Utilisation de l'IA dans l'analyse de données - Comment donner un sens au Big Data

Ces dernières années ont vu des progrès rapides dans l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Ils affectent tous les types d'entreprises et ont de nombreux impacts positifs sur la publicité et le marketing. L'analyse de données est un cas d'utilisation particulier de l'IA. Les entreprises modernes génèrent des quantités considérables de données, et l'analyse des données de l'IA donne un sens à toutes ces données de manière gérable, les transformant en informations utiles. Les spécialistes du marketing trouvent que les applications d'IA et de ML sont d'une grande aide lorsqu'ils parcourent le Big Data pour découvrir des informations pertinentes lors du ciblage de clients spécifiques. Ces données auraient été auparavant impénétrables, mais maintenant, grâce à la puissance de l'IA, les entreprises peuvent plus facilement filtrer les prospects potentiels et découvrir sur qui se concentrer et à qui consacrer des ressources.

Un signe visible de l'utilisation de l'intelligence artificielle en ligne est Google Ads. À quelle fréquence voyez-vous une publicité pour un produit particulier et d'autres similaires vous suivre sur le net ? Et ce ne sera pas un produit aléatoire. L'annonce sera généralement pour quelque chose qui vous intéresse, que vous avez peut-être récemment recherché en ligne. Cela se produit parce que Google utilise l'IA et le ML pour comprendre les produits que nous aimons. Plus nous passons de temps en ligne et plus nous effectuons de recherches, mieux Google comprend nos goûts. Il utilise ces connaissances pour déterminer quelles publicités il doit nous proposer.

Une autre utilisation importante de l'IA consiste à donner un sens à la grande quantité de Big Data désormais disponible. Les outils traditionnels d'extraction de données et d'intelligence atteignent des limites physiques, mais les progrès de l'IA rendent désormais possible et pratique une analyse de données plus approfondie.

Analyse des données de l'IA - Comment l'IA peut donner un sens au Big Data :

Donner du sens au Big Data

Technopedia définit le Big Data comme étant "un processus utilisé lorsque les techniques traditionnelles d'exploration et de traitement de données ne peuvent pas découvrir les informations et la signification des données sous-jacentes". Cela indique que le Big Data n'est pas simplement une quantité massive de données ; cela implique également les processus nécessaires pour transformer ces données en informations utiles. Ce type de données nécessite une approche de traitement différente de celle que nous avons utilisée par le passé.

Non seulement plus de données ont été générées au fil du temps, mais de nouveaux types de données ont également été créés. Au départ, les entreprises se concentraient sur le traitement des données structurées, par exemple, les types que vous pouviez stocker dans un fichier texte ou une feuille de calcul. Mais de nos jours, beaucoup de données ne sont pas structurées – et celles-ci ne sont pas toujours évidentes. Par exemple, bien que principalement basés sur du texte, les e-mails ne sont pas sous une forme à laquelle les outils traditionnels d'exploration de données peuvent accéder et donner un sens. Et pensez de nos jours, combien de données existent sous forme de fichiers audio, vidéo et image.

L'Internet des objets a élargi encore plus la collecte de données, par exemple, pensez à tout ce que les capteurs de votre téléphone, ou même Fitbit, enregistrent et collectent.

Les extensions récentes des capacités et de la disponibilité de la reconnaissance faciale et vocale contribuent à de grandes quantités de données et celles-ci nécessitent des capacités de traitement du Big Data pour avoir une quelconque valeur.

L'avènement du Big Data a entraîné une augmentation de la demande de moyens de le traiter de manière efficace et rentable. Sinon, la collecte de ces données devient inutile et constitue un énorme gaspillage de ressources. Vous avez besoin d'un moyen d'analyser d'énormes quantités de données pour rechercher des modèles ou des connexions, que vous pouvez ensuite utiliser dans votre planification stratégique.

Les data scientists décrivent le Big Data en termes de 3V :

Volume - la quantité de données générées à partir de diverses sources
Vélocité – la vitesse des données générées
Variété - le mélange de types de données inclus dans la collecte globale de données - structurées / semi-structurées / non structurées.

Tout système d'analyse de données doit prendre en compte les 3V des données qu'il manipule, notamment pour déterminer ses capacités.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse des données est le processus d'étude des données et des modèles de dessin. C'est au centre du domaine de l'analyse de données. L'analyse des données comprend à la fois l'analyse descriptive (analyser les données et décrire ce qui se passe) et l'analyse prédictive (prédire ce qui se passera dans le futur, sur la base des activités actuelles et passées).

