Prendre la bonne décision à un instant donné, peut changer complètement la rentabilité, voir le destin de l'entreprise que vous dirigez.
Ceci est rendu possible grâce à des outils qui vont vous permettre un analyse rapide des données de gestion de votre entreprise par rapport à son environnement.
Quels sont ces outils, en quoi cela consiste-t-il, essentiellement ?
La recherche dans les données et l'optimisation de cette recherche pour obtenir les résultats les plus pertinents que vous attendez dans un domaine précis.
Notamment, l'identification des modèles significatifs dans un grand ensemble de données afin d'obtenir des informations uniques.
Des données à profusion, mais sont-elles réellement exploitées ?
Des données, une entreprise en produit une masse considérable relatives à son activité, que se soit pour ses produits, ses services, ses clients et fournisseurs, sa comptabilité générale avec toutes les données qui en découlent, etc.
Donc des données gigantesques sont produites par l'entreprise tous les jours,
mais, est-ce que l'entreprise les utilisent toutes ?
Eh bien sachez, qu'en pratique, seule une petite partie de ces données sont réellement analysées et exploitées par l'entreprise.
La complexité réside dans le nombre colossal et la pertinence effective qui relient ces données entre elles.
Donc, comment y parvenir, avec quels moyens ?
Deux notions se dégagent ici, la gestion et le stockage de données par l'entreprise ainsi que le moyen de calcul et d'analyse permettant de produire des chiffres pertinents et compréhensibles à la demande et instantanément.
Nous arrivons donc aux deux notions fondamentales du système d'analyse que sont le Big Data et l'IA.
Qu'est-ce le Big Data
En termes simples, le terme Big data est utilisé pour décrire une masse de données dont la taille est énorme et qui croît de manière exponentielle avec le temps.
Ces ensembles de données sont si volumineux que les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent tout simplement pas les gérer.
Le Big Data aide les entreprises à générer des informations précieuses.
Les entreprises qui utilisent le Big Data, peuvent par exemple affiner leurs campagnes et techniques en marketing.
D'autres, l'utilisent dans le cadre de projets d'apprentissage automatique pour générer des processus de modélisation prédictive et d'autres applications d'analyse avancée.
En d'autres termes, ces volumes massifs de données peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes commerciaux auxquels vous n'auriez pas pu vous attaquer auparavant.
La majeure partie du big data généré provient de trois sources principales :
- Les données sociales, ce type de données fournit des informations précieuses sur le comportement et le sentiment des consommateurs et peut avoir une influence considérable sur les analyses marketing.
- Les données "machine" définies comme des informations générées par des équipements industriels, des capteurs installés dans des machines ou même des journaux Web qui suivent le comportement des utilisateurs.
- Les données transactionnelles de l'environnement commercial actuel, générées par toutes les transactions quotidiennes qui ont lieu en ligne et hors ligne.
Les factures, les ordres de paiement, les enregistrements de stockage, les reçus de livraison - tous sont caractérisés comme des données transactionnelles.
Néanmoins, elles restent très difficiles à interpréter.
A quoi sert l'IA (intelligence artificielle)
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
Le terme "IA" désigne la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines, en particulier les systèmes informatiques.
Il comprend également, la reconnaissance vocale, la vision artificielle et le traitement du langage naturel adapté aux machines.
Un exemple simple concerne le servant robotisé de votre téléphone, avec lequel vous pouvez converser, comme s'il s'agissait d'un humain.
Quelques avantages de l'IA :
- L'IA réduit le temps nécessaire à l'exécution d'une tâche. Elle permet le multitâche et allège la charge de travail des ressources existantes.
- L'IA fonctionne 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans interruption ni pause, sans aucun temps d'arrêt.
- L'IA a un potentiel de masse, elle peut être déployée dans tous les secteurs.
- L'IA facilite la prise de décision en rendant le processus rapide et intelligent.
Les outils d'aide à la décision entrent en lice.
Quels sont-ils, et qu'est-ce qu'ils produisent.
La prise de décision en entreprise n'est pas facile, c'est une responsabilité qui engage la pérennité de celle-ci et de celui ou celle qui en est décisionnaire.
Ces outils d’aide à la décision sont constitués par un dispositif complexe, capable de traiter un grand nombre de données, qui, après traitement et analyse, vous servira les informations qui vont vous aider à prendre la meilleure décision possible.
- Des analyses
- Des modèles prévisionnels
- Des systèmes d'alertes
- Des modèles de scoring
- Des tableaux de bord
Comment sont-ils obtenus ?
Par de l'intelligence artificielle (IA)
qui va apprendre de vos données d'entreprise, cette technique se nomme : "MACHINE LEARNING"
afin de restituer d'une façon simple, facile à lire, particulièrement pour des personnes non spécialisées, selon le principe du "DATAWIZ"
nommé en français "VISUALISATION DE DONNEES"
Selon les projets à traiter, on utilise soit les données traditionnelles basées sur l'économétrie, les statistiques financières, commerciales, sectorielles, démographiques etc.
Ce schéma s'applique à tout types de services et d'activité.
Bien entendu pour des problèmes plus complexes, on utilise des outils de
DATA SCIENCES pour la récupération et l'analyse de données alternatives.
Comment déployer les solutions chez le client
Les demandeurs, en général, ne sont pas des informaticiens, mais plutôt des directeurs financiers, des directeurs stratégiques, des directeurs commerciaux ou RH.
Il convient donc de mettre en place une solution complète, et, prête à l'emploi.
S'agissant de traiter des problèmes d'économétrie, de gestion des données, d'installation de système informatiques élaborés, une compétence informatique est requise.
Cette compétence peut se trouver en interne, chez le client, ou en apport externe par le prestataire de la solution de façon à mettre en place le système informatique incontournable à la production des données d'analyse.
