Le traitement des données est devenu un enjeu majeur pour les entreprises. Face à l’explosion des volumes d’informations disponibles, elles doivent s’équiper d’outils performants pour trier et analyser les données utiles pour leurs décisions stratégiques. L’usage de la data intelligence vient répondre à ce besoin. En combinant les techniques d’analyse de données, le traitement du Big Data et l’intelligence artificielle, elle s’impose à présent comme un outil incontournable pour le développement des sociétés. Quelle est la définition de la data intelligence ? Comet Data vous éclaire sur le sujet.
Qu’est-ce que la data intelligence ? Définition
La data intelligence (ou “intelligence des données”) désigne un processus d’exploration et d’analyse de données destiné à extraire des enseignements utiles pour une entreprise. Il est mis en œuvre à l’aide de logiciels qui intègrent des technologies comme le machine learning pour affiner les analyses et identifier des tendances.
L’intelligence de données est une discipline née de l’association entre l’intelligence artificielle (IA) et le Big Data (l’exploitation des données non structurées en provenance du web). Les algorithmes développés par l’IA ont facilité la collecte, le tri et l’analyse de la masse croissante d’informations disponibles en ligne.
Cette technologie croise des ressources internes à l’entreprise, comme son CRM ou ses données comptables, avec les ressources externes du Big Data. Ces dernières très variées : elles peuvent inclure des informations partagées sur les réseaux sociaux, des données de partenaires ou d’autres entreprises privées, ou bien encore des renseignements en open data (en accès libre, produits par des collectivités publiques, des entreprises privées ou des individus).
La data intelligence est une branche de la data science, qui vise à extraire des informations claires à partir de données brutes. L’intelligence des données se concentre plus spécifiquement sur la collecte, le traitement et l’analyse d’informations à destination du développement des sociétés.
Un mot sur la notion d’intelligence. Le terme anglais renvoie à la notion de renseignement, plutôt qu’à celle d’un processus réflexif. Il faut donc comprendre que cette technologie a pour but de rassembler des informations de façon pertinente grâce à des automatisations et des algorithmes, afin qu’elles puissent ensuite être exploitées efficacement.
Data intelligence et business intelligence : quelles différences ?
Les deux termes sont parfois confondus, car tous deux reposent sur l’analyse des données. Ces deux notions sont en réalité distinctes, mais complémentaires.
Par définition, la data intelligence traite une masse conséquente d’informations afin d’extraire des insights (solutions à un problème) exploitables ou de construire des modèles prédictifs utiles à la prise de décision.
De son côté, la business intelligence (ou informatique décisionnelle) vient exploiter les données opérationnelles existantes pour les modéliser. Elle génère ainsi des tableaux de bord, des infographies ou des graphiques. Elle aide aussi à renseigner les KPI de l’entreprise.
Pour prendre un exemple au niveau d’un site e-commerce, la business intelligence est utilisée pour identifier les articles les plus performants ou suivre les notes données par les clients. De son côté, la data intelligence va proposer des stratégies pour améliorer l’expérience du client ou anticiper les tendances à venir sur le marché.
La business intelligence peut donc être combinée à la data intelligence pour offrir une vision complète du traitement de vos informations. Chez Comet Data, nous intégrons justement les deux pour construire un outil de traitement de données performant et adapté aux problématiques de votre entreprise. Pour en savoir plus, venez découvrir nos services de création sur mesure.
Quel est l’intérêt de cette technologie pour les entreprises ?
Faciliter les prises de décision stratégiques
La data intelligence fait émerger des informations et des insights sur lesquelles s’appuient ensuite les dirigeants d’entreprise pour leur prise de décision. Elles apportent une visibilité des informations en temps réel sur la société, son environnement ou encore sa clientèle. Par exemple, à partir des données récoltées sur les comportements d’achat des clients, une société de e-commerce peut développer de nouveaux produits qui répondent aux attentes actuelles de sa cible.
Identifier des opportunités
L’examen des données facilite l’identification d’opportunités pour l’entreprise. Cette technologie génère des modèles statistiques et des modèles prédictifs qui identifient des tendances émergentes. Cet éclairage offre un atout en matière de compétitivité.
Améliorer le fonctionnement interne de l’entreprise
L’analyse des données permet de suggérer des améliorations dans les processus internes de l’entreprise. Celle-ci peut ainsi ajuster ses pratiques pour gagner du temps ou réduire certains coûts.
Ces outils d’analyse prédictive sont aussi pertinents pour identifier des zones de risques, notamment en matière d’investissement financier. Ils peuvent suggérer des modalités d’investissement plus rentables et plus sécurisées pour l’entreprise.
Fluidifier la communication interne
La centralisation des données au sein d’un même outil facilite la communication des informations entre tous les pôles d’une société. La structure peut alors partager les accès en fonction des besoins des équipes. Elles obtiennent ainsi un accès en temps réel aux éléments qui les concernent.
Mieux connaître le comportement des clients
L’analyse du comportement d’achat des clients est pertinente pour comprendre leurs préférences et leurs besoins. L’entreprise a la possibilité ensuite d’adapter son customer care et son parcours client afin de répondre précisément à leurs attentes.
Par exemple, les outils de business intelligence peuvent détecter que les consommateurs achètent régulièrement un produit spécifique après un premier investissement. À partir de cette information, l’entreprise peut ajuster ses campagnes de promotion ou proposer l’achat d’articles complémentaires dans le panier de son site e-commerce.
Quelles sont les méthodes employées par la data intelligence ?
Plusieurs techniques et outils sont combinés pour offrir une analyse aboutie des données. Parmi ces derniers, il est possible de citer :
- Le Data Mining. Il traite un volume conséquent de données, issues notamment du Big Data, afin d’identifier des schémas récurrents.
- Le Machine learning. C’est une branche spécifique de l’intelligence artificielle, qui permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes à partir des données qu’elles analysent. Elles s’appuient, entre autres, sur les informations récoltées grâce au Data Mining.
- La Data visualisation (visualisation de données). Cette technologie transforme les données en visuels, comme des infographies, des tableaux ou encore des graphiques.
- L’automatisation des données. Celles-ci sont transférées et exploitées en temps réel.
- L’analyse descriptive. Elle décrit les informations qui se sont déroulées dans le passé.
- L’analyse diagnostique. Elle se charge de comprendre les raisons du déroulement d’un événement.
- L’analyse prédictive. Elle se fonde sur des modèles statistiques, des techniques de modélisation et l’intelligence artificielle pour identifier des schémas récurrents et des tendances ou des comportements à venir.
- L’analyse prescriptive. Complémentaire à l’analyse prédictive, elle suggère des actions pour anticiper et s’adapter à des événements à venir.
Quels sont les enjeux de cette technologie de traitement de données ?
La pertinence des données
Les outils traitent une masse importante d’informations, et les éléments identifiés doivent être vraiment pertinents pour l’entreprise. Une information qui est insuffisamment qualifiée pourrait avoir une incidence négative sur l’analyse.
Pour éviter cette situation, il convient d’instaurer une sélection rigoureuse des données initiales, afin d’éliminer tout élément inexact ou non pertinent. De plus, les logiciels effectuent un nettoyage des premières données récoltées afin d’extraire exclusivement celles qui sont réellement utiles.
La sécurité des données
Les technologies utilisées traitent des données confidentielles et sensibles. Elles sont en mesure de suivre leur diffusion au sein de l’organisation ou de l’entreprise, afin d’identifier tout potentiel accès suspect. Elles fluidifient ainsi l’accès aux données, tout en garantissant leur protection.
Comment fonctionne l’intelligence de données ?
Les technologies commencent par collecter les données à partir de différents supports hétérogènes. Elles rassemblent ensuite les informations au sein d’un data warehouse (entrepôt de données) qui est une base de données brutes.
Ces dernières sont ensuite triées. Au cours de ce nettoyage, les outils éliminent les erreurs, les données non pertinentes ou encore les doublons. Ce processus technologique peut être à ce stade combiné à l’analyse humaine, afin de vérifier la qualité des informations récoltées.
Les renseignements sont ensuite diffusés dans un format pertinent pour être lisibles. Ils sont rassemblés au sein d’un data fabric. À l’instar d’un métier à tisser, cet environnement connecte les informations entre elles pour qu’elles puissent ensuite être exploitées et analysées.
Comment développer la data intelligence au sein de votre entreprise ?
Pour mettre en place cette technologie au sein de votre entreprise, il est nécessaire de :
- Définir vos objectifs. Il convient de commencer par vous questionner sur les objectifs que vous souhaitez atteindre grâce à cette analyse. Vous pourrez ensuite développer une politique de gouvernance des données (toutes les règles de traitement d’informations). Elle regroupe, entre autres, les normes à suivre, les règles de sécurité, les indicateurs de performance (KPI) ou encore le respect de la conformité au RGPD. Au cours de cette phase, il est aussi possible de fixer les conditions d’accès et les responsabilités de chaque utilisateur.
- Rassembler les données à traiter. Il s’agit ensuite de dresser la liste des ressources internes et externes à exploiter avant de récupérer leurs données.
- Déployer les outils de données intelligentes. La sélection des logiciels est à mener au regard des besoins et des objectifs de votre entreprise, ainsi que de la complexité des informations traitées. Il est possible d’utiliser à la fois des outils de traitement de données (dont des plateformes de traitement Big Data pour l’analyse de forts volumes), des logiciels de visualisation, des technologies de stockage, ou encore des outils de gestion de sécurité.
- Former le personnel. Pour être en mesure de comprendre les résultats, il est nécessaire de former les salariés à l’usage de ces technologies. Ils doivent être capables de tirer facilement des enseignements à partir des éléments récoltés.
Chez Comet Data, nous vous proposons de mener cette transition au sein de votre entreprise. Nous sélectionnons avec soin les logiciels utilisés afin de vous offrir une solution adaptée à votre business, vos problématiques et votre secteur d’activité.
Exemples d’application de logiciels d’intelligence de données
L’E-commerce
La data intelligence est utilisée pour optimiser et personnaliser l’expérience de chaque utilisateur d’une boutique en ligne. Selon son historique d’achat et ses habitudes de navigation, le site personnalise le parcours d’achat et suggérer des articles en fonction des préférences du consommateur. Cette attention contribue à améliorer le taux de rétention et le taux de conversion des clients.
La combinaison de l’étude des tendances du marché et de l’analyse prédictive est aussi pertinente pour améliorer la gestion des stocks. L’entreprise est alors en mesure d’augmenter plus facilement le volume des articles plébiscités et de réduire ses surplus.
Le marketing
La data intelligence est notamment utilisée pour optimiser les campagnes marketing. Elle facilite la segmentation de la communication de l’entreprise en fonction du profil de ses consommateurs. Ce ciblage augmente l’engagement des clients et améliore le retour sur investissement (ROI) de la structure.
La santé
L’intelligence des données contribue à améliorer la prise en charge des patients. Les logiciels permettent de centraliser leur historique médical et de le rendre accessible aux différents professionnels de santé. L’analyse des antécédents médicaux, de leurs parcours et des traitements en cours facilite le diagnostic et aide à prévenir l’apparition de pathologies.
Cette technologie est également utilisée pour optimiser la communication au sein des établissements de santé. Par exemple, un suivi des stocks avancé permet aux équipes de réagir rapidement en cas d’urgence médicale.
Enfin, la data intelligence est aussi très pertinente dans le secteur de la recherche scientifique. Elle est notamment utilisée pour renforcer la pharmacovigilance (surveillance des médicaments et de leurs effets indésirables), surveiller l’émergence d’épidémies, ou encore pour identifier les facteurs de risques liés à certaines pathologies.
Les finances
L’intelligence des données est utilisée pour améliorer la sécurité des banques. Elle contribue à lutter contre les fraudes et le blanchiment d’argent, en détectant rapidement tout mouvement suspect. Elles facilitent également la prise de décision en matière d’investissement, grâce à l’évaluation des risques.
Cette technologie contribue aussi à optimiser l’expérience client. Elle automatise les tâches répétitives pour permettre aux conseillers de dégager plus de temps dans l’accompagnement et le conseil de leurs clients.
Par définition, la data intelligence est donc un ensemble de technologies destinées à rassembler et traiter vos données pour retirer des enseignements intéressants pour le développement de votre entreprise. L’association de ces outils doit s’adapter aux problématiques et à l’organisation de votre business.
Chez Comet Data, nous concevons une solution d’analyse adaptée à votre activité. Nous connectons l’ensemble de vos logiciels entre eux pour vous fournir un outil de visualisation pertinent pour vos décisions stratégiques. Prenez rendez-vous pour découvrir nos solutions.