Ce que l'Data Analysts , grâce à l'IA, peut apporter aux équipes professionnelles

La plupart des équipes chargées des données n'ont pas de problème lié aux données. Elles ont un problème de temps.

Vous commencez la semaine avec un projet en tête. Peut-être allez-vous enfin mettre de l'ordre dans un maquette en désordre ou réparer quelque chose qui vous dérange depuis des mois. Vous avez l'impression, ne serait-ce que brièvement, que vous pourriez prendre de l'avance.

C'est alors que les demandes commencent à affluer.

Un chiffre à vérifier rapidement pour une réunion. Une analyse dont quelqu’un a besoin avant un appel. Un suivi concernant un point abordé lors d’une « tableau de bord ». Aucune de ces demandes n’est déraisonnable en soi, mais, mises bout à bout, elles transforment votre travail en un flot incessant d’interruptions.

Et du côté des entreprises ? C'est tout aussi frustrant. Elles ont besoin de réponses, mais il faut trop de temps pour les obtenir.

C'est précisément dans cet écart entre le fait de disposer de données et celui de pouvoir réellement les exploiter au moment opportun que l'IA appliquée à l'informatique décisionnelle commence à transformer le mode de fonctionnement des équipes.

Qu'est-ce que l'IA pour l'informatique décisionnelle?

L'IA d'informatique décisionnelle utilise le langage naturel et l'automatisation pour aider les équipes à poser des questions, analyser des données et obtenir des réponses sans avoir à parcourir les tableaux de bord ni à recourir au langage SQL.

Au lieu d'utiliser des outils conçus pour les analystes, les utilisateurs métier peuvent interagir avec les données en s'appuyant sur leur propre vision de l'activité. Ils peuvent poser une question, obtenir une réponse et donner immédiatement suite.

Pourquoi la BI traditionnelle ne répond pas aux besoins des entreprises

Les tableaux de bord ont été conçus pour répondre à des questions prédéfinies. Or, dans la pratique, le travail ne se déroule généralement pas ainsi.

Vous ouvrez un fichier « tableau de bord », vous voyez un nombre et vous avez immédiatement envie d'approfondir la question :

• Pourquoi ce changement ?
• Qu'est-ce qui explique cette tendance ?
• Est-ce que cela se produit partout ou seulement dans un secteur particulier ?

C'est justement en répondant à ces questions complémentaires que les choses ralentissent. Cela implique généralement d'ouvrir un autre rapport, de rédiger une nouvelle demande d'requête, ou de s'adresser à un membre de l'équipe chargée des données. Le temps d'obtenir des éclaircissements, la conversation est déjà passée à autre chose.

Du côté de l'équipe chargée des données, c'est toujours le même schéma qui se répète :

• Les demandes ponctuelles ne cessent de s'accumuler.
• Les tableaux de bord ne cessent de se développer.
• Le retard ne se résorbe jamais vraiment.

L'data analysts e par l'IA ne remplace pas la BI. Elle comble le fossé entre les tableaux de bord et l'prise de décision e réelle.

Ce que les « Data Analysts s » de l'IA changent réellement pour les équipes professionnelles

L'un des changements les plus marquants est quelque chose que l'on ressent presque immédiatement : on cesse d'être l'intermédiaire pour chaque question.

Si vous travaillez dans le domaine de l'analyse de données, vous êtes sans doute devenu la référence incontournable pour obtenir des réponses. Vous savez où se trouvent les données, comment les indicateurs sont définis et à quels chiffres on peut réellement se fier. Cela fait de vous un élément indispensable, mais vous transforme également en goulot d'étranglement. Avec un analyste de données basé sur l'IA, cette dynamique commence à évoluer. Les utilisateurs métier peuvent poser directement leurs questions et obtenir des réponses sans attendre, et ils peuvent approfondir leur analyse sans avoir à recommencer le processus à chaque fois.

Tout aussi important, la manière dont les équipes interagissent avec les données devient plus naturelle.

Au lieu d'être limitée par des tableaux de bord, l'analyse prend davantage la forme d'une conversation. Une question mène à une réponse, qui mène à une autre question, puis à un niveau de détail supplémentaire. Les équipes peuvent explorer la situation au lieu de se contenter de l'observer. Ce changement est subtil, mais il modifie la rapidité avec laquelle les équipes passent de l'insight à l'action.

L'accessibilité constitue un autre changement majeur. La plupart des utilisateurs professionnels ne raisonnent pas en termes de SQL ou de modèles de données. Ils raisonnent en termes de chiffre d'affaires, de clients, de pipelines et de performances. Les outils traditionnels les obligent à traduire ces concepts en termes techniques. L'IA appliquée à l'informatique décisionnelle e élimine cet obstacle. Les utilisateurs peuvent poser des questions en suivant leur raisonnement habituel, sans avoir besoin de comprendre comment les données sont structurées en arrière-plan.

Les domaines dans lesquels l'Data Analysts e de l'IA a le plus d'impact

Lorsque l'on examine l'ensemble des équipes, cet impact se manifeste généralement de plusieurs façons récurrentes :

• Des réponses plus rapides sans avoir à attendre la BI : Les utilisateurs professionnels peuvent obtenir immédiatement ce dont ils ont besoin, sans avoir à soumettre de demandes ni à attendre leur tour
• Une véritable exploration, et non de simples rapports statiques : les équipes peuvent poser des questions complémentaires et approfondir leur analyse sans changer d'outil ni recréer de requêtes
• Des indicateurs cohérents à l'échelle de l'organisation : des définitions communes permettent d’éviter les chiffres contradictoires et les débats sur « quelle version est la bonne ».
• Les équipes chargées des données disposent de plus de temps pour se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée : Moins de temps consacré aux demandes répétitives signifie plus de temps pour améliorer la qualité des données et des systèmes
• Les décisions sont prises plus près du moment : au lieu d'attendre une validation, les équipes peuvent agir dès que la question se pose

Pourquoi la confiance est-elle le facteur déterminant ?

Malgré tout le potentiel de l'IA dans le domaine de l'analyse de données, il y a une raison pour laquelle de nombreuses équipes hésitent à l'adopter pleinement. Tout est une question de confiance.

De nombreux outils permettent d'obtenir rapidement des réponses. Mais si ces réponses sont incohérentes, difficiles à expliquer ou ne correspondent pas à la manière dont l'entreprise définit réellement ses indicateurs, elles créent plus de problèmes qu'elles n'en résolvent.

En l'absence d'une structure de gouvernance :

• Les définitions métriques évoluent.
• Les calculs varient selon l'utilisateur.
• Les équipes chargées des données se retrouvent à nouveau accaparées par des tâches de validation.

À ce stade, vous vous retrouvez à la case départ.

Le rôle d'Actian AI Analyst

C'est là qu'Actian AI Analyst se distingue. Au lieu de privilégier uniquement la rapidité, cet outil est conçu pour fournir des réponses précises, cohérentes et en adéquation avec la manière dont votre entreprise définit réellement ses données.

Actian AI Analyst agit en tant qu'analyste de données basé sur l'IA à partir de données d'entreprise gérées, permettant ainsi aux utilisateurs professionnels de poser des questions en langage naturel tout en garantissant que chaque réponse respecte les définitions et la logique communes.

Concrètement, cela se traduit ainsi :

• Une logique définie dès le départ, et non déduite lors de l'exécution : Les métriques, les relations et les définitions métier sont gérées dans la couche sémantique ; ainsi, les réponses suivent une logique métier établie plutôt que de reposer sur une interprétation au moment de l'exécution.
• De la transparence dans chaque réponse : Les utilisateurs peuvent voir comment les résultats ont été calculés, y compris les jointures, les filtres et la logique.
• cohérence au sein des équipes et au fil du temps : Les réponses respectent les mêmes définitions et la même logique métier, quelle que soit la personne qui pose la question.
• Embarqué dans des flux de travail concrets : Les informations peuvent être transmises directement dans des outils tels que Slack ou Teams, ce qui évite aux équipes de devoir quitter leur e workflow s pour obtenir des réponses.

La différence ne réside pas seulement dans l'simplicité d'utilisation. C'est une question de confiance. Si les équipes ne font pas confiance au résultat, elles n'utiliseront pas l'outil. Et si elles n'utilisent pas l'outil, rien ne changera.

Un changement d'envergure : de l'accès à l'action

Depuis des années, l’ informatique décisionnelle , s’articule autour de la notion d’accès : accès aux tableaux de bord, accès aux rapports et accès aux données. Mais l’accès en soi ne génère pas de résultats. Ce qui fait avancer l’entreprise, c’est la rapidité avec laquelle une équipe peut passer d’une question à une réponse claire, puis de cette réponse à une décision. C’est ce changement que permettent les data analysts s basées sur l’IA. Elles comblent le fossé entre l’ insight et l’action, faisant de l’analyse un processus qui s’intègre naturellement dans le flux de travail, plutôt qu’une tâche pour laquelle les équipes doivent s’interrompre.

Ce que cela implique pour votre équipe

Si vous envisagez d’adopter l’IA pour l’ informatique décisionnelle, il ne s’agit pas simplement d’ajouter un outil supplémentaire à votre pile technologique. Il s’agit de transformer la manière dont votre équipe travaille. À l’heure actuelle, la plupart des organisations fonctionnent encore selon un modèle où les questions doivent être transmises, traduites et validées avant que quoi que ce soit ne puisse avancer. Cela ralentit la prise de décision, crée une dépendance inutile vis-à-vis des équipes chargées des données et transforme même les questions les plus simples en processus comportant plusieurs étapes.

Les « AI- data analysts » (solutions d’IA sans code) introduisent une nouvelle façon de travailler : les équipes métier peuvent explorer les données de leur propre initiative, les réponses sont fournies suffisamment rapidement pour être réellement exploitables, et les équipes chargées des données ne sont plus obligées de répondre sans cesse aux mêmes questions. Lorsque ce changement s’opère, il est perceptible. Les échanges s’accélèrent, les décisions sont prises avec davantage d’assurance, et les données commencent à être perçues comme un atout que l’entreprise peut réellement exploiter, plutôt que comme un élément pour lequel elle doit attendre.

C’est finalement à cela que servent des solutions telles qu’Actian AI Analyst support: non seulement fournir des réponses plus rapides, mais aussi des réponses auxquelles les équipes peuvent se fier et sur lesquelles elles peuvent s’appuyer immédiatement. La véritable valeur de l’analyse ne réside pas dans l’ tableau de bord. Elle réside dans ce que votre équipe est capable de faire ensuite.

Prêt à le voir en action ?

Testez Actian AI Analyst dans votre propre environnement et découvrez à quelle vitesse votre équipe peut passer de questions à des réponses fiables. Posez des questions métier en langage courant, découvrez comment les indicateurs réglementés sont appliqués en arrière-plan et validez chaque résultat grâce à une visibilité totale sur les jointures, les filtres et les calculs.

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À propos de l'auteur

À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.