De nombreuses entreprises ont du mal à accéder à toutes les données relatives à leur activité. Souvent, des données appropriées sont facilement disponibles, mais l'entreprise manque d'outils pour les analyser sous une forme utilisable. Les données peuvent être dispersées dans de nombreux endroits, ce qui signifie qu'une entreprise doit d'abord rassembler toutes les données nécessaires avant même de commencer l'analyse des données. Et puis, une fois qu'une entreprise a collecté des données à partir de diverses sources, elle doit souvent les convertir en une forme commune et les fusionner. Cela peut être aussi simple que de pouvoir comparer des données dans les formats de fichier .CSV et Excel.

Oracle observe que le processus de collecte de données peut être beaucoup plus difficile et chronophage que l'analyse des données proprement dite, en particulier lorsqu'il est manuel et non reproductible. En règle générale, les entreprises doivent «réinventer la roue» chaque fois qu'elles doivent effectuer cette analyse de données.

Il existe quatre principaux types d'analyse de données, selon le modèle d'ascendance de Gartner :

1. Analyse descriptive des données - répond à des questions de base telles que "combien, quand, où et quoi". Ceux-ci sont au centre des outils et des tableaux de bord de Business Intelligence (BI). Les analyses descriptives peuvent être séparées en rapports ad hoc (rapports personnalisés générés pour vous au fur et à mesure des besoins) et rapports prédéfinis (rapports planifiés suivant un modèle ou un format commun). [Ce qui s'est passé?]

2. Analyse des données de diagnostic - le processus d'examen des données pour comprendre la cause et l'effet ou pourquoi quelque chose s'est produit. [Pourquoi est-ce arrivé ?]

3. Analyse prédictive des données - vous pouvez les utiliser pour identifier les tendances, les corrélations et les causes. Ceux-ci peuvent inclure à la fois la modélisation prédictive et la modélisation statistique. [Que va-t-il se passer ?]

4. Analyse prescriptive des données - où l'IA et le big data se combinent pour aider à prévoir les résultats et à identifier les actions à entreprendre. [Comment pouvons-nous y arriver ?]

Chacun de ces types d'analyse de données a un objectif spécifique, certains se concentrant sur l'avenir et d'autres sur une meilleure compréhension du passé. Quel que soit le type qui répond le mieux à vos besoins, l'objectif principal d'un analyste de données est d'utiliser les données pour augmenter l'efficacité et améliorer les performances, en trouvant des modèles dans les données.

Sept technologies englobent l'analyse de données et le Big Data :

• Analyse prédictive - algorithmes statistiques travaillant sur des données qui déterminent les résultats futurs sur la base de données historiques
• Hadoop - un cadre logiciel capable de traiter et de contenir de vastes niveaux de données
• Data Mining - analyse de grandes quantités de données pour découvrir des connexions et des modèles
• Apprentissage automatique - cette partie de l'IA qui implique la programmation d'ordinateurs pour apprendre de l'expérience, afin qu'ils puissent générer des modèles pour analyser de grands ensembles de données et produire des résultats meilleurs et plus raffinés.
• Text Mining - comme Data Mining, mais visant à analyser le texte disponible pour développer des idées et une compréhension - étroitement associé au traitement du langage naturel (TAL)
• Analyse en mémoire - analyse des données de la mémoire système pour mieux comprendre
• Gestion des données - amélioration du stockage, de la qualité et de l'organisation des données dans les organisations.

Utilisation de l'IA pour l'analyse des données

Comme nous l'avons vu dans Qu'est-ce que l'IA Marketing ?, l'émergence de l'IA a provoqué un changement sismique qui a transformé l'industrie du marketing au-delà de toute reconnaissance. L'une des raisons en est la puissance de l'IA pour accélérer et donner un sens à l'analyse des données. L'IA a donné aux spécialistes du marketing la possibilité d'exploiter de grandes quantités de données, d'automatiser des processus complexes, de personnaliser le contenu et de faire des prédictions avec une précision jusque-là inédite.

L'IA utilise des dispositifs informatiques pour simuler les processus d'intelligence humaine. Il prend généralement de grandes quantités de données de formation, "apprend" à partir de cela, puis analyse les données en direct pour les corrélations et les modèles, en faisant des prédictions sur ce que cela signifie pour l'avenir.

L'analyse de données traditionnelle nécessite un apport humain considérable pour manipuler le code chaque fois que quelqu'un a besoin d'un changement. L'IA, cependant, supprime cette exigence, car elle peut effectuer les ajustements nécessaires de manière autonome, en particulier si elle intègre l'apprentissage automatique.
L'IA peut englober les sept technologies mentionnées ci-dessus pour rendre le traitement du Big Data possible et gérable.

En quoi l'analyse de données IA diffère-t-elle de l'analyse de données traditionnelle

Les principales différences entre l'IA et l'analyse de données traditionnelle concernent la capacité et l'indépendance informatique. Nous avions auparavant atteint une limite sur la quantité de données que les humains pouvaient traiter efficacement. Aller plus loin dans l'analyse des données nécessitait généralement tellement de ressources que cela devenait rapidement peu pratique et non économique. Les systèmes basés sur l'IA peuvent gérer beaucoup plus de données qui leur sont envoyées et travailler à une vitesse surhumaine pour obtenir de meilleurs résultats.

