2. Humaniser les données avec le langage naturel: une expérience conversationnelle

Le langage naturel gagne du terrain dans les interfaces des solutions BI. L’objectif est d’assister la conversation analytique à l’aide du machine learning, des données de l’entreprise et des questions fréquemment posées par l’utilisateur. Cette expérience conversationnelle apporte une réponse pertinente ou bien une alternative à une question complexe.

1. L’essor de l’IA et du Machine Learning : prochaine vague de la BI?

A l’ère du prédictif , l’apport de l’IA peut être un atout stratégique dans l’entreprise pour les prises de décisions informées & impactantes. L’IA peut encore susciter de la méfiance. Le besoin de transparence est nécessaire pour la restitution d’un résultat intelligible, efficace et facile à comprendre.

DÉCOUVREZ LE TOP 10 DES TENDANCES DE LA BI EN 2019

Business Intelligence : quelles seront les nouveautés et les tendances à surveiller en 2019 ?

 

La Business Intelligence évolue à vitesse grand V. De nouvelles tendances et technologies émergent, ainsi que de nouvelles opportunités. Ce qui fonctionne aujourd’hui peut avoir besoin d’être amélioré demain.

Tableau Software a interrogé plusieurs experts du secteur pour identifier les 10 tendances décisives dans des domaines aussi variés que le traitement du langage naturel, le cloud, les codes de déontologie jusqu’à l’intelligence artificielle. Voici les 10 principales tendances BI à suivre … c’est parti !

3. L’analytique intégrée au cœur des actions des utilisateurs

Accélérer la prise de décision avec des données pertinentes

 

Les plateformes BI sont en mesure d’accélérer le parcours analytique. Proposer deux tâches comme la réalisation des analyses et la prise de décision. Comment ? En intégrant des fonctionnalités analytiques mobiles et intégrées, des extensions tableau de bord et des API.

4. Data for Good

Des efforts communs pour le mouvement Data for Good ?

 

La communauté réunit des Data scientists et développeurs dont le but est de mettre à contribution leurs expertises au profit de la résolution des problèmes sociaux de grande envergure. Comment ? En créant un impact fort avec la puissance des algorithmes.

5. Les codes de déontologie et BI, ça donne quoi ?

La confidentialité des données est au cœur de tous les débats

 

La sécurité est un principal objectif des nouvelles réglementations telles que la RGPD. Les données sont de plus en plus utilisées pour les décisions métier et représentent un enjeu public. Dès lors des codes de déontologies s’appliquent. Comment ? En disposant d’une plateforme pour la mise en conformité de l’exploitation de la donnée.

6. La gestion des données

La curation des données pour combler le fossé entre les données et les métiers

 

Les données sont de plus en plus nombreuses, la curation des données s’avère être une solution. Elle implique la collecte, le nettoyage, la définition et l’alignement des données disparates d'une entreprise. Ainsi les outils de curation des données se combinent aux plateformes BI.

7. La mise en récit des données

L’art de conter la data pour « L’effet Waouh »

 

Afin d’amplifier l’impact des données dans le processus analytique, la communication dans la restitution doit être claire et efficace. La visualisation de la donnée est un  élément clé  pour convaincre les interlocuteurs.

8. Booster l’engagement

 

Aller plus loin que la simple adoption d’une plateforme BI

 

Comment ? En créant une communauté interne d’utilisateurs afin de booster l’engagement, en intégrant d’autres utilisateurs, en diffusant les meilleures pratique dans l’objectif de générer un impact de l’utilisation  de la solution BI.

9. Evolution du rôle du Data Scientist

Pourquoi le Data Scientist est-il important?

 

Les données sont trop nombreuses et complexes. Le profil d’un Data Scientist requiert une connaissance approfondie entre le Machine Learning et les statistiques avancées. Le rôle du Data Scientist tend à être renforcé pour une approche stratégique métier.

10. Migrer la BI dans le cloud

 

Vers une approche moderne de la BI

 

Les migrations cloud se développent pour le stockage et l’exploitation des données. Il s’agit d’une approche moderne de l’analytique pour simplifier et optimiser l’exploitation des architectures complexes.

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