L’analyse basée sur l’apprentissage automatique et la « mort » de la Business Intelligence
En bref
Le ML révolutionne l’analyse, la détection, la personnalisation et l’automatisation, brouillant les frontières entre la BI conventionnelle et l’analyse avancée.
La valeur de tout outil réside dans la manière dont il est utilisé pour obtenir un résultat. De même, les entreprises comprennent que le succès ne dépend pas des données qu’elles possèdent mais plutôt de la manière dont elles les exploitent.
Les données gagnent rapidement en ampleur et en importance, poussant le paysage de la business intelligence (BI) et de l’analyse de données dans un état de transformation perpétuelle. Alors que l’analyse traditionnelle est appelée à devenir plus dynamique et plus puissante, certains y voient la fin de la BI telle que nous la connaissons.
Cette transformation est principalement due à l'apprentissage automatique (ML), un processus d'analyse de données auto-amélioré dont le rôle devient de plus en plus crucial dans presque tous les aspects des opérations commerciales. Les entreprises qui s'appuient sur la BI pour l'analyse des données ont de plus en plus besoin de capacités d'apprentissage automatique.
Voici ce que les gestionnaires de données et les entreprises doivent savoir pour garder une longueur d'avance sur la courbe de l'apprentissage automatique.
Le rôle traditionnel de l'analyse des données
La Business Intelligence, longtemps synonyme d'analyse de données, implique généralement des tableaux de bord et des rapports glanés à partir de données stockées dans des entrepôts de données ou maisons du lac qui aident les organisations à comprendre les tendances et les modèles historiques.
Cette approche conventionnelle n’est plus suffisante pour faire face au déluge de données actuel. Il y a trop de données pour qu'une simple lecture de tableau de bord ou un rapport d'analyse reflète pleinement les informations d'un ensemble de données donné.
Alors que les techniques de BI utilisent les données pour suivre les tendances au fil du temps et recueillir des informations précieuses qui autrement passeraient inaperçues, elles analysent généralement les données comme un ensemble d'informations isolé. Par conséquent, ce sont les analystes humains et les décideurs concernés qui doivent formuler des prédictions basées sur ces informations.
L'essor de l'apprentissage automatique
Bien qu’il s’agisse encore d’un ajout relativement nouveau aux piles technologiques d’entreprise, le ML est rapidement devenu le principal moteur de l’avancement de l’analyse des données. Avec l'IA générative, le ML est devenu si tendance que les dirigeants d'entreprise poussent souvent les gestionnaires de données à le mettre en œuvre avant qu'un cas d'utilisation n'ait été identifié.
Plutôt que d’évaluer passivement les données qu’il reçoit – comme c’est souvent le cas avec la BI – le machine learning permet aux systèmes d’apprendre activement à partir des données, de faire des prédictions de manière indépendante et de s’adapter en conséquence aux nouvelles informations.
Voici quelques attributs du ML qui lui ont permis de changer fondamentalement le paysage de l’analyse commerciale :
- Analyses prédictives - Le ML permet aux entreprises de faire plus que simplement comprendre les données passées, car le ML peut prédire les résultats futurs avec plus de précision. En discernant les modèles et les relations au sein des ensembles de données, les modèles ML peuvent faire des prédictions qui aident les décideurs à élaborer des stratégies de manière proactive, à optimiser l'allocation des ressources et à atténuer les risques potentiels.
- Analyse en temps réel – Contrairement aux rapports périodiques de la BI traditionnelle, les analyses basées sur le ML fournissent des informations en temps réel. Cette analyse en temps réel permet aux organisations de réagir rapidement aux circonstances changeantes, de capitaliser sur les opportunités émergentes et de prendre des décisions éclairées, favorisant ainsi un environnement commercial plus agile et adaptatif.
- Détection d'une anomalie - Les algorithmes de ML peuvent identifier automatiquement les valeurs aberrantes et les anomalies dans les données, aidant ainsi les organisations à détecter les fraudes, les erreurs et les failles de sécurité plus rapidement que jamais. En détectant et en signalant rapidement les anomalies, le ML améliore l'efficacité de la gestion des risques, permettant de prendre des mesures proactives pour se prémunir contre les menaces potentielles.
- Automation – ML peut automatiser les tâches répétitives, réduisant ainsi l’effort manuel requis pour l’analyse des données. En apprenant des données et des modèles historiques, les algorithmes de ML peuvent prendre en charge des tâches banales et chronophages, libérant ainsi le personnel pour qu'il puisse s'attaquer à des projets plus stratégiques et créatifs.
Les lignes floues entre BI et ML
La distinction entre l'analyse de données traditionnelle et l'analyse basée sur le ML devient de moins en moins claire à mesure que de plus en plus d'entreprises adoptent le ML à des fins analytiques.
De nombreuses activités traditionnellement associées à la BI, telles que la création de rapports et de tableaux de bord, s'appuient désormais sur des algorithmes basés sur le ML pour obtenir des informations plus précises et exploitables, qui s'ajustent en temps réel. Par exemple, au lieu de créer manuellement des rapports, les entreprises peuvent utiliser des algorithmes de ML pour générer automatiquement des rapports, mettant en évidence les informations les plus pertinentes et les tendances passées tout en prédisant simultanément comment ces tendances pourraient changer à l'avenir.
Ce changement brouille la frontière entre BI et ML, soulignant à quel point la pratique de l’analyse est plus large que n’importe quel outil ou approche donné. Au lieu de cela, il évolue vers un domaine dynamique et prédictif. Il y a une raison pour laquelle certains ont commencé à appeler ML « Advanced Analytics ».
BI renaît
À mesure que le ML devient un outil de plus en plus courant et répandu, la business intelligence ne se limitera plus à l’analyse des données historiques. Au lieu de cela, le ML transformera l’analyse des données de telle sorte qu’elle remodèlera fondamentalement le paysage commercial.
Pour rester compétitives et prendre des décisions fondées sur les données, les organisations doivent s'adapter à l'évolution du paradigme et adopter l'intégration de l'apprentissage automatique dans leurs processus d'analyse de données. Bien que le rythme de ce processus d'adoption varie selon les entreprises, toutes les organisations dépendantes des données investiraient dans la technologie ML appropriée, perfectionneraient leurs employés et favoriseraient une culture axée sur les données qui valorise les informations dérivées du ML.
Si la BI est perçue comme un processus ou une approche commerciale plutôt que comme un outil, alors l’essor du ML ne signifiera pas la « mort » de la BI. Au lieu de cela, cela signifie une renaissance – une transformation vers le début d’un avenir plus intelligent, plus avancé et plus automatisé.
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