Qu'est-ce que la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI) fait référence à un ensemble de fonctionnalités logicielles qui permettent aux entreprises d'accéder, d'analyser et de développer des informations exploitables à partir de données pour prendre des décisions commerciales. Généralement, les outils de BI présentent les informations sous forme de tableaux de bord et de visualisations de données conviviaux qui établissent des graphiques et des tableaux de métriques clés. Alors qu'ils étaient auparavant réservés aux équipes techniques ou informatiques et nécessitaient une expertise spécialisée, les outils modernes de Business Intelligence mettent les données et les fonctionnalités d'analyse prédictive à la portée des décideurs, leur permettant d'élaborer des rapports et d'obtenir des informations commerciales spécifiques. Traditionnellement, la Business Intelligence s'est concentrée sur les rapports descriptifs et diagnostiques des activités commerciales historiques et actuelles.
Pourquoi la business intelligence est-elle importante ?
La BI moderne fournit en temps réel des réponses orientées données à des questions commerciales complexes. Présentée sous forme de tableaux de bord, de visuels ou de rapports faciles à comprendre à partir de multiples sources et entrepôts des données, la BI permet aux utilisateurs d'analyser les performances de l'entreprise, de découvrir des tendances et de déterminer les domaines dans lesquels les performances ne sont pas acceptables. Généralement, elle est structurée de manière à fournir des informations commerciales sur les performances historiques, y compris les résultats actuels. En fonction de la solution, les utilisateurs peuvent poser des questions en utilisant des langages naturels sans avoir besoin d'une entrée programmatique. Les entreprises utilisent la BI dans les domaines suivants :
- Retour sur investissement : une compréhension intelligente de l'activité dérivée de la BI aide les organisations à optimiser les performances et le retour sur investissement grâce à l'analyse de l'activité.
- Expérience client : mieux comprendre les préférences, les tendances d'achat et les comportements des clients afin d'améliorer le service client et de faciliter un marketing ciblé.
- Surveiller les performances de l'entreprise : utilisation de l'analyse des données pour obtenir des informations sur les performances de l'entreprise afin d'améliorer continuellement les opérations
Les techniques traditionnelles de business intelligence se concentrent sur les données historiques et fournissent des réponses à des questions telles que ce qui s'est passé et pourquoi cela s'est produit. Pour y parvenir, les analystes structurent des requêtes qui s'exécutent sur des bases de données relationnelles classiques afin de produire des rapports statiques.
L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour la business intelligence utilisent des algorithmes et des techniques de deep learning pour analyser les big data et découvrir des modèles cachés dans les données. L'IA permet aux scientifiques des données et aux analystes métier d'automatiser les processus manuels afin d'extraire des données, de mieux comprendre les tendances, de prévoir et de générer de nouveaux rapports de BI. Elle est également utile pour fournir de nouvelles informations que les techniques traditionnelles de BI ne peuvent pas découvrir. Un autre domaine où l'IA entre en jeu dans la BI est le traitement du langage naturel, où la BI alimentée par l'IA peut extraire des sentiments et des informations à partir de documents, d'e-mails et de transcriptions provenant de centres d'appels. Les utilisateurs de BI peuvent approfondir leurs recherches sans que les analystes aient à créer des tableaux de bord ou des rapports personnalisés.
Comment l'intelligence artificielle alimente-t-elle la business intelligence ?
L'utilisation de la business intelligence pilotée par l'IA peut améliorer les résultats et fournir des informations plus approfondies. Plus précisément, l'IA permet aux utilisateurs d'analyser efficacement de grandes quantités de données, y compris des types de données structurées et non structurées. Les applications pilotées par l'IA peuvent mettre en évidence les domaines prioritaires de manière plus efficace que la BI standard. Les avantages comprennent :
- Fonctionnalités de BI améliorées : l'IA permet de mieux comprendre les relations entre les données, les nuances, les valeurs aberrantes et les tendances cachées.
- Prise de décision plus informée : les capacités prédictives de la BI pilotée par l'IA permettent aux utilisateurs d'identifier plus facilement les tendances et de prendre des décisions plus informées.
- Décisions proactives : l'IA peut rapidement mettre en évidence les tendances contenues dans les données actuelles, ce qui permet aux analystes d'identifier ces tendances à un stade précoce et de prendre des décisions proactives en temps réel
- BI adaptative intelligente : les capacités de machine learning de l'IA peuvent améliorer les performances de la BI grâce à la capacité de l'IA à découvrir les analyses et les recommandations qui donnent les meilleurs résultats.
- Meilleures informations : les solutions de BI basées sur l'IA aident les utilisateurs à mieux identifier les tendances cachées et à fournir de nouvelles informations qui ne sont pas facilement apparentes avec les outils de BI traditionnels.
Quels sont les avantages de l'intelligence artificielle dans le domaine de la business intelligence ?
L'utilisation de la business intelligence pilotée par l'IA peut améliorer les résultats et fournir des informations plus approfondies. Plus précisément, l'IA permet aux utilisateurs d'analyser efficacement de grandes quantités de données, y compris des types de données structurées et non structurées. Les applications pilotées par l'IA peuvent mettre en évidence les domaines prioritaires de manière plus efficace que la BI standard. Les avantages comprennent :
- Fonctionnalités de BI améliorées : l'IA permet de mieux comprendre les relations entre les données, les nuances, les valeurs aberrantes et les tendances cachées.
- Prise de décision plus informée : les capacités prédictives de la BI pilotée par l'IA permettent aux utilisateurs d'identifier plus facilement les tendances et de prendre des décisions plus informées.
- Décisions proactives : l'IA peut rapidement mettre en évidence les tendances contenues dans les données actuelles, ce qui permet aux analystes d'identifier ces tendances à un stade précoce et de prendre des décisions proactives en temps réel
- BI adaptative intelligente : les capacités de machine learning de l'IA peuvent améliorer les performances de la BI grâce à la capacité de l'IA à découvrir les analyses et les recommandations qui donnent les meilleurs résultats.
- Meilleures informations : les solutions de BI basées sur l'IA aident les utilisateurs à mieux identifier les tendances cachées et à fournir de nouvelles informations qui ne sont pas facilement apparentes avec les outils de BI traditionnels.
Comment AWS peut-il vous aider à intégrer l'IA dans le domaine de la business intelligence ?
Amazon SageMaker Canvas élargit l'accès au machine learning en offrant aux analystes commerciaux une interface visuelle qui leur permet de générer eux-mêmes des prédictions précises de ML, sans avoir besoin d'une quelconque expérience en matière de ML ni d'écrire la moindre ligne de code. Avec Amazon SageMaker Canvas, vous pouvez accéder à des modèles prêts à l'emploi ou créer des modèles personnalisés pour extraire des informations et générer des prévisions à partir de milliers de documents, d'images et de lignes de texte en quelques minutes.
En outre, les analystes commerciaux peuvent exploiter les prévisions de ML générées dans SageMaker Canvas, les enrichir avec des tableaux de bord interactifs dans Amazon QuickSight, qui fournit une BI unifiée à grande échelle, et utiliser les informations de ces tableaux de bord dans leurs décisions commerciales quotidiennes. Avec QuickSight, tous les utilisateurs peuvent répondre à différents besoins analytiques à partir de la même source de vérité grâce à des tableaux de bord interactifs modernes, des rapports paginés, des analyses intégrées, des requêtes en langage naturel et des informations sur le ML.
Pour commencer à utiliser SageMaker Canvas et QuickSight, consultez l'atelier.
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