audits, ce qui contribue à garantir l’exactitude des données.

Meilleures pratiques pour utiliser l’intelligence des données dans votre entreprise

Si vous envisagez d’utiliser l’intelligence des données dans votre entreprise, il y a quelques bonnes pratiques à garder à l’esprit.

Tout d’abord, assurez-vous d’avoir une compréhension claire de vos buts et objectifs. Qu’espérez-vous accomplir en utilisant l’intelligence des données ?

Deuxièmement, investissez dans des outils de collecte et de stockage de données de qualité pour vous assurer que vos données sont exactes et fiables. De plus, investissez dans les derniers outils et plates-formes d’intelligence de données qui exploitent l’IA et le ML pour vous aider à prendre de meilleures décisions. Il est également utile d’embaucher une équipe de data scientists internes qualifiés ou d’intégrer un fournisseur de services gérés qui peut vous aider à tirer le meilleur parti de vos données.

Enfin, assurez-vous d’avoir un plan sur la façon dont vous utiliserez les informations générées par vos efforts d’intelligence des données pour prendre les meilleures décisions possibles pour votre entreprise.

L’intelligence des données pour un marché du Big Data en pleine croissance

Les entreprises génèrent une quantité astronomique de données provenant de diverses sources, des transactions commerciales quotidiennes aux données collectées à partir de capteurs de données volumineuses qui stockent des informations météorologiques. Des estimations récentes indiquent que le monde produit plus de cinq exaoctets de données — est de cinq suivis de 18 zéros — par jour, une grande partie de ces données étant non structurées. Les projections conservatrices suggèrent que ce nombre pourrait dépasser 463 exaoctets d’ici 2025.

Les entreprises savent depuis un certain temps qu’elles peuvent exploiter les données pour obtenir un avantage concurrentiel. C’est pourquoi chaque entreprise veut être axée sur les données et en récolter les bénéfices. L’intelligence des données garantit que les données sont exactes, accessibles et applicables aux problèmes réels de l’entreprise.

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