Nous vivons dans un monde axé sur les données. Par exemple, si vous activez des fournisseurs de localisation sur Google Maps et, un an plus tard, visitez votre chronologie, il peut vous informer de votre emplacement précisément le même jour un an auparavant. Si vous activez les solutions d'activation Facebook, cela suggère des amis que vous devriez demander si vous allez quelque part.
Les entreprises qui réussissent tirent leur sagesse et leurs informations de toutes les informations collectées pour identifier leurs clients cibles et leur proposer des produits et des solutions.
À partir de l'environnement de marché tumultueux actuel, l'information est à l'origine de changements dans les modèles commerciaux. Le paiement à l'utilisation, activé par les programmes cloud, est devenu une pratique bien établie. À titre d'exemple, l'émergence d'Uber a perturbé le secteur des taxis. L'objectif est passé d'une approche centrée sur le système à votre approche centrée sur l'utilisateur. Même les entreprises conventionnelles, comme l'assurance, offrent un libre-service pour l'achat et la gestion de polices 24 heures sur 24 en ligne, sur des appareils mobiles ainsi que via des stations de réseautage social. Les produits et solutions rendus possibles par les nouvelles technologies telles que le big data, l'intelligence artificielle (IA), la blockchain et la réalité virtuelle et augmentée sont exploités par les organisations d'ingénierie financière pour introduire des produits et services créatifs.
La perturbation du marché oblige les organisations à acheter ce qu'elles peuvent, à construire ce dont elles ont besoin et à sous-traiter le reste pour rester compétitives. Mettre l'accent sur la création est désormais crucial pour les entreprises qui doivent développer de nouveaux produits et services pour se distinguer de la concurrence. Adopter des approches de transformation numérique en automatisant les actions de contact avec les clients aux actions de back-office est une priorité absolue pour les entreprises.
Les données créées par les individus et les systèmes doivent être la base du bon plan. Les organisations qui ont pu exploiter les données pour extraire des informations et des renseignements pour un avantage concurrentiel découvrent le succès.
L'intelligence est extraite des données
Les informations sont du texte, de la vidéo et de l'audio. A titre d'exemple, pensez aux informations des actions cotées en bourse. Si nous devions ajouter à ces données l'indication supplémentaire de savoir si un titre particulier a baissé ou augmenté par rapport à la fin de la journée précédente, cela deviendrait des données - quelque chose qui nous intéresse et que nous pourrions analyser. Dès que nous intégrons le contexte pour conseiller, cela devient intellect.
Si l'on regarde les informations boursières de 30 valeurs représentant un indice boursier, ce ne sont que des informations. Lorsque nous devions apporter l'indicateur selon lequel l'indicateur boursier de Singapour était en baisse de 407 points à la fin des affaires un jour donné, mais que le Dow Jones était en hausse de 330 points à peu près ce même jour, alors c'est une information. Il est possible d'utiliser ces informations pour tenter de prédire comment le marché commencerait le lendemain à Singapour. C'est l'intelligence.
Comment extraire des informations et des informations à partir de données?
C'est le sujet de la Business Intelligence (BI) dans un contexte organisationnel. Le but est de recevoir des informations claires, précises et significatives. La procédure d'extraction d'informations est une enquête et peut être entreprise via des processus tels que le traitement analytique en ligne (OLAP) et l'exploration de données. OLAP consiste à extraire des données dans des modèles d'information avec un entrepôt de données comme back-end pour les agréger et les découper.
Quoi de neuf? IA, Big Data et Machine Learning
La BI utilisant OLAP et l'exploration de données existent depuis un certain temps - ce qui a changé ces dernières années, c'est le développement d'outils et de techniques Big Data. Les mégadonnées ont généré une explosion de l'utilisation de techniques d'exploration de données plus étendues. Les caractéristiques des mégadonnées sont généralement expliquées en termes de 3 V: volume, vitesse et variété. Plus récemment, un quatrième terme, véracité, a été ajouté à la liste. Qu'est-ce qui a rendu le Big Data si attrayant? Les technologies permettent maintenant de maintenir les ordinateurs de base de données et de réduire les coûts, et certains algorithmes tels que MapReduce peuvent être utilisés pour extraire les données recherchées, cependant, le moteur convaincant est la valeur pour une entreprise.
Examinons trois façons dont le mélange de méthodes BI conventionnelles, associé à de grandes données, peut ajouter de la valeur.
Tout d'abord, l'identification des clients cibles est bénéfique pour toute entreprise commerciale. Imaginez que vous faites partie de l'équipe marketing d'une entreprise automobile et que vous avez un historique des consommateurs qui ont acheté des voitures. Vous pouvez consulter leurs statistiques sociales et créer une liste restreinte, en utilisant un ou deux degrés de séparation, d'autres clients cibles possibles. Ensuite, l'analyse des réseaux sociaux permet de se pencher sur les liens entre les personnes dans plusieurs domaines et activités industrielles. Une autre technique d'analyse - l'enquête de régression - peut également être utilisée pour analyser les données démographiques des personnes présélectionnées et, en fonction de leur âge, prédire le type de voiture qu'elles sont très susceptibles d'acheter.
Les produits et services de vente croisée ne sont qu'une autre façon pour les entreprises d'augmenter leurs revenus. En poursuivant la même analogie avec la vente de voitures, même si vous savez que les individus avec un certain profil démographique qui achètent un certain type d'automobile sont plus enclins à acheter un autre type de voiture comme deuxième, ce qui a de la valeur pour l'organisation. Il est possible de prédire ce lien au moyen d'une technique appelée apprentissage des règles d'association, qui consiste à découvrir des corrélations entre facteurs.
Enfin, comprendre la compréhension du client est essentiel au succès d'une entreprise. Comment la marque et les modèles automobiles sont-ils perçus sur le marché? Vous pouvez utiliser une technique connue sous le nom d'analyse d'opinion pour le découvrir.
L'avenir des données
Des données substantielles et des méthodes d'IA sont utilisées pour se compléter et se compléter afin d'extraire une intelligence accrue. Presque tous les segments de marché verticaux utilisent l'IA pour rendre leurs offres aux clients intuitives. À partir du scénario de vente de voitures, si nous devions demander quel modèle d'un nouveau client spécifique est le plus susceptible d'acheter, nous pouvons obtenir une bonne réponse en utilisant l'IA et de grandes données.
Les données sont stratégiques et les organisations qui traitent les données de manière holistique en tirent profit. Cela signifie que la technologie des données joue une fonction croissante, grâce à de nouvelles technologies, techniques et capacités, en fournissant un avantage concurrentiel aux organisations. Surtout, l'innovation est importante pour le succès d'une entreprise - car les entreprises doivent continuellement innover ou mourir.
