Exploiter les données : du BI vers l’AI pour une plus grande prédictibilité

De la préparation à la valorisation des données, différentes stratégies doivent être mises en place pour gérer les données et surtout pour comprendre leurs potentiels. Que ce soit pour exploiter les données en intelligence d’affaires ou en intelligence artificielle, il faut passer par des étapes de base pour optimiser et digitaliser les informations. 

« Il faut arrêter d’attendre. La course à l’optimisation est vraiment plus forte que jamais. Les entreprises commencent à réaliser que l’économie ne va pas les soutenir ad vitam aeternam. Elles ne prennent pas avantage des données qu’elles ont en leur disposition. La crise (COVID-19) a mis ça en lumière, entre autres. » explique Hugues Foltz, vice-président Stratégie chez Vooban. 

Les bases pour exploiter les données en BI et AI 

L’infrastructure, la taxonomie, la nomenclature, les règles de gestion, la sécurité… ce sont là des questions à se poser lors d’un projet d’exploitation des données. « Toutes ces variables peuvent littéralement mettre en jeu le projet. Pour éviter le “trip technologique”, pour éviter de tomber dans le piège, il faut débuter par un vrai projet d’analyse de l’état des lieux des données de l’entreprise. » précise M. Foltz.

Il est suggéré de « ne pas se projeter trop loin. Les technologies évoluent trop vite. La grosse erreur, c’est de faire un roadmap de 4 ans. Il faut faire des itérations sur des 12 mois maximum » poursuit-il. Il y a des étapes à suivre, mais « chaque contexte est différent, il n’y a pas de recette magique » ajoute M. Foltz.

À la base, l’exploitation des données est possible après des processus de traitement des données tels que la compilation, le nettoyage des données, l’analyse, la préparation et la présentation des données. Le processus de nettoyage des données doit se faire en continu, notamment pour sortir les valeurs extrêmes (outliers) et pour ne pas polluer les résultats à la sortie. « On ne veut pas de données imparfaites ou non standardisées » éclaire-t-il.

Exploiter les données en intelligence d’affaires avant l’intelligence artificielle

« Il est souvent préférable de  commencer par du BI pendant quelques mois avant de l’AI » mentionne M. Foltz. L’intelligence d’affaires (BI) permet d’identifier les données ayant de la valeurs. Il faut orchestrer les données pour les aligner dans le temps. Cela permet de comparer les données actuelles aux données passées, puis d’en prédire le futur. La prédictibilité des données permet de prévoir des résultats avec un degré de certitude parfois surprenant! 

L’intelligence d’affaires permet de traiter les données avant d'entamer un projet en intelligence artificielle, qui requiert généralement plus de budget. « Le nerf de la guerre, c’est de déployer les algorithmes. Les algorithmes permettent de remplacer certaines données coûteuses à aller chercher. » conclut M. Foltz.

Exploiter les données pour optimiser les décisions d’affaires

« Alors que 90% des entreprises estiment que les données sont essentielles à leur transformation digitale, seulement 31% des organisations basent leurs décisions d’affaires sur celles-ci. »

Utilisez-vous les données pour prendre vos décisions en entreprise? Une formation spécialisée sur l’exploitation des données permet d’identifier les sources des données, de comprendre le potentiel de ces données pour votre entreprise et d’évaluer les différentes approches de gestions des données pour comprendre les bases et optimiser l’utilisation des données.

 

Photo de Markus Spiske provenant de Pexels.

FORMATION Exploiter ses données en entreprise, les meilleures pratiques

Date : Nov. 5, 2020, 9 a.m.
Durée : 3,5 heures
Lieu : En ligne

Alors que 90% des entreprises estiment que les données sont essentielles à leur transformation digitale, seulement 31% des organisations basent leurs décisions d’affaires sur celles-ci. 

Dans un monde où les organisations possèdent et ont accès à une multitude de données qui proviennent de différentes sources, les entreprises ont souvent de la difficulté à s’y retrouver. Cette formation vise donc à mieux comprendre comment compiler, analyser, préparer et présenter les données afin de prendre des décisions éclairées.

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