Comment l'IA transforme l'analytique des données

Ce que l'IA pour l'analytique des données signifie aujourd'hui

L'IA devenant de plus en plus essentielle à la façon dont les organisations travaillent avec les données, de plus en plus d'équipes adoptent des outils basés sur l'IA pour agir plus rapidement et prendre de meilleures décisions. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des requêtes manuelles, des tableaux de bord et une interprétation humaine, l'analytique moderne peut désormais intégrer l'IA/le ML, des interfaces de traitement du langage naturel (NLP) et des flux de travail automatisés qui complètent les flux de travail humains.

Par exemple, l'IA générative rend l'analytique plus accessible en permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel au lieu de rédiger des queries SQL ou d'utiliser des outils de BI complexes. L'automatisation réduit l'effort manuel nécessaire pour nettoyer des données, générer des caractéristiques et exécuter des modèles, libérant ainsi les analystes pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Contrairement à l'analytique traditionnelle, où les équipes préparent manuellement les données et créent des rapports, l'IA peut désormais effectuer bon nombre des tâches les plus routinières et répétitives. Les analystes continuent de guider le processus, mais en intégrant l'IA, les équipes d'analytique peuvent préparer les données de manière plus fiable, générer des insights plus rapidement et intégrer les prédictions dans la prise de décision quotidienne.

Chez Databricks, nous ne considérons pas l'IA comme un module complémentaire, mais plutôt comme une fonctionnalité intégrée qui améliore chaque étape du cycle de vie des données lorsqu'elle repose sur une fondation unifiée et bien gouvernée.

Premiers pas avec l'IA pour l'analytique des données

L'IA prend en charge les tâches analytiques courantes telles que la classification des données, l'identification des tendances, la réponse aux questions en langage naturel et la recommandation des meilleures actions suivantes, bien que les organisations doivent toujours gérer les risques tels que les résultats biaisés, la mauvaise qualité des données et les problèmes de gouvernance. Pour commencer, les analystes ont besoin d'une culture des données de base, d'être à l'aise avec les concepts fondamentaux du ML et d'avoir la capacité de valider les résultats.

La plupart des équipes commencent par établir une base de données unifiée et par piloter des cas d'usage de petite taille et à forte valeur ajoutée, mais qu'il s'agisse de prévoir la demande ou d'aider les utilisateurs métier à explorer les données de manière conversationnelle, l'IA étend ce que les équipes d'analytique peuvent accomplir et rend les insights plus largement disponibles.

Comment l'IA améliore chaque étape du workflow d'analytique des données

Dans le domaine de l'analytique des données, les flux de travail passent généralement par les étapes suivantes :

• Collecte de données
• Préparation
• Analyse
• Visualisation
• Prise de décision.

Chaque étape comporte ses propres défis, mais l'IA peut jouer un rôle important et spécifique à chacune d'entre elles.

Collecte de données

À cette étape, l'IA aide les équipes à collecter des informations provenant de diverses sources sans avoir besoin de créer des pipelines personnalisés pour chacune d'entre elles. Les systèmes automatisés peuvent extraire des données d'applications, de documents, de capteurs et d'API, puis les classer pour analyse. L'IA traite également les grands datasets plus efficacement que les outils traditionnels, ce qui est particulièrement utile lorsque les entreprises collectent des données provenant de plusieurs unités opérationnelles ou de streams en temps réel.

Préparation

Pendant la phase de nettoyage et de préparation des données, l'IA peut identifier des anomalies, des valeurs manquantes et des incohérences qu'un analyste mettrait beaucoup plus de temps à trouver. Il peut également automatiser les tâches répétitives comme la mise en forme des champs, la standardisation des étiquettes et la jointure des datasets. Cela réduit le temps que les employés doivent consacrer au travail de préparation manuel et améliore la qualité de l'analyse en aval en la basant sur des données de meilleure qualité.

Analyse

À ce stade, l'IA peut aider à reconnaître des schémas, à prédire des résultats et à détecter des comportements inhabituels. Les modèles basés sur l'IA peuvent fonctionner en continu, ce qui rend possibles l'analyse en temps réel et la prévision. Au lieu d'attendre les rapports planifiés, les équipes peuvent voir les changements en temps réel et réagir immédiatement.

Visualisation

Les outils d'IA peuvent facilement créer des graphiques, des tableaux de bord et des résumés en fonction des données sous-jacentes. Les technologies NLP permettent également aux utilisateurs de poser des questions de manière conversationnelle et de recevoir des explications claires en retour. Cela rend les analyses complexes plus faciles à comprendre et aide les utilisateurs non techniques à explorer les données sans avoir besoin de compétences avancées.

Prise de décision.

