Solutions d'analyse pilotées par l'IA pour les entreprises pilotées par les données

Pourquoi l'analyse des données de l'IA est-elle importante ?

L'application de techniques d'IA à l'analyse de données permet de découvrir des informations dans de vastes ensembles de données plus facilement qu'en utilisant uniquement des méthodes traditionnelles d'analyse statistique des données.

L'analyse de données par l'IA utilise l'intelligence artificielle ou l'apprentissage automatique pour améliorer les tâches, notamment la préparation des données, la découverte d'insight , la reconnaissance des formes et la prédiction.

Exemples d'analyses basées sur l'IA

Moteurs de recommandation

Après plusieurs trimestres de baisse de l'audience, au premier trimestre 2023, Netflix a connu une forte croissance, en partie attribuable à un nouveau moteur de recommandation pilotée par l’IA qui a augmenté les niveaux d'engagement.

Personnalisation

Marriott International a développé un chatbot pilotée par l’IA qui a permis d'améliorer la réactivité aux demandes des clients plus rapidement grâce à un meilleur traitement du language naturel.

analyse des sentiments

Coca-Cola analyse de manière proactive plus de 120 000 messages sur réseaux sociaux afin de commercialiser différents produits en fonction des préférences régionales ou démographiques.

Prévisions

Les entreprises prennent de meilleures décisions basées sur les données grâce à l'amélioration des résultats prédictifs grâce à l'application de l'IA et des modèles de ML pour analyser des ensembles de données plus importants. Les décisions sont prises plus rapidement car il faut moins de temps pour comprendre les résultats d'une analyse. Les outils d'IA peuvent expliquer les résultats en utilisant le langage naturel.

Suivi des interactions avec les applications

Les banques et les détaillants utilisent l'IA et la ML pour analyser les journaux d'interaction web afin de trouver des transactions partiellement terminées et de déterminer la cause première de l'échec. Les raisons peuvent aller d'une mauvaise conception de l'interface utilisateur à des bogues dans la logique de traitement. Les échecs sont regroupés pour effectuer la gestion des problèmes, ce qui permet de générer des recommandations pour aider à atténuer ces échecs de transaction ou les événements d'abandon de panier.

Anticipation Comportement de l'acheteur

Dans un contexte marketing, la détermination de la prochaine étape la plus appropriée dans le parcours d'un acheteur peut être facilitée par des techniques d'IA et de ML qui analysent l'activité passée, la comparent à des prospects similaires et font des recommandations basées sur la probabilité de succès. L'interaction suivante peut être un nurturing plus poussé avec des publicités ciblées, une offre d'essai ou un appel d'un vendeur.

Avantages de l'analyse des données par l'IA

Les avantages de l'application de l'IA et de la ML à l'analyse des données varient en fonction de l'espace de problèmes. Vous trouverez ci-dessous quelques avantages potentiels en fonction de l'application :

• Réduction du risque : la prise de décision est améliorée par l'application de l'IA et de la ML pour l'analyse des données, car davantage de données peuvent être traitées pour fournir de meilleures prédictions sur les résultats. la détection des fraudes est un cas d'usage important pour l'IA, car les idées et les corrélations cachées sont plus faciles à détecter.
• Sécurité accrue : L'IA contribue à la protection contre la cybercriminalité en analysant le trafic réseau en temps réel afin de déjouer les attaques avant qu'elles n'aient de graves conséquences pour l'entreprise.
• Satisfaction accrue des clients : Les chatbots peuvent être améliorés pour avoir un dialogue plus significatif avec les clients pendant qu'ils attendent un conseiller en direct. Une IA peut recueillir des diagnostics et effectuer des recherches dans la base de données du problème pour faire des suggestions utiles.
• Une plus grande personnalisation : L'IA peut lire les cookies relatifs aux visiteurs du site web et proposer des liens dynamiques qui répondent à leurs centres d'intérêt passés, accélérant ainsi la conversion.
• Productivité accrue des développeurs : Les systèmes basés sur l'IA devenant de plus en plus sophistiqués, la nécessité d'écrire manuellement du code est réduite. Les développeurs peuvent utiliser l IA générative pour coder des pages web, du JavaScript et du Python qui est moins sujet aux erreurs que le code manuscrit et nécessite moins de maintenance. Les langages de programmation de la génération Forth sont moins procéduraux que leurs prédécesseurs, et les assistants de codage IA deviennent le moyen de créer un code efficace.
• Des réunions plus efficaces : Les outils de vidéoconférence utilisent la technologie de l'IA pour transcrire les appels et comprendre la conversation afin de créer un résumé pour les participants et ceux qui ont manqué l'appel. La lecture d'un résumé prend beaucoup moins de temps que la lecture d'un enregistrement de réunion.

Outils pour l'analyse des données d'IA

Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'IA travaillent ensemble pour améliorer la précision des prédictions basées sur des données accumulées sans être explicitement programmés. Un plus grand nombre de points de données permet généralement d'obtenir de meilleures prédictions. La qualité des données étant essentielle, le filtrage des données non pertinentes, le comblement des lacunes et l'élimination des valeurs aberrantes améliorent la qualité.

Des outils tels qu'Accord.net fournissent des bibliothèques de ML pour le traitement de l'audio et de l'image. Apache Spark MLlib comprend des algorithmes de régression, de clustering, de filtres et d'arbres de décision. IBM Watson est idéal pour analyser les interactions en langage naturel telles que les flux des réseaux sociaux .

Rapid Miner fournit des outils pour les applications d'exploration de données de données afin d'extraire des données et de déployer et d'exploiter des modèles de ML.

TensorFlow est un framework gratuit et open-source qui utilise à la fois des modèles de ML et de réseaux neuronaux pour le traitement du traitement du language naturel (NLP) et le traitement d'images.

Actian et AI Data Analytics

Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.