L’IA et l’analyse des données
À l’ère du digital, les entreprises naviguent dans un océan de données. Il est important de comprendre et d’exploiter la puissance de l’analytique avancée, des données, de l’intelligence collective et de l’intelligence artificielle (IA). Avoir une solide stratégie en matière de données et d’analytique est essentiel pour les organisations qui cherchent à utiliser l’information de manière efficace.
Données non-structurées et données structurées
Il est essentiel de distinguer les données structurées des données non structurées. Les données structurées sont soigneusement organisées dans des bases de données, tandis que les données non structurées n’ont pas de modèle de données prédéfini.
L’analyse de données structurées est facile. Par contre, les données non structurées, souvent issues des emails ou des réseaux sociaux, requièrent des techniques de traitement avancées. Il est important pour les entreprises qui souhaitent exploiter les deux, de disposer d'une plateforme de gestion des données d’entreprise bien conçue.
Données et gouvernance analytique
Les données sont une ressource précieuse. La création de produits de données (data product) consiste à transformer les données en outils d’aide à la décision (business intelligence). Ces produits utilisent les données pour aider les collaborateurs et managers à prendre de meilleures décisions. Les solutions de qualité des données augmentée garantissent la fiabilité et l’exactitude de ces produits.
Les entreprises reconnaissent de plus en plus l’importance de la gouvernance des données et de l’analytique dans leurs opérations. Les entreprises doivent structurer les données pour les aligner aux objectifs de l’organisation, en garantissant la qualité et en respectant les exigences réglementaires.
Mettre en place une solution robuste de gouvernance des données et d’analytique aide à évoluer dans cet environnement de données complexe.
Données et analytique dans les opérations de l’entreprise
Obtenir des bénéfices pour l’entreprise est l’objectif de toute stratégie reposant sur les données et l’analytique. Atteindre ses objectifs suppose de mesurer le succès des décisions prises en s’appuyant sur les données. Une bonne gouvernance des données est essentielle pour garantir la qualité des informations qui déterminent ces résultats.
L’objectif est de parvenir à un usage généralisé des données et de l’analytique, ce qui signifie que les décideurs utilisent les données et l’analytique pour chaque décision de l’entreprise, à tous les niveaux de l’organisation.
L’IA dans l’évolution des données et de l’analytique
L’IA est devenue le point d’orgue de l’innovation technologique et de l’efficacité. Les entreprises mettent en œuvre l’apprentissage automatique (machine learning) pour transformer les données brutes en connaissances. Une stratégie d’IA solide peut maximiser l’efficacité des données et de l’analytique.
L’IA et les systèmes automatisés peuvent contribuer à des tâches telles que le stockage et la gestion des données, leur organisation et leur analyse.
Les applications d’IA générative constituent la prochaine étape – ces applications utilisent des algorithmes avancés pour imiter et même surpasser la créativité humaine. En déployant l’IA générative, les entreprises peuvent automatiser les tâches répétitives. L’utilisation de l’IA et du machine learning permettra de libérer des ressources humaines pour des tâches plus stratégiques.
Pratiques émergentes en matière d’intelligence décisionnelle
Les plateformes d’intelligence décisionnelle constituent un autre aspect de la transformation digitale des données et de l’analytique. Ces plateformes fournissent aux entreprises des outils d’aide à la décision utilisant l’analyse automatisée et l’intelligence collective.
L’automatisation est la fonctionnalité clé des plateformes d’intelligence décisionnelle. Elles exécutent des processus décisionnels de routine, libérant les équipes pour qu’elles se concentrent sur des aspects plus complexes et stratégiques de leur mission. L’automatisation de la prise de décision améliore l’efficacité et réduit le risque d’erreurs.
Ces systèmes apprennent et s’adaptent en permanence. Le machine learning est la prochaine évolution de la stratégie et de la maturité de l’IA. L’IA est essentielle pour l’intelligence décisionnelle et l’optimisation.
Gouvernance financière dans la gestion des données
Les stratégies reposant sur les données et l’analytique peuvent être coûteuses. C’est là qu’intervient la gouvernance financière. Elle consiste à gérer les budgets, à réduire les coûts et à garantir la responsabilité fiscale dans la gestion des données.
Les organisations qui accordent la priorité à la gouvernance financière trouvent un équilibre entre l’innovation et la rentabilité.
FinOps et gouvernance financière
Les organisations se tournent vers les FinOps et la gouvernance financière pour assurer leur responsabilité fiscale. FinOps, abréviation de financial operations (opérations financières), vise à maximiser la valeur financière des ressources dans le cloud.
En faisant appel à un gestionnaire de données dans le cloud, les entreprises peuvent gérer efficacement les coûts. L’IA est mise en œuvre dans les systèmes de gestion du cloud et les FinOps afin d’obtenir de meilleurs résultats.
L’avenir des données et de l’analytique
Les données, l’intelligence collective, et l’IA sont en train de remodeler les opérations de l’entreprise. Une bonne gestion des données, incluant une stratégie solide et l’intégration de l’IA, permet de prendre des décisions éclairées et d’obtenir des résultats efficaces.
Les entreprises peuvent entrer dans une nouvelle ère de données et de l’analytique en utilisant l’IA générative, les plateformes d’intelligence décisionnelle et les FinOps. L’avenir des entreprises qui se basent sur les données réside dans ces innovations. Les initiatives en matière d’IA ont une grande valeur dans ce domaine, qui déterminera son avenir.
Questions fréquentes
Quelles sont les données structurées et les données non structurées ?
Les données structurées sont organisées et généralement stockées dans des bases de données. Elles sont faciles à trouver et à analyser. Les données non structurées manquent d’organisation. Les types de données non structurées comprennent les e-mails, les images et les posts sur les médias sociaux, dont l’interprétation nécessite une analyse de données plus avancée.
Qu’est-ce que la gestion des données ?
La gestion des données comprend l’organisation, la collecte, le traitement et l’utilisation du stockage des données afin d’en garantir l’exactitude, l’accessibilité et la sécurité. Elle vise à optimiser l’utilisation des données afin de favoriser une prise de décision éclairée et des opérations d’entreprise efficaces.