Comment équilibrez-vous vitesse, précision et évolutivité lors de l’utilisation de l’IA et de l’automatisation pour la BI ?
L’intelligence d’affaires (BI) est le processus de transformation des données en informations qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Cependant, les données connaissent une croissance exponentielle et les méthodes de BI traditionnelles peuvent avoir du mal à répondre à la demande de vitesse, de précision et d’évolutivité. C’est pourquoi de nombreux professionnels de la BI se tournent vers l’intelligence artificielle et l’automatisation pour améliorer leurs capacités de BI. Mais comment équilibrer ces trois facteurs lors de l’utilisation de l’IA et de l’automatisation pour la BI ? Voici quelques conseils pour vous aider à obtenir des résultats optimaux.
Avant d’appliquer une technique d’IA ou d’automatisation, vous devez comprendre vos sources de données, votre qualité et votre structure. Vous devez identifier le type de données dont vous disposez, d’où elles viennent, comment elles sont stockées et comment elles sont nettoyées et validées. Vous devez également définir vos objectifs de données, vos métriques et vos indicateurs de performance clés, et les aligner sur vos objectifs commerciaux. Cela vous aidera à sélectionner les bons outils et méthodes d’IA et d’automatisation pour votre analyse et votre visualisation de données.
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Neha Aggarwal
Passionate CX Leader with expertise in Storytelling, Business Insights, and Change Management. Committed to creating exceptional customer experiences through cultural understanding and human behavior learning!
In addition to understanding and cleansing the data as well as putting a governance structure, it is important to also understand the business objectives as well as the domain/industry the data belongs to. Clearing defining the business objectives helps set the direction and focus of the analysis using any AI or automation tool. A sound domain knowledge and familiarity with the relevant terminology, contextual factors, seasonality and concepts could influence the analysis. And, without knowing such details, the tool used for analysis would be of little use.
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Tarundeep Dhot
Associate Vice President, Financial Crimes & Fraud Management at TD | Harvard Business Review Advisory Council
Here's how you can strike the right balance: 1. Establish a Data Governance Framework: Ensure that your data is reliable, consistent, and up-to-date, allowing you to make informed decisions with confidence. 2. Perform Data Profiling & Cleansing: Dive deep into your data to identify inconsistencies, errors, and outliers. Use automated tools to profile and cleanse your data, ensuring its accuracy and enhancing the reliability of analytics. 3. Embrace Data Visualization & Storytelling: Transform raw data into meaningful insights through effective data visualization and storytelling techniques. Use intuitive tools to present complex data in a visually appealing and understandable manner, facilitating faster comprehension and decision-making.
Lorsque vous envisagez des outils d’IA et d’automatisation pour la BI, il est important d’évaluer les fonctionnalités, les avantages et les limites de chaque outil. Tenez compte du niveau d’automatisation requis pour configurer, exécuter et surveiller l’outil; le type d’IA utilisé pour analyser et interpréter les données; l’évolutivité dans le traitement de grands volumes, la variété et la vitesse des données; et l’exactitude des résultats et des recommandations. En outre, tenez compte de la façon dont l’outil gère les données complexes, non structurées ou dynamiques, ainsi que de la façon dont il s’intègre à d’autres plates-formes et systèmes de données. En fin de compte, vous devez comparer ces facteurs avec vos besoins en données, votre budget et vos compétences pour vous assurer de sélectionner le meilleur outil pour les besoins de votre entreprise.
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Tarundeep Dhot
Associate Vice President, Financial Crimes & Fraud Management at TD | Harvard Business Review Advisory Council
Speed is essential for real-time decision-making, and tools with efficient data processing capabilities, such as parallel computing, can accelerate analysis and reduce processing times. Accuracy is paramount for reliable insights, and tools with advanced machine learning algorithms that handle diverse data types and address biases can ensure accurate predictions and classifications. Scalability is crucial to handle growing data volumes, and tools with cloud-based solutions or distributed computing architectures enable seamless expansion without compromising performance. The chosen tools should integrate seamlessly with existing infrastructure, and considerations should be given to support and maintenance services.
Une fois que vous avez choisi et mis en œuvre vos outils d’IA et d’automatisation, il est important de tester et de valider vos résultats. Assurez-vous que les outils produisent des informations précises, pertinentes et exploitables qui correspondent à vos objectifs de données et à vos objectifs commerciaux. De plus, surveillez la performance et l’efficacité des outils et identifiez les problèmes ou les lacunes à améliorer. Pour ce faire, utilisez des outils de qualité des données pour vérifier l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence; des outils de gouvernance des données pour assurer la sécurité, la conformité et la traçabilité; des outils de visualisation des données pour présenter les données de manière claire, engageante et significative; des outils de narration de données pour communiquer des idées et des recommandations aux intervenants; et des outils de rétroaction pour recueillir et analyser les réponses des utilisateurs.
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Tarundeep Dhot
Associate Vice President, Financial Crimes & Fraud Management at TD | Harvard Business Review Advisory Council
In the realm of Business Intelligence (BI), testing and validating results are crucial steps when utilizing AI and automation. Rigorous testing ensures the accuracy and reliability of AI models and automated processes. It involves evaluating the performance of algorithms, assessing data quality, and conducting thorough validation exercises. By testing and validating results, organizations can identify and rectify any issues, such as biases or inaccuracies, ensuring the trustworthiness of insights generated through AI-driven BI automation. These practices instill confidence in decision-making, enhance data-driven strategies, and drive successful outcomes in the ever-evolving world of BI.
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Neha Aggarwal
Passionate CX Leader with expertise in Storytelling, Business Insights, and Change Management. Committed to creating exceptional customer experiences through cultural understanding and human behavior learning!
While the tools can automate the analysis and quickly synthesise huge amount of data, it is important to be curious and thoughtful to see if every result generated by the AI tool makes sense or not. For instance, the data may show positive or negative correlation but that shouldn’t be confused with causation, a very common mistake I have seen. So in order to make use of these tools the user should must exercise the right judgement about the type of methodology and techniques that should be used.
Enfin, vous devez optimiser et itérer votre processus BI à l’aide de l’IA et de l’automatisation. Il est essentiel d’évaluer en permanence vos besoins, objectifs et résultats en matière de données, et d’ajuster vos outils et méthodes en conséquence. De plus, vous devez rester à jour avec les dernières tendances et innovations en matière d’IA et d’automatisation, et explorer de nouvelles façons d’améliorer vos capacités BI. Pour optimiser et itérer votre processus, vous pouvez utiliser des outils d’analyse de données pour mesurer et améliorer les performances, des outils d’intégration de données pour connecter différentes sources et systèmes, des outils d’augmentation de données pour enrichir et étendre les données avec des informations supplémentaires et des outils d’expérimentation de données pour tester divers scénarios d’IA et d’automatisation.
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Tarundeep Dhot
Associate Vice President, Financial Crimes & Fraud Management at TD | Harvard Business Review Advisory Council
Optimization involves aligning AI algorithms and automation tools with specific business objectives, ensuring they generate actionable insights. By iteratively refining the BI process, organizations can identify areas for improvement, address biases, enhance data quality, and fine-tune algorithms to increase accuracy and relevance. This iterative approach empowers organizations to adapt to changing business needs, leverage emerging technologies, and stay ahead of the competition. With a commitment to optimization and iteration, businesses can unlock the full potential of AI and automation, making data-driven decisions that drive growth, efficiency, and success.
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