Incorpore des avancées de pointe en matière de NLP et d'autres capacités basées sur l'IA pour améliorer la précision, la granularité et la facilité d'utilisation des données externes.
New York, NY - (30 juin 2020) - Signals Analytics, la plateforme d'analyse avancée de nouvelle génération qui exploite les données externes pour découvrir des tendances et des informations prédictives, annonce aujourd'hui un nouveau déploiement de sa plateforme primée, tirant parti de percées dans le domaine du NLP, de l'apprentissage automatique et d'autres capacités qui améliorent la précision, le détail et l'utilisation de l'analyse avancée au sein de l'entreprise. Les nouvelles fonctionnalités qui couvrent l'ensemble du parcours des données, telles que le regroupement de produits de commerce électronique, l'auteur, l'affiliation et l'affinement de la marque, l'intégration de la base de données et une alerte quotidienne, permettent aux entreprises d'intégrer de manière transparente Signals Analytics dans leurs piles technologiques de veille stratégique existantes, tout en faisant émerger des informations actionnables hautement détaillées et prédictives dans un plus large éventail de cas d'utilisation.
S'il est bien établi que les organisations qui s'appuient sur des données sont nettement plus performantes que leurs homologues, beaucoup d'entre elles éprouvent des difficultés à mettre en place des outils d'analyse et à intégrer des processus décisionnels fondés sur des données dans leur entreprise. Le défi est d'autant plus grand que l'intérêt pour la connexion de données externes augmente afin d'obtenir le sentiment des consommateurs et une meilleure compréhension du paysage du marché. Le problème le plus difficile à résoudre est la nature intrinsèque de ces sources de données externes - elles sont généralement non structurées, non connectées et composées de nombreux types de données différents qui peuvent changer fréquemment. Les dernières avancées annoncées aujourd'hui permettront aux entreprises de lutter en toute transparence contre ces obstacles courants afin de mieux exploiter les données et les analyses dans leurs processus commerciaux.
"Il existe une distinction claire entre les leaders du marché et les retardataires en ce qui concerne l'utilisation de l'analyse, et dans des moments comme celui-ci, la valeur des données et l'utilisation des données ne feront que contribuer à séparer davantage les gagnants des perdants", déclare Tom Davenport, auteur renommé et expert de l'analyse. "Si les avantages de l'analyse sont bien compris en théorie, dans la pratique, la mise en œuvre de l'analyse est très difficile et le traitement des données externes rend la tâche encore plus ardue. Des plateformes telles que Signals Analytics mettent l'objectif final à portée de main d'une manière pratique et accessible, en aidant à répondre à de nombreuses questions commerciales critiques au sein de l'entreprise."
Récipiendaire du prix Frost and Sullivan 2020 North America Enabling Technology Leadership Award, Signals Analytics englobe les principaux composants d'un tissu de données : la couche de collecte des données, la couche de classification des données et la couche d'accès aux données, qui sont toutes configurables pour répondre aux besoins de l'entreprise. Plus de 13 000 sources de données sont connectées et harmonisées par le moteur analytique, qui extrait le contexte et le sentiment et génère des informations qui sont présentées dans plus de 100 modèles et applications analytiques prêts à l'emploi. Les informations générées par la plateforme étant extrêmement précises et contextualisées, elles permettent de raccourcir les cycles de développement des produits, de réduire les délais associés à la veille commerciale et au positionnement concurrentiel, et de maximiser l'efficacité des décisions commerciales et des stratégies de marketing, ce qui rapproche les marques de leurs clients et leur donne un avantage décisif pour prévoir les tendances et y réagir. Avec une liste impressionnante de grandes marques de produits de grande consommation et de produits pharmaceutiques, Signals Analytics a déjà prouvé qu'elle permettait d'obtenir un retour sur investissement maximal. Les nouvelles fonctionnalités permettent à la plateforme d'atteindre un nouveau niveau de précision, d'évolutivité et de compréhension.
"Depuis le premier jour, notre engagement a été d'utiliser l'IA pour alimenter l'avenir de l'intelligence économique et augmenter l'impact commercial de l'analyse pour l'entreprise", a déclaré Gil Sadeh, PDG et cofondateur de Signals Analytics. "Cela signifie, étant donné le volume de données externes et la rapidité avec laquelle elles changent, que nous devons continuer à nous concentrer sur la connexion d'un nombre croissant de sources de données, à repousser les limites avec le NLP pour extraire des informations granulaires et exploitables, et à permettre des intégrations avec d'autres plates-formes de veille stratégique. Les capacités que nous annonçons aujourd'hui, telles que l'auto ML et le product clustering par exemple, montrent la profondeur de notre focus sur l'IA, tandis que les alertes quotidiennes démontrent comment notre plateforme fournit une valeur stratégique et tactique à de multiples parties prenantes à travers l'entreprise".
Nouvelles capacités d'analyse avancée
- Les nouveaux moteurs NLP et d'apprentissage automatique (auto ML) améliorent la collecte et la classification des données et permettent de relever des défis uniques en matière d'analyse de données externes, tels que le regroupement de produits, l'auteur, l'affiliation et l'affinement de la marque.
Le regroupement de produits est une fonctionnalité qui permet d'identifier des produits identiques mais portant des noms différents chez différents e-commerçants, ce qui évite de fausser les résultats de l'analyse. Avec une précision de reconnaissance supérieure à 90 %, les entreprises peuvent configurer cette fonctionnalité et adapter les résultats de l'analyse prédictive à leur activité. Cela se traduit par une prise de décision plus anticipée qui réduit les risques et maximise les résultats de l'entreprise.
Les capacités d'affinement de l' auteur, de l'affiliation et de la marque font partie d'un ensemble de nouvelles fonctions de reconnaissance d'entités nommées (NER) qui permettent des modèles de représentation précis pour identifier avec exactitude les auteurs, les institutions de recherche et les marques de produits de grande consommation au sein d'un grand dépôt. Le modèle compare les auteurs et les marques de chaque nouvel article de recherche, brevet ou essai clinique et détermine s'il y a correspondance ou si le modèle de représentation doit être augmenté.
- L'ouverture élargie de la plateforme grâce à la nouvelle intégration du Data Mart offre une connexion directe aux ensembles de données connectées et classifiées de Signals Analytics pour que les organisations puissent effectuer des analyses dans leurs propres environnements de veille stratégique.
"Avec l'annonce d'aujourd'hui, nous répondons à un appel du marché pour des plateformes plus ouvertes qui augmentent l'impact de l'analytique dans l'entreprise, avec une plus grande flexibilité pour prendre en charge de multiples cas d'utilisation tout en réduisant la dépendance à l'égard de l'expertise interne en matière d'analytique, de science des données et d'apprentissage automatique. L'extension de la connectivité et de l'ouverture de la plateforme aide nos clients à s'éloigner des projets d'analyse lourds, tout en répondant à leur besoin d'être guidés par les données et précis dans leur processus de prise de décision", a conclu M. Sadeh.
De plus amples informations sont disponibles sur le webinaire à la demande "Competing with Analytics and External Data", co-animé par Tom Davenport et Gil Sadeh.