Votre guide complet de l'analyse augmentée

Par définition, augmenter implique d'augmenter la valeur ou de faire quelque chose de plus grand en taille ou en force.

Dans cet esprit, l'analyse augmentée ajoute des tonnes de valeur à l'analyse conventionnelle grâce à la puissance de l'intelligence artificielle. Approfondissons ce qu'est l'analyse augmentée et comment la comprendre dans son ensemble.

Comprendre l'analyse augmentée

L'analyse augmentée encourage la démocratisation des données en permettant à davantage de personnes dans une organisation d'accéder à l'analyse des données et aux informations.

Avec des données traitées à l'aide d'analyses augmentées, les services de streaming en ligne comme Netflix et Amazon peuvent afficher un contenu personnalisé pour l'utilisateur. Les organisations financières et gouvernementales utilisent des données existantes extraites et développées par des analyses augmentées pour identifier et atténuer les signes de fraude. Diverses organisations du secteur public sont en mesure de mieux servir les gens grâce à l'intelligence alimentée par l'analyse augmentée.

Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'analyse augmentée ?

Avoir une vision de l'avenir sans le laisser se dérouler peut pousser votre entreprise dans la bonne direction. l'analyse augmentée peut être cette force motrice qui amène les décideurs à prendre des décisions plus éclairées en utilisant de précieuses analyses de données. Bien sûr, il existe d'autres techniques que les organisations utilisent pour garder une longueur d'avance. Par exemple, les tendances dures peuvent être identifiées en utilisant le pouvoir de la certitude, le pouvoir d'anticipation, la capacité de réinventer et de redéfinir.

L'analyse augmentée peut aider une entreprise à fournir une meilleure intelligence économique. En termes simples, la BI peut aider toute entreprise à prendre de meilleures décisions en utilisant des données qui ont été collectées et traitées, ce qui génère davantage de revenus. En partant du haut de l'entonnoir des ventes jusqu'au bas de l'entonnoir, puis en réengageant/fidélisant les acheteurs, la BI joue un rôle clé à chaque étape du cycle de vie du marketing et des ventes. Un bon outil de BI collectera des données provenant de sources internes et externes de l'entreprise pour fournir des informations passées, présentes et futures.

Pourquoi les outils de BI qui utilisent l'analyse automatisée sont-ils meilleurs que les outils de BI traditionnels ? C'est simple; Les techniques d'IA comme le ML et le NLP font la différence.

Auparavant, les outils de BI utilisaient du code ou des programmes basés sur des règles pour analyser et traiter les données, puis leur donner un sens. Bien que cela ait fonctionné, cela n'a pas suffi à fournir aux organisations des informations de pointe qui ont vraiment fait la différence. Les programmes d'apprentissage automatique, en revanche, sont plus intelligents. Ils ne se contentent pas de respecter les règles; ils s'adaptent aux changements.

Un programme d'apprentissage automatique peut identifier des modèles et traiter davantage les données en fonction de ces modèles. Cela signifie qu'il peut improviser en fonction de ses expériences passées, un peu comme l'intelligence humaine. Quarante-huit pour cent des entreprises qui ont adopté le ML ont vu une augmentation de la rentabilité comme ses principaux avantages.

Une autre technique d'IA qui fait la différence est le traitement ou la génération du langage naturel. Les humains ne peuvent pas lire le langage machine, encore moins les analyser et en tirer des enseignements. C'est là que la génération du langage naturel (NLG) entre en scène.

NLG convertit ML en un format plus lisible par l'homme. ML effectue tout le travail de backend en générant des informations, et NLG le traite d'une manière compréhensible pour les utilisateurs. Par exemple, si un outil ML constate qu'il y a eu une augmentation des ventes en décembre 2019, NLG peut aller de l'avant et dire à l'utilisateur que ses ventes ont augmenté de 20 % depuis cette date.

Ce format permet aux utilisateurs non techniques d'identifier très facilement les informations. Il peut également accepter des requêtes de recherche lisibles par l'homme et convertir les résultats en visuels. Les utilisateurs peuvent rechercher des requêtes d'une manière qui s'apparente à une conversation avec un autre humain.

Quel est l'impact de l'analyse augmentée sur l'intelligence d'affaires (BI) ?

Les organisations gouvernementales et les entreprises tirent parti de l'analyse des données dans leurs activités quotidiennes pour améliorer leur efficacité. En fin de compte, chaque entreprise veut mieux vendre. Qu'il s'agisse de leurs produits ou de leurs services, le seul facteur de réussite est le revenu généré. La concurrence a frappé si durement dans tous les secteurs d'activité qu'il n'est plus possible de la dépasser.

Tout système de BI est alimenté par des analyses de données qui sont ensuite transformées en informations exploitables. Données recueillies à partir de diverses sources et traitées dans un format compréhensible. L'époque où l'analytique était basée sur le code et prenait des mois pour obtenir des informations clés en utilisant les capacités limitées de sourçage des données est révolue.

Avec l'analyse augmentée et la BI, les rapports sont plus granulaires et les prédictions plus intelligentes. Le CIO note :

"Les combinaisons ( BI et analyse augmentée ) incluses dans ces plates-formes logicielles rendront chaque fonction plus puissante individuellement et plus précieuse pour les hommes d'affaires qui les utilisent."

1. Meilleure prise de décision

Avec des moyens efficaces d'extraire des données et d'offrir des informations, l'analyse augmentée donne plus de pouvoir aux décideurs. Les systèmes de BI alimentés par des analyses augmentées sont capables de découvrir des informations sur les tendances.

Par exemple, les outils intelligents de découverte de données se sont avérés aujourd'hui doubler la valeur commerciale en préparant intelligemment et en analysant automatiquement les informations clés. Ils sont faciles à utiliser et autonomes, ce qui permet aux différents services de prendre des décisions plus éclairées.

2. Prévision des tendances commerciales

L'analyse augmentée aide les entreprises à reconnaître les tendances et les modèles qui leur permettent de planifier et de mieux se préparer pour un avenir meilleur. L'apprentissage automatique peut identifier les tendances commerciales à l'aide de modèles statistiques sur les données. La transformation de ces données en une forme plus lisible par l'homme est effectuée par le NLG.

Ces informations utiles constituent ensuite une base solide pour prévoir les actions futures de toute entreprise, telles que l'anticipation d'un changement dans la demande de produits, les nouveaux emplacements de clients potentiels, les demandes saisonnières, etc. Pour des entreprises telles que les voyages, le tourisme et l'hôtellerie, l'identification et la prévision des habitudes d'achat des clients sont inestimables car elles leur permettent de prévoir leurs prochaines étapes en matière de marketing et de vente.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de tableau de bord KPI de performance quotidienne d'une compagnie aérienne qui surveille les performances de chaque compagnie aérienne en suivant chaque KPI de performance. Ces capacités de suivi intelligentes les aident à améliorer leur expérience client.

La source

3. Des résultats plus rapides

Le traitement des données à l'aide de l'IA n'est pas seulement plus efficace, il est plus rapide. Les systèmes de BI traditionnels prenaient des mois pour nettoyer, analyser les données et fournir des informations en raison du peignage manuel des enregistrements. l'analyse augmentée automatise les étapes de traitement des données et peut rationaliser la BI en quelques jours. Des informations plus rapides signifient plus de pouvoir entre les mains des décideurs, ce qui accélérera le processus de prise de décision.

4. Libérer du temps pour les data scientists

Souvent, les entreprises s'appuient sur des scientifiques des données citoyens ou sur le support informatique pour traiter les données, les analyser et fournir des informations. Avec des analyses augmentées utilisant des outils automatisés d'analyse et de traitement des données, ces analystes de données peuvent utiliser leur temps précieux dans quelque chose de plus productif. Il permet également aux utilisateurs moins qualifiés d'obtenir eux-mêmes des informations sans aucune dépendance externe.

5. Intégrer l'analyse partout

L'analyse augmentée propose des widgets d'analyse autonomes qui peuvent permettre aux utilisateurs de saisir des informations à partir de leurs tableaux de bord et de les ajouter dans un flux de travail ou n'importe où ailleurs. En outre, diverses actions de vente et de marketing peuvent être intégrées aux informations.

Par exemple, Kodak combine les analyses intégrées de Yellowfin dans son logiciel de flux d'impression, Prinergy. Avec l'application Prinergy, leurs clients peuvent prévoir les besoins et la disponibilité des ressources en gardant une trace de l'utilisation de l'encre, du nombre de passages d'impression, des volumes de production et des tendances.

6. Partage des données

Plus tôt les données sont partagées avec l'équipe, plus chacun devient productif. l'analytique augmentée n'offre pas seulement des données à analyser et à traiter, elles peuvent aussi être partagées. Les plateformes d'analyse augmentée offrent à leurs utilisateurs une fonctionnalité de réseau social dans leur tableau de bord.

Lorsque des informations sont découvertes, elles peuvent être partagées au sein de diverses branches ou décideurs d'une organisation via la plate-forme de réseau social. Ce partage de données crée un moyen meilleur, plus transparent et plus rapide de prendre des décisions importantes.

Qui utilise l'analyse augmentée - et pourquoi ?

L'analyse augmentée n'est pas seulement précieuse pour les entreprises. Il permet la démocratisation des données, ce qui signifie que les analyses et les informations sont désormais accessibles via différents départements d'une organisation. Cela a un impact sur les décideurs, les non-décideurs, les utilisateurs et les utilisateurs finaux.

Clients

L'analyse augmentée peut faire partie d'un logiciel ou d'une application que les Clients utilisent sans être connus. Comme mentionné ci-dessus, nous avons vu comment Kodak intègre des analyses à son logiciel utilisé par ses clients pour surveiller la disponibilité des ressources, leur utilisation d'encre, le nombre d'impressions, etc. Cela aide les clients à gérer efficacement leur consommation d'encre.

Intervenants et partenaires

Grâce à l'intelligence avancée de l'analyse augmentée, les parties prenantes et les partenaires des entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées sur les achats, les activités stratégiques, le contrôle qualité, les acquisitions de clients, la fidélisation et bien plus encore.

L'IA dans l'analyse augmentée révélera plus d'informations que ce qui est demandé, ajoutant ainsi une valeur considérable aux entreprises et à leurs parties prenantes. La découverte intelligente des données permet aux parties prenantes et aux partenaires commerciaux de découvrir et de visualiser des informations sous forme de prédictions, de liens, de corrélations, de modèles cachés, etc.

Scientifiques et analystes de données

Les data scientists sont rares. Une étude de McKinsey montre qu'il y aura une énorme pénurie de scientifiques des données - d'environ 250 000 rien qu'aux États-Unis d'ici 2024. Néanmoins, l'entrée de l'analyse augmentée a allégé la charge des scientifiques des données.

Auparavant, ils ne dépendaient que de la création d'algorithmes de prédiction, de l'exécution de rapports et de requêtes répétitifs. Désormais, ils peuvent concentrer leur temps et leurs efforts sur des questions plus productives. Ils peuvent tirer parti de l'intelligence artificielle avancée et de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes plus complexes.

Responsables marketing

Les spécialistes du marketing sont généralement des utilisateurs non techniques. l'analytique augmentée peut transformer radicalement leurs opérations au quotidien. Pour s'assurer que les spécialistes du marketing respectent leur budget, ils doivent choisir des programmes de sensibilisation plus efficaces. Programmes qui ont fonctionné pour eux auparavant et/ou qui ont fonctionné en général (syndication de données ou syndication d'avis de produits).

Grâce à l'analyse augmentée, les spécialistes du marketing peuvent prendre de meilleures décisions sur les campagnes à choisir. Ils n'auront plus à dépendre de leur équipe d'analyse car le pouvoir est désormais entre leurs mains. Pour faciliter les choses, les spécialistes du marketing peuvent tirer parti des analyses conversationnelles telles que les chatbots alimentés par l'IA pour accéder à des informations simplement en les demandant.

Responsables de marque

Pour être en mesure de s'assurer que leurs produits et services résonnent auprès de leurs clients, les chefs de marque doivent se tenir au courant des tendances du marché et de leurs concurrents. les outils d'analyse augmentés leur permettent de trouver facilement des informations approfondies, des dépendances et des corrélations. Ainsi, donner aux responsables de marque les moyens de prendre des décisions marketing plus intelligentes.

Soixante-treize pour cent des consommateurs préfèrent la publicité personnalisée. Les outils d'analyse augmentée peuvent énormément aider les responsables de marque à personnaliser les campagnes publicitaires et marketing.

Vendeurs

Le temps est extrêmement crucial pour les vendeurs. Un retard dans l'action sur les analyses existantes peut leur coûter un client. l'analyse augmentée s'est avérée accélérer et améliorer les résultats tout au long des différentes étapes du pipeline de marketing et de vente. Comme les spécialistes du marketing, les commerciaux n'ont pas non plus à attendre ou à dépendre des analystes de données pour transformer les données en informations.

Ils peuvent vérifier leurs gains, leurs pertes, leurs mesures de performance, leurs ventes basées sur la localisation, etc., grâce à des recherches en langage naturel dans le tableau de bord d'analyse fourni par des outils d'analyse augmentés. Le responsable commercial peut utiliser le tableau de bord pour garder un œil sur les performances de chaque commercial.

Conclusion

Les données déplacent le monde et les organisations dépensent des tonnes de leur budget pour exploiter les données collectées. Les systèmes de BI proposent de traiter et d'analyser les données de l'entreprise pour aider à la prise de décision. Malheureusement, rares sont ceux qui découvrent des informations susceptibles de faire la différence pour votre entreprise. Lorsque la BI est pilotée par des analyses augmentées, elle crée un système d'analyse automatisé plus intelligent et plus puissant.

Tirant parti des compétences des techniques d'IA telles que le ML et le traitement du langage naturel, l'analyse augmentée offre un tout nouveau niveau d'intelligence d'affaires. Il est qualifié de perturbateur qui peut transformer la façon dont le contenu analytique est développé. Les entreprises qui adoptent l'analytique augmentée dans leurs plateformes de BI à un stade précoce peuvent bénéficier d'une vitesse d'analyse sans précédent et d'un avantage concurrentiel.

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