De plus, les systèmes qui incluent l'apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d'apprendre et de travailler de manière indépendante, transformant des formes disparates de données brutes en analyses significatives. Ces systèmes nécessitent une intervention humaine au début, mais avant longtemps, ils peuvent fonctionner de manière indépendante, laissant le personnel se consacrer à d'autres tâches plus prioritaires.

Utilisations pour AI Data Analytics

L'apprentissage automatique offre aux entreprises la possibilité de traiter d'énormes quantités de données et de découvrir des tendances et des modèles. Cela leur offre la possibilité d'optimiser les systèmes et de fournir un service personnalisé à leurs clients.

Les entreprises peuvent obtenir des données à partir d'une grande variété de sources. Ils peuvent même utiliser un logiciel de détection et de reconnaissance faciale pour personnaliser le marketing auprès des particuliers. Un logiciel d'automatisation intelligent peut apprendre des réactions émotionnelles des consommateurs et adapter ses messages marketing en conséquence. Les entreprises peuvent améliorer le service client, et par conséquent l'expérience client, en combinant des données clients historiques, des algorithmes complexes, un traitement du langage naturel et même une analyse émotionnelle pour mieux prédire les souhaits des clients.

Walmart, par exemple, utilise des modèles d'intelligence artificielle pour mieux prédire la composition optimale des stocks pour n'importe quel magasin un jour donné. Par exemple, ils introduisent des informations météorologiques dans leurs systèmes afin de pouvoir adapter le stock du magasin pour mieux refléter la demande des clients. Ils savent qu'un magasin dans une zone où un ouragan est prévu aura une demande accrue pour des choses comme des sacs de sable, de l'eau en bouteille et des aspirateurs secs/humides. Walmart sait expédier rapidement ces articles de leurs centres de distribution à ce magasin. Plus il y a d'événements météorologiques, plus le système apprend les demandes des clients.

Un autre cas où Walmart s'adapte en temps réel à ses analyses de données est la tarification intelligente de l'IA. Ils expérimentent des caméras Wi-Fi avec des données en temps réel dans les allées de viande, adaptant les prix pour réduire la détérioration et le gaspillage. Walmart a constaté que cette tarification intelligente a entraîné une augmentation des ventes de 30 % dans le département.

Comment l'IA peut-elle être utilisée pour découvrir des informations et des tendances à partir des données client ?

Comme l'observe Deeper Insights, l'IA peut révolutionner la façon dont nous recueillons des informations sur les produits et les consommateurs. Les entreprises peuvent tirer parti de la puissance de l'analyse de données non structurées pour suivre le comportement des consommateurs, tels que les habitudes d'achat ou la recherche de besoins non satisfaits dans une catégorie de produits encombrée. Il peut aider les entreprises à innover, à se développer, à vendre et à vendre leurs produits et services sur des marchés jusque-là inconnus.

Les données non structurées, telles que les avis, les commentaires, les publications sur les réseaux sociaux et les forums, peuvent vraiment capturer les points de vue de vos clients. Pourtant, ces données auraient auparavant été exclues de la prise de décision de votre entreprise, très probablement placées dans la catégorie «trop difficile». Celles-ci permettent aux marques de mieux comprendre les comportements des clients et les opportunités cachées.

L'analyse de texte peut donner un aperçu du sentiment des clients, des tendances de conversation, des sujets abordés et d'autres informations utiles. L'analyse de texte basée sur l'IA fournit des capacités d'analyse prédictive permettant aux entreprises de mieux anticiper les besoins des clients et les tendances du marché.

L'analyse de données prédictive et prescriptive vous aide à déterminer ce que veulent les clients avant qu'ils ne le fassent. Cela garantit que vous pouvez commander les bons types et quantités d'inventaire avec peu de gaspillage, améliorer le service client, maximiser l'efficacité commerciale et augmenter la valeur à vie de votre client.

Conclure les choses

L'analyse de données IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour surveiller et analyser d'énormes quantités de données, automatisant ainsi le travail fastidieux normalement effectué par les analystes de données. L'IA et l'apprentissage automatique transforment désormais l'analyse des données en offrant des niveaux de vitesse, d'échelle et de granularité qui sont humainement impossibles et inimaginables auparavant.

Un autre avantage de l'utilisation de l'analyse de données par IA est que, contrairement aux analystes de données humaines, les algorithmes d'IA ne sont pas handicapés par des hypothèses et des biais préexistants. L'analyse de l'IA peut analyser de grandes quantités de données et fournir une analyse totalement objective. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent répondre aux changements commerciaux dès qu'ils se produisent.