Révéler des informations pertinentes, précises et exploitables avec des analyses augmentées

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Intelligence artificielle
SAP
déc. 09, 2020

L'analyse basée sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine est une tendance dominante de la technologie des données. L'intelligence continue représente déjà un changement majeur dans le travail des équipes de données et d'analyse. C'est un grand défi - et une grande opportunité - pour les équipes d'analyse et de BI (business intelligence) de prendre des décisions plus intelligentes en temps réel.

L’analytique augmentée et l’intelligence artificielle, sont avec l’intelligence continue, les trois technologies qui vont bouleverser le secteur du traitement et de l’analyse des données au cours des prochaines années. La principale d’entre elles est l‘analytique augmentée qui combine des techniques d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour transformer la manière dont le contenu analytique est développé, utilisé et partagé. En 2020, l’analyse augmentée constitue la principale motivation d’utilisation d’outils d’analytique et de BI, de plateformes de science des données et de machine learning, et d’analytique intégrée.

La technologie d'apprentissage automatique augmente le processus d'analyse, aidant les entreprises à passer de la compréhension à l'action en une fraction du temps. La technologie automatisée vous permet d'éviter la prise de décision axée sur l'agenda et biaisée en révélant l’historique de ce qui motive l’entreprise.

Mieux rechercher pour mieux apprendre avec l’analytique augmenté

Avec les outils nouvelle génération tel que SAP Analytics Cloud, les entreprises disposent d’un moyen rapide de trouver des réponses, notamment via la requête en langage naturel. Ce type de requête génère instantanément des visualisations pour répondre aux questions que l’utilisateur peut se poser. A cela, la technologie d'apprentissage automatique aide à révéler les tendances importantes en un seul clic, pour une prise de décision juste et rapide.

Avec ce type d’outil et grâce aux explications instantanées, les entreprises peuvent mieux comprendre les principaux contributeurs de points de données spécifiques sans avoir à pivoter ou à découper leurs données manuellement. Autrement dit, la technologie d'apprentissage automatique fait gagner du temps afin que les utilisateurs puissent se concentrer sur des activités de plus grande valeur. De plus, les informations sur les principaux facteurs contribuant aux performances peuvent être facilement ajoutées à l’historique, et les visualisations sont améliorés grâce à des explications contextuelles, ceci facilitant leur compréhension et la prise de décision.

Révéler facilement des informations

Avec la découverte intelligente, les entreprises peuvent rapidement identifier les facteurs impactant et les relations clés dans leurs données afin d’être en mesure de découvrir comment ces facteurs commerciaux influencent les performances. Il s’agit de pouvoir détecter automatiquement les anomalies afin de pouvoir prendre des mesures correctives rapidement. Autrement dit, avec l’analytique augmentée, n'importe qui peut désormais simuler l'impact des décisions stratégiques de son entreprise grâce à la projection d'apprentissage automatique.

Sur un outil comme SAP Analytics Cloud et avec la prévision prédictive, les entreprises peuvent facilement prévoir les performances futures en un seul clic. En effet, les prévisions chronologiques sont automatiquement mises à jour à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles. Cela signifie que désormais, il est possible d’améliorer les visualisations et de planifier les prévisions avec de futures projections pour détecter si et quand il y a un risque de manquer des cibles établies.

Répondre aux questions les plus difficiles

Smart Predict de SAP Analytics Cloud permet aux analystes commerciaux de créer des prévisions fiables et exploitables et ainsi d’augmenter la probabilité de résultats commerciaux positifs. Avec Smart Predict, les analystes peuvent former des modèles prédictifs avec des données existantes et les appliquer à de nouvelles données pour prédire les résultats futurs, segmenter la base de clients et automatiser les décisions.

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