Qu'est-ce que l'analytique augmentée ?
L'analytique augmentée se présente sous la forme d'outils analytiques « augmentés » grâce aux technologies d'intelligence artificielle.
Présentation de l'analytique augmentée
La définition la plus simple de l'analytique augmentée ? L'analytique augmentée se présente sous la forme d'outils analytiques « augmentés » grâce aux technologies d'intelligence artificielle (IA), notamment le Machine Learning et le traitement du langage naturel (NLP). Le Machine Learning automatise les processus analytiques complexes, tels que la préparation des données et la génération d'insights. Le NLP permet à tout utilisateur métier, même non formé, de poser des questions sur ses données et d'obtenir des réponses de manière simple et conversationnelle.
Inventé par Gartner en 2017, le terme anglais « augmented analytics » (analytique augmentée) est désormais largement considéré comme l'avenir de la Business Intelligence (BI) et de l'analytique des données, et notamment l'analytique prédictive.
Pourquoi l'analytique augmentée est-elle importante ?
Explorer les opportunités liées au Big Data
Les données représentent la plus grande opportunité de l'économie moderne. Grâce à elles, les entreprises peuvent savoir quoi produire et quand, à qui s'adresser, comment évoluer, et bien plus encore. Mais le volume de données est aujourd'hui trop important pour que les humains puissent les interpréter seuls (ou sans parti pris) et le besoin de réponses immédiates est tout simplement impossible à satisfaire. Des technologies habilitantes comme l'IA et le Machine Learning sont nécessaires pour découvrir des insights significatifs dans un océan de Big Data. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'analytique augmentée est si importante : elle combine la Data Science et l'intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser de vastes ensembles de données en temps réel.
Réduire la dépendance à l'égard des experts des données
Le processus analytique est une série d'étapes manuelles et chronophages, si compliquées que seuls les experts des données peuvent généralement les exécuter. Ces analystes professionnels doivent :
- Collecter des données provenant de sources multiples.
- Les préparer pour l'analyse.
- Effectuer l'analyse.
- Trouver des insights pertinents.
- Visualiser les résultats.
- Partager les résultats de manière convaincante.
- Élaborer un plan d'action.
Le problème, c'est qu'il y a une grande pénurie d'experts des données dans le monde entier, et les embaucher coûte cher. Si l'analytique augmentée ne remplace pas ces professionnels, elle peut grandement réduire votre dépendance à leur égard en automatisant des processus tels que la collecte, la préparation, le nettoyage et l'analyse des données.
En plus de dégager du temps pour les experts des données pour des tâches plus importantes, telles que l'interprétation des résultats, l'analytique augmentée peut améliorer la valeur que ces analystes apportent à votre entreprise. L'analytique optimisée par l'IA et le Machine Learning les aide à établir des liens qui auraient pu leur échapper et à obtenir des insights plus approfondis plus rapidement. Ces technologies permettent également aux collaborateurs exerçant d'autres fonctions analytiques, des analystes métier aux experts des données citoyens, d'améliorer leurs insights et de les aider à effectuer le travail auparavant réservé aux experts des données.
Démocratiser l'analytique pour les utilisateurs non formés
Une autre raison pour laquelle l'analytique augmentée est si importante est qu'elle permet aux « chercheurs d'informations » non formés d'entrer dans le jeu. En automatisant les processus analytiques complexes et en permettant aux utilisateurs d'interroger les données simplement en posant des questions, même les collaborateurs sans compétences en science des données peuvent exploiter l'analytique avancée. Le Machine Learning peut guider ces chercheurs d'informations en leur recommandant la question à poser ensuite et en leur suggérant où creuser davantage.
Avec l'analytique augmentée, les réponses aux requêtes se présentent sous la forme de visualisations de données prêtes à l'emploi, telles que des diagrammes, des graphiques et des cartes, afin que les utilisateurs n'aient pas besoin de les créer eux-mêmes. Ces visualisations peuvent être étudiées à l'aide de commandes simples, rassemblées dans des récits de données et facilement partagées avec d'autres équipes et responsables, pas besoin d'avoir aucun doctorat.
L'évolution de l'analytique
L'analytique et la Business Intelligence ont beaucoup évolué ces dernières années, passant d'outils sophistiqués, destinés aux professionnels des données et de l'analytique, à l'analytique optimisée par le Machine Learning utilisable par tous.
Analytique classique
Pilotée par le service informatique
Autonomie limitée pour les utilisateurs
Outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l'analytique
Accent mis sur le reporting à grande échelle
Analytique en libre-service
Pilotée par l'entreprise
Plus d'autonomie pour les utilisateurs
Interface conviviale
Accent mis sur les insights orientés utilisateurs
Analytique augmentée
Pilotée par l'IA et le Machine Learning
Véritable autonomie des utilisateurs
Outils d'IA et processus guidés
Accent mis sur les insights rapides, approfondis et auparavant cachés
Cas d'utilisation de l'analytique augmentée
L'analytique augmentée a le pouvoir de révolutionner les processus métier, mais à quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ? Voici quelques exemples de cas d'utilisation de l'analytique augmentée dans les domaines de la finance, des ventes et du marketing, de la logistique, des ressources humaines et des comptes clients.
Analytique augmentée dans la fonction Finance Un analyste commercial peut utiliser l'analytique augmentée pour prévoir et contrôler facilement les voyages et notes de frais (T&E) dans différentes directions métier.
Analytique augmentée dans le domaine de la comptabilité clients Les responsables des recouvrements peuvent utiliser le Machine Learning dans l'analytique augmentée afin de prévoir les retards de paiement, déterminer la bonne stratégie de recouvrement à employer et maîtriser la trésorerie.
Analytique augmentée dans le domaine des ventes et du marketing Grâce à l'analytique augmentée, les équipes commerciales et de marketing disposent de meilleurs profils clients et d'une identification rapide des opportunités de ventes croisées et incitatives.
Analytique augmentée dans le domaine de la production L'analyste d'un fabricant d'acier peut utiliser l'analytique augmentée pour prévoir, surveiller et contrôler les dépenses dans différentes usines en Europe.
Analytique augmentée dans le domaine des RH Les responsables RH peuvent anticiper la rotation des collaborateurs, en comprendre les raisons et prendre des mesures correctives pour fidéliser les meilleurs éléments, tout cela grâce à l'analytique basée sur l'IA.