Analyse des données : l’IA et le machine learning pavent la voie aux analystes du futur en 2021

ThoughtSpot, le leader de l’analyse et la recherche de données basées sur l’IA présente son livre blanc en format ebook intitulé Devenir un analyste du futur qui met en évidence les 7 axes majeurs qui permettront aux data scientistes de devenir les analystes du futur en 2021. L'exploitation accrue de l'IA et du machine learning dans les processus de BI leur permet d'augmenter considérablement leur impact sur l'entreprise en démocratisant l'accès aux données pour tous et en gagnant ainsi du temps pour se concentrer sur les projets stratégiques.

« Les data scientistes jouent un rôle crucial dans toutes les entreprises et guident l’amélioration des processus, produits, services et logiciels par l’analyse des données. Ils sont cependant, pour la plupart, trop cantonnés à un simple rôle de magicien du tableau Excel et de créateurs de rapports », explique Benjamin Caller, Regional Vice-Président de ThoughtSpot pour la région EMEA. « L’IA et le machine learning doivent les aider à aller plus loin et à transformer leur rôle. Les analystes de demain peuvent s’appuyer sur la technologie pour stimuler l’innovation et favoriser une culture des données axée sur l’analyse en libre- service pour tous les collaborateurs. »

Selon le livre blanc, voici les sept axes qui doivent faciliter la transformation des data scientistes actuels en analystes du futur en 2021 :

Stratégie : Les analystes sont encore aujourd’hui trop cantonnés à un rôle de créateur de rapports. Ils ont une occasion unique d’apporter une valeur ajoutée significative et de mener des initiatives commerciales stratégiques. En tant que « Conseillers de confiance », les analystes comprennent le business au travers des opérations quotidiennes et peuvent fournir un contenu de valeur aux parties prenantes des entreprises, ont la capacité d’affiner les processus commerciaux, ont un accès et une visibilité sans entrave aux modes de gestion. Le rôle de l’analyste de doit donc plus se cantonner à répondre à « ce qui s’est passé », mais à « pourquoi ça s’est passé ».

Autonomisation : Les analystes ont besoin de donner de plus en plus d’autonomie aux collaborateurs non techniques de l’entreprise. Plutôt que de passer du temps à créer et pousser les rapports, il est important qu’ils donnent aux autres membres de l’organisation la capacité d’interroger les données et de répondre à leurs interrogations. En tant qu’experts de l’intelligence économique, les analystes ont des connaissances ésotériques qui ne sont pas communément partagées avec les utilisateurs professionnels. La solutions de ThoughtSpot basé sur l'IA et le machine learning permet aux utilisateurs de simplement poser leurs propres questions et d’y répondre.

Compréhension des données : Il y a toujours eu un écart important entre le langage de l’entreprise et la façon dont les données sont stockées dans les bases de données. Les noms des colonnes peuvent être (et sont souvent) stockés différemment, ce qui laisse la porte ouverte à la confusion. Le rôle des analystes est unique en ce sens qu’ils parlent couramment la langue de l’entreprise et des données. Les outils d’analyse modernes dopé à l'IA comme ThoughtSpot permettent aux analystes de traduire les données dans la langue de l’entreprise en changeant non seulement les en-têtes des colonnes et les noms de champ, mais aussi en ajoutant des synonymes afin que plusieurs utilisateurs puissent poser des questions dans un format flexible avec moins de marge d’erreur.

Optimiser les Workflows : Les analystes ont mieux à faire que de passer au crible de grandes quantités de données, dans l’espoir de trouver des pépites d’information intéressantes. Les algorithmes de machine learning de ThoughtSpot permettent de découvrir automatiquement des indications cachées et répondant à des questions que les analystes et leurs collaborateurs n’ont même pas penser à poser. Les outils de bureau traditionnels compliquent encore la découverte d’informations, car, une fois prototypes, les rapports doivent encore être publiés pour que d’autres puissent les consommer. ThoughtSpot contourne ce long processus en offrant une interface utilisateur unique basée sur un navigateur pour se connecter, modéliser, rechercher et partager du contenu avec d’autres utilisateurs en un temps record.

Vitesse : Les volumes de données augmentent à un rythme exponentiel, mais la plupart des outils d’analyse luttent déjà avec l’ampleur des données existantes. Pour conserver des performances élevées sur de grands ensembles de données, il est souvent nécessaire de procéder à des agrégations, ce qui enlève de la granularité.ThoughtSpot est conçue pour être toujours aussi performantes à l’échelle, en répondant à des questions complexes en quelques secondes, sur des milliards de lignes de données à leur niveau le plus granulaire.

La puissance : Les volumes et la disparité des données obligent les analystes à construire plusieurs ensembles de données, chacun avec son propre tableau de bord, ce qui favorise la prolifération des rapports. Ces limitations augmentent non seulement les temps de maintenance, mais elles rendent encore plus confus les utilisateurs finaux. ThoughtSpot a été conçu pour analyser des modèles de données complexes à l’échelle, sans être gêné par les performances.

La motivation : Les retards dans la transmission des rapports peuvent être dévastateurs. Des dizaines de tableaux de bord et des centaines (parfois des milliers) de rapports peuvent rester inutilisés (ou pire, invisibles), tandis que les demandes en attente s’accumulent. Grâce à cette nouvelle liberté apportée par la technologie, ils sont en mesure d’apporter plus de valeur à leur entreprise en utilisant moins de temps et d’efforts. Ce gain leur permet de se consacrer à affiner les processus métier, à améliorer les opérations, à réduire les risques financiers, à accroître l’adoption et la fluidité des données, à éduquer l’entreprise pour qu’elle devienne plus orientée vers les données et à ajouter plus de valeur que jamais.