Comment l’IA transforme la business intelligence
L’IA change qui peut obtenir des réponses à partir des données et la quantité de travail manuel entre les données brutes et une décision. Ce guide décrit les principaux changements et leurs limites.
Comment le travail BI a été organisé
La business intelligence traditionnelle suit une chaîne : les ingénieurs préparent les données, les analystes construisent rapports et tableaux de bord, et les utilisateurs métier les lisent. Chaque nouvelle question remonte la chaîne, et chaque étape est un travail manuel de spécialiste.
Cinq changements apportés par l’IA
- Préparation des données : l’IA profile les données, suggère des jointures et ébauche des pipelines de transformation à faire vérifier par les ingénieurs.
- Création de tableaux de bord : l’IA propose des KPI et des types de graphiques et assemble un premier brouillon, pour que les analystes ne partent plus d’un canevas vierge.
- Questions en langage courant : les utilisateurs demandent avec leurs propres mots et reçoivent un graphique ou un tableau, sans connaître de langage de requête.
- Détection de tendances : l’IA met en évidence des tendances et valeurs inhabituelles qu’une personne ne penserait pas forcément à chercher.
- Des prévisions pour plus de monde : prévisions et scénarios What-If font