L'IA fait passer cette étape au niveau supérieur en permettant aux équipes de passer de décisions basées sur des rapports historiques à des stratégies tournées vers l'avenir. Les solutions d'IA modernes peuvent faire apparaître des anomalies, prévoir les risques et les opportunités émergents, et distiller des signaux non structurés tels que le sentiment des clients en modèles sur lesquels les dirigeants peuvent agir. La combinaison de cette fonctionnalité avec les requêtes en langage naturel réduit le temps de préparation des données tout en fournissant aux analystes des insights basés sur des scénarios « what-if » en temps réel qui favorisent une action rapide.

Exemples pratiques d'analytique basée sur l'IA en action

À mesure que les organisations gagnent en maturité dans leur utilisation de l'IA pour l'analytique des données, et bien qu'il y ait certainement encore une grande marge de développement, il est judicieux d'examiner certaines des façons dont l'IA est actuellement utilisée avec succès dans les catégories suivantes :

• Workflows basés sur des scénarios
• Analytique en temps réel
• Requêtes en langage naturel
• Accélération du temps d'accès aux insights

Workflows basés sur des scénarios

Un exemple courant basé sur un scénario est l'analyse des sentiments, où l'IA analyse les commentaires des clients, les publications sur les réseaux sociaux ou les tickets d'assistance pour déterminer si les clients ont un sentiment positif, neutre ou négatif à l'égard d'un produit ou d'un service. Cela aide les équipes à comprendre les tendances de l'expérience client sans avoir à lire des milliers de commentaires individuels.

L'analyse prédictive est un autre flux de travail largement utilisé, dans lequel les modèles d'IA fournissent des informations prospectives, comme la prévision de la demande, l'estimation du taux d'attrition ou la prédiction des prospects les plus susceptibles de se convertir.

La détection d'anomalies peut signaler des schémas inhabituels dans les transactions, les relevés de capteurs ou les logs système afin que les équipes puissent enquêter sur les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.

Pour les organisations disposant de grands datasets, l'IA peut également générer des résumés rapides qui mettent en évidence les thèmes ou les changements clés, ce qui permet d'économiser des heures de révision manuelle.

Analytique en temps réel

En effectuant une analyse en temps réel optimisée par l'IA, les distributeurs peuvent prévoir les ventes pour des jours spécifiques et ajuster les niveaux de personnel ou de stock. Les fabricants peuvent identifier les problèmes opérationnels dès qu'ils surviennent en monitoring les données des équipements. Les équipes logistiques peuvent suivre les performances de livraison et anticiper les retards. De tels insights en temps réel aident les organisations à réduire le décalage entre la collecte de données et l'action.

Requêtage en langage naturel

L'interrogation en langage naturel rend l'analytique plus accessible. Au lieu d'écrire des requêtes SQL ou de naviguer dans des tableaux de bord, les utilisateurs peuvent poser des questions comme « Quels ont été nos produits les plus vendus au dernier trimestre ? » ou « Montrez-moi les régions où le volume de support augmente. » L'IA interprète la question, exécute l'analyse et renvoie une réponse claire, ce qui abaisse la barrière pour les utilisateurs non techniques des données d'entreprise.

Outils et plateformes permettant l'IA pour l'analytique des données

Les outils de BI basés sur l'IA intègrent de plus en plus de fonctionnalités essentielles pour prendre en charge les flux de travail clés de l'analytique des données. Les fonctionnalités prédictives permettent de prévoir les tendances et d'identifier les risques. L'IA générative peut résumer des datasets ou traduire des résultats techniques en langage simple. L'interrogation en langage naturel rend l'exploration plus intuitive, tandis que la visualisation assistée par l'IA et l'automatisation des workflows réduisent l'effort manuel nécessaire à la création de tableaux de bord, à la préparation des données et à la production de rapports de routine.

Le bon outil dépend toujours du problème que vous résolvez. La prévision nécessite des modèles prédictifs robustes, l'automatisation des tableaux de bord bénéficie de la visualisation assistée par l'IA et l'augmentation des feuilles de calcul est bien plus simple grâce à des fonctionnalités en langage naturel qui réduisent le besoin de formules complexes. Actuellement, certains outils sont plus performants que d'autres pour certaines fonctionnalités, bien que la tendance soit claire. La stack BI moderne converge vers une suite unifiée qui les inclut toutes. Databricks AI/BI rassemble ces fonctionnalités sur une seule et même plateforme, en associant des données gouvernées à l'analytique assistée par l'IA pour des insights plus rapides et plus fiables.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans l'analytique des données

Les avantages de l'utilisation de l'IA pour l'analytique des données concernent généralement la productivité, l'efficacité, la précision, l'accessibilité et l'évolutivité. Les avantages spécifiques sont les suivants :

• Analyse en temps réel plus rapide : l'IA traite rapidement de grands datasets et met à jour les insights en continu, ce qui permet de passer de rapports statiques à des insights toujours à jour.
• Précision et détection de motifs améliorées : les modèles de ML révèlent des tendances, des anomalies et des relations subtiles qui échappent souvent à l'homme, ce qui réduit les erreurs et renforce la rigueur analytique.
• Démocratisation de l'analytique pour les utilisateurs techniques et métier : les interfaces en langage naturel permettent à tout un chacun d'explorer les données en langage courant, ce qui réduit les obstacles et élargit la participation.
• Génération d'insights à grande échelle : les workflows automatisés, les modèles partagés et les plateformes unifiées fournissent des insights cohérents à toutes les équipes, ce qui permet aux analystes de se consacrer à des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

Limites, risques et considérations éthiques

Si l'intégration de l'IA dans l'analytique peut améliorer considérablement l'intelligence des données, elle présente également des risques. Ces risques ne devraient pas empêcher son adoption, mais ils soulignent la nécessité de disposer de bases de données solides et de pratiques responsables. Voici quelques domaines clés à prendre en compte.

Biais, interprétabilité et qualité des données

Les résultats de l'IA dépendent fortement des données à partir desquelles elle apprend. Si les données sont incomplètes ou biaisées, les résultats peuvent également l'être. L'interprétabilité est un autre défi. Certains modèles agissent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile la compréhension de la manière dont ils parviennent à des conclusions. Lorsque le raisonnement interne n'est pas visible, il est encore plus important de maintenir la confiance dans les résultats de l'IA en s'assurant que les données sont propres, précises et bien documentées.

Supervision humaine et gouvernance

L'IA peut générer des insights rapidement et avec confiance, ce qui peut amener les utilisateurs à trop se fier aux résultats automatisés sans les valider. L'IA est puissante, mais elle n'est pas infaillible. Les analystes restent essentiels pour examiner les résultats, valider les hypothèses et s'assurer que les insights correspondent au contexte du monde réel.

C'est en partie pour cette raison que la gouvernance est également importante. Les organisations doivent gérer le contrôle de version, maintenir des flux de travail reproductibles et prendre en charge les pistes d'audit pour suivre la manière dont les modèles ont été construits et les résultats générés. Sans ces contrôles, la résolution des problèmes devient difficile et les risques de conformité augmentent.

Confidentialité et autres défis à prendre en compte

Les systèmes d'IA travaillent souvent avec des données sensibles, ce qui peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité et d'éthique. Les organisations doivent s'assurer que les données sont collectées et utilisées de manière responsable, avec des garanties et des contrôles d'accès appropriés.

Une question à se poser est celle de l'impact éthique de l'utilisation de l'IA pour l'analytique. Les entreprises doivent traiter les données de manière responsable et aider les clients à comprendre comment leurs informations seront utilisées. La transparence est également essentielle. Les organisations devraient être en mesure d'expliquer comment fonctionnent les modèles d'IA, sur quelles données ils s'appuient et comment ils éclairent les décisions. L'utilisation éthique requiert également une supervision humaine pour garantir que l'IA soutient la prise de décision au lieu de remplacer le jugement ou la responsabilité.

Une autre question fréquente est de savoir s'il est acceptable de se fier uniquement à l'IA pour l'analyse des données. Ce n'est pas le cas. L'IA peut accélérer l'analyse et générer des insights, mais elle ne peut pas remplacer l'expertise humaine, la connaissance du domaine ou le jugement éthique. Les flux de travail analytiques les plus performants combinent l'automatisation pilotée par l'IA avec une supervision humaine réfléchie pour garantir la précision et la responsabilité.

Comment l'IA transforme le rôle des data analysts

L'IA transforme déjà le travail quotidien des analystes de données en déplaçant l'équilibre des responsabilités des tâches manuelles vers des activités plus complexes, axées sur le jugement. Les analystes peuvent désormais compter sur l'IA pour automatiser des tâches telles que le nettoyage des données, la création de rapports de routine ou la rédaction de queries répétitives, ainsi que la préparation des datasets, la génération de résumés, la création de visualisations et l'identification de schémas beaucoup plus rapidement qu'ils ne pourraient le faire manuellement.

Cependant, il y a des choses que les analystes peuvent faire et que l'IA ne peut pas faire, ou pas aussi bien, comme évaluer les compromis ou décider quels insights sont les plus importants pour leur équipe. Les analystes apportent le jugement, la connaissance du domaine et l'esprit critique nécessaires pour interpréter les résultats et orienter les décisions. Ils valident également les résultats générés par l'IA pour s'assurer que la logique est solide et que les conclusions sont vérifiables.

Un autre changement est que de nombreux analystes consacrent désormais plus de temps à l'élaboration d'invites efficaces pour les réponses de l'IA, ou au choix de la bonne combinaison de modèles, de queries et de flux de travail pour répondre à une question commerciale. La supervision est une autre responsabilité croissante. Les analystes peuvent constater qu'ils passent plus de temps à monitoring la qualité des données, à vérifier les biais et à s'assurer que les insights automatisés sont exacts et fiables.

Ces changements sont directement liés à une question fréquente : l'IA va-t-elle remplacer les data analysts ? La réponse est que si l'IA peut automatiser des tâches, elle ne peut pas remplacer la réflexion stratégique, la compréhension contextuelle et le jugement éthique qu'apportent les analystes. L'IA valorise le rôle de l'analyste, permettant aux analystes de se concentrer sur la découverte d'insights plus approfondis et sur une aide à la décision plus percutante.

Compétences et prise en main de l'IA dans l'analytique

Bien que l'IA crée de nouvelles opportunités et modifie les responsabilités des analystes, les personnes occupant ces postes doivent tout de même s'efforcer de rester compétitives en développant des compétences pertinentes. =Des compétences émergentes telles que la conception de prompts vous aideront à obtenir de meilleurs résultats avec les outils de BI basés sur l'IA.

De nombreuses équipes commencent par des expériences faciles d'accès qui utilisent des projets exemples, des outils accessibles et des datasets sandbox. De nombreuses plateformes proposent des notebooks guidés ou des exemples intégrés qui accompagnent les utilisateurs dans les workflows courants. Ces petits cas d'usage aident les analystes à prendre confiance tout en apprenant comment l'IA s'intègre dans leurs processus existants.

Au niveau de l'équipe, un flux de travail simple est un excellent moyen d'apprendre. Les analystes peuvent créer un modèle prédictif de base qui prévoit une seule métrique, telle que la demande hebdomadaire ou le taux de désabonnement des clients. Ou ils peuvent essayer d'effectuer une analyse des sentiments sur les avis des clients pour voir comment l'IA classe les commentaires positifs et négatifs.

En développant ces compétences et en expérimentant avec des outils pour débutants, les analystes peuvent commencer à utiliser l'IA de manière significative et se préparer pour des applications plus avancées.

L'avenir de l'analytique de données avec l'IA

L'avenir de l'analytique des données sera presque certainement influencé de manière significative par la trajectoire des avancées en matière d'IA générative et d'automatisation. Alors que l'IA générative étend ce que les équipes peuvent automatiser, elle rend également les données plus accessibles. À mesure que la modélisation prédictive mûrit, nous devrions nous attendre à ce qu'elle devienne plus précise et plus adaptative à mesure que les modèles apprennent à partir de nouvelles données. L'exploration autonome des données devrait également se développer, grâce à des systèmes capables d'analyser des datasets, de détecter des motifs et de faire émerger des insights sans y être invités.

Une autre évolution majeure à surveiller est l'essor des agents IA qui assistent ou complètent les analystes. Agissant en tant que partenaires intelligents, ces agents seront capables d'aider à exécuter des requêtes, à surveiller la qualité des données, à recommander des modèles et à signaler des anomalies, étendant ainsi la portée d'un analyste et accélérant sa prise de décision.

Conclusion

L'IA transforme l'analytique des données de manière significative en accélérant les tâches de routine, en améliorant la précision et en facilitant l'accès aux insights pour un plus grand nombre de personnes. De la préparation des données à la visualisation, l'IA ouvre la voie à de nouveaux niveaux d'automatisation et d'exploration.

Si vous souhaitez que votre entreprise commence à utiliser l'IA avec l'analytique des données, la meilleure façon de commencer est de choisir un domaine de flux de travail pour piloter une amélioration basée sur l'IA. Il pourrait s'agir d'automatiser un rapport récurrent, de résumer un dataset avec des outils de NLP ou de tester un modèle prédictif simple. Des expérimentations de petite taille et ciblées aident les équipes à apprendre ce qui fonctionne et à gagner en confiance avant de se lancer dans des initiatives plus complexes.

Que vous débutiez ou que vous soyez déjà bien avancé, le message est simple : l'IA élargit le champ des possibles en matière d'analytique des données, mais le jugement humain reste essentiel. Lorsque l'IA et l'expertise humaine travaillent de concert, les organisations peuvent utiliser l'IA pour obtenir des insights plus rapidement et prendre de meilleures décisions en se basant sur leurs données.

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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original