Cette semaine sur le blog, nous allons examiner comment les organisations exploitent les plateformes de données configurables comme Skai pour accroître l'impact de l'analyse sur la prise de décisions commerciales optimales. Nous mettrons en lumière la façon dont les différentes parties prenantes interagissent avec la plateforme, alors qu'elle est déployée dans l'organisation d'une entreprise pour soutenir les différents besoins des départements et les objectifs de l'entreprise.
Coup de projecteur aujourd'hui : L'équipe des données et de l'analyse
Le COVID-19 a vu une énorme accélération de la transformation numérique et de l'utilisation des données alors que les organisations s'efforçaient de comprendre l'impact de la pandémie et de planifier à court et à long terme. En fait, alors que la plupart des entreprises ont réduit leurs dépenses informatiques, les budgets consacrés aux données et à l'analyse ont augmenté.
Les équipes informatiques et analytiques sont au cœur de cette transformation et sont chargées d'assurer une bonne gestion et une bonne gouvernance des données. Nombre d'entre elles ont déjà commencé à mettre en place de solides capacités en matière de données, en travaillant seules à l'élaboration d'une solution interne ou en collaborant avec des entités externes sur divers composants et projets d'analyse. Mais lorsqu'il s'agit d'obtenir des résultats, des études montrent que moins de 5 % des entreprises utilisent réellement leurs données pour acquérir un avantage concurrentiel, et que pour chaque dollar dépensé pour développer un algorithme, 100 dollars supplémentaires sont dépensés pour le déployer et le soutenir.
Ces chiffres suggèrent que quelque chose ne va pas du tout dans la manière dont les projets de données et d'analyse sont déployés et confirment d 'autres affirmations selon lesquelles près de 87 % des projets de science des données n'aboutissent jamais à la production.
La plateforme Skai aide les équipes chargées des données et de l'analyse à inverser la tendance, en rassemblant tous les éléments d'un tissu de données dans une seule rubrique :
Collecte de données - Les entreprises peuvent exploiter les ensembles de données existants et ingérer des sources supplémentaires à n'importe quelle échelle, qu'il s'agisse de sources internes ou de sources externes non structurées, réduisant ainsi les efforts nécessaires à la collecte et à la gestion des données. En se concentrant sur la prise de décisions commerciales tout au long du cycle de vie du produit, la Skai connecte des sources de données pertinentes telles que la voix du consommateur, les principaux leaders d'opinion, les critiques de produits, les évaluations de produits, les dépôts de brevets, les blogs, les forums, les données de vente syndiquées et d'autres sources à partir desquelles des signaux de marché peuvent être extraits.
Les données sont nettoyées, augmentées, normalisées et regroupées à l'aide de moteurs d'apprentissage automatique, puis rafraîchies en permanence, alimentant notre moteur d'analyse breveté qui est alors en mesure de faire apparaître des tendances et des perspectives prédictives en temps opportun.
Classification des données - C'est le cœur du cadre analytique qui est le plus difficile à gérer et à maintenir dans le temps. Les techniques d'apprentissage automatique doivent être développées pour des ensembles de données spécifiques, mais elles peuvent ne pas être adaptées à d'autres ensembles de données ou ne pas être aussi robustes d'un ensemble de données à l'autre. Et comme l'ensemble des données continue de croître de manière exponentielle et qu'une plus grande variété de types de données continue d'émerger - les estimations actuelles évaluent la quantité de données créées chaque jour à environ 1,145 trillion de mégaoctets - l'apprentissage automatique doit être en mesure de s'adapter.
En d'autres termes, les données ne sont pas statiques, et la classification doit donc évoluer elle aussi. La classification sémantique des données de la Skai, qui s'appuie sur des technologies NLP brevetées et sur la ML automatique, offre une précision de plus de 90 %. La plateforme propose également des taxonomies curatives, configurables pour répondre aux besoins de l'entreprise, couvrant plus de 40 catégories de produits de grande consommation afin d'assurer une granularité et une spécificité profondes dans les informations qu'il est autrement très difficile d'obtenir.
Accès aux données - De nombreuses organisations disposent déjà de capacités de veille stratégique, via Tableau, Sisense ou autres, et l'apport de données et d'informations supplémentaires générées par la plateforme Skai via une API accroît la valeur de l'écosystème de données au sein de l'entreprise. Les ensembles de données existants peuvent être cloisonnés ou mal classés, ou les questions commerciales pour lesquelles l'outil de visualisation est développé peuvent ne pas être axées sur les impératifs stratégiques, ce qui est une autre façon d'entraver l'analyse au sein d'une entreprise, et l'ouverture de la plateforme Skai permet de surmonter ces difficultés. La plate-forme Skai permet de surmonter ces difficultés. Elle propose également l'intégration d'un datamart, qui offre un accès direct à son lac de données connecté afin que les entreprises puissent gérer l'analyse en interne. Des applications analytiques avec des modèles prêts à l'emploi sont également disponibles.
Pour les équipes chargées des données et de l'analyse, la mise en place d'un système nécessite une gamme complète de personnel de développement informatique, y compris la capacité de créer des interfaces et des tableaux de bord conviviaux, sans parler des coûts exponentiels liés à la mise en place et à la maintenance d'un tel système au fil du temps. Récemment, l'Office américain des brevets et des marques a accordé un brevet à la Skai pour sa méthode d'extraction automatique de données à partir de sources de données non structurées. L'importance de ce brevet pour les équipes chargées des données et de l'analyse réside dans le fait qu'il met automatiquement à jour les structures des bases de données et les modèles analytiques au sein de la plateforme lorsqu'on leur soumet de nouvelles questions commerciales nécessitant de nouvelles sources et de nouveaux types de données, ce qui répond au prochain problème auquel sont confrontées les équipes chargées des données et de l'analyse : le temps et l'urgence.
Dans une situation comme celle que nous connaissons aujourd'hui, où un événement probant peut entraîner des changements sismiques pour une entreprise, il n'est tout simplement pas possible d'attendre pour mettre en place un système d'analyse. Le fait de connaître le lien entre les performances de l'entreprise et la dynamique du marché ou de relier un ensemble de données unifiées sur la voix du client au développement et à l'optimisation des produits permet à une entreprise qui cherche à déterminer la meilleure façon de sortir intacte de cette crise et de se positionner pour la croissance, de ne plus avoir à se poser de questions. Le fait que l'équipe informatique et analytique soit la gardienne du processus de gestion des données signifie qu'elle est bien placée pour être un héros - si elle peut réussir.
Une plateforme de données configurable comme Skai contribue à la réussite, en permettant une mise en œuvre plus rapide de l'analyse et en générant un retour sur investissement et un impact mesurables pour l'organisation qui s'appuie de plus en plus sur les données pour stimuler la croissance.
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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. La Skai a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.
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