Article original : What is Augmented Analytics? A Definition and Example Use Cases
Le terme « analytique augmentée » est devenu populaire dans la communauté du business intelligence (BI) et de l'analytique. Mais qu'est-ce que l'analytique augmentée ? Et comment peut-elle aider les managers à prendre de meilleures décisions ?
Nous répondrons à ces questions et plus encore. Vous obtiendrez un cours accéléré sur l'analytique augmentée, adapté aux managers. À la fin de cet article, vous devriez avoir une compréhension solide de ce qu'est l'analytique augmentée et de la manière dont vous pouvez l'utiliser pour améliorer votre prise de décision.
Qu'est-ce que l'analytique augmentée ?
L'analytique augmentée est un terme utilisé pour décrire l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser automatiquement les données, puis fournir des informations exploitables par les humains.
On l'appelle parfois aussi « analytique cognitive » ou « analytique 2.0 ».
Comment fonctionne l'analytique augmentée ?
L'analytique augmentée repose sur des algorithmes d'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est un type d'Intelligence Artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre directement à partir des données, sans qu'un humain ait besoin de les programmer. (C'est-à-dire qu'il n'est pas nécessaire qu'un humain dise explicitement aux ordinateurs ce qu'ils doivent faire.)
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter automatiquement des motifs dans les données, puis les utiliser pour faire des prédictions sur des événements futurs.
Quels sont les avantages de l'analytique augmentée ?
Il existe plusieurs avantages à utiliser l'analytique augmentée, notamment :
Automatisation des tâches fastidieuses et chronophages. L'analytique augmentée peut automatiser les aspects plus routiniers de l'analyse de données, libérant ainsi les managers pour qu'ils se concentrent sur des considérations de plus haut niveau, y compris de nombreuses considérations spécifiques au domaine.
Amélioration de la précision. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, l'analytique augmentée peut fournir des informations plus précises que celles que les humains pourraient obtenir seuls. Les ordinateurs sont bien meilleurs pour traiter les chiffres que les humains. Et les humains sont meilleurs pour interpréter la signification sous-jacente de ces chiffres.
Augmentation de la vitesse. L'analytique augmentée peut aider les managers à prendre des décisions plus rapides en fournissant des informations en temps réel. Imaginez des tableaux de bord qui se rafraîchissent automatiquement et que vous pouvez consulter chaque fois que vous devez prendre une décision.
Augmentation de la scalabilité. Vous pouvez facilement augmenter l'échelle de votre analytique augmentée pour soutenir des organisations plus grandes ou incorporer un éventail plus large de sources de données.
Quels secteurs utilisent l'analytique augmentée ?
Voici quelques exemples de secteurs qui ont adopté l'analytique augmentée :
L'Analytique Augmentée dans le Commerce de Détail
Dans le secteur de la vente au détail, vous pouvez utiliser l'analytique augmentée pour analyser automatiquement les données clients et identifier les tendances. Si vous pouvez anticiper ce que les clients sont susceptibles d'acheter, vous pouvez prendre de meilleures décisions concernant l'assortiment de produits, les prix et les promotions.
L'Analytique Augmentée dans la Fabrication
Dans le secteur de la fabrication, les managers utilisent l'analytique augmentée pour analyser automatiquement les données provenant de capteurs et de machines afin d'identifier les problèmes et d'optimiser la production.
Imaginez une usine où vous connaissez l'état exact de chaque chaîne de montage, la production de chaque travailleur humain, ou même la consommation d'énergie des machines individuelles. Imaginez pouvoir identifier les goulots d'étranglement ou les gaspillages grâce à des tableaux de bord en temps réel.
Il y a beaucoup de place pour appliquer les outils d'Analytique Augmentée afin d'économiser de l'argent. Ainsi, nous voyons des fabricants comme Toyota, Apple et Airbus faire un usage intensif de ces outils.
L'Analytique Automatisée dans les Soins de Santé
Dans le secteur des soins de santé, les médecins et les managers peuvent utiliser l'analytique augmentée pour analyser automatiquement les données des patients, identifier les tendances des signes vitaux et améliorer les soins aux patients.
Les soins de santé en particulier ont beaucoup de place pour l'amélioration dans la compréhension des dossiers médicaux et la prise de meilleures décisions basées sur les données disponibles. L'Analytique Augmentée peut donner un coup de pouce aux hôpitaux.
L'Analytique Automatisée dans les Services Financiers
Il n'y a peut-être pas d'utilisation plus évidente de l'analytique automatisée que dans la finance. Les chiffres sont une partie intrinsèque du mouvement de l'argent entre les investisseurs et les entreprises qui déployent cet argent.
Parce que la finance implique de l'argent, elle attire les activités frauduleuses. L'Analytique Automatisée peut aider les banques et d'autres parties à prévenir la fraude. Elles peuvent également aider les gouvernements à prévenir le blanchiment d'argent.
L'Analytique Automatisée dans le Marketing
Les marketeurs peuvent utiliser l'analytique augmentée pour analyser automatiquement les données clients afin d'identifier les tendances et d'améliorer les campagnes marketing.
Lorsque vous dépensez de l'argent en publicité, même des améliorations marginales peuvent améliorer votre résultat net.
En bref : L'Analytique Automatisée peut aider les managers à se concentrer sur ce qu'ils font de mieux, tout en déléguant le travail ingrat aux ordinateurs
Merci d'avoir pris le temps de lire mon article. J'espère que vous vous amuserez à explorer le monde de l'Analytique Automatisée. Si vous cherchez à exploiter des outils technologiques, vous pouvez apprendre de nouvelles compétences en programmation et en informatique ici sur freeCodeCamp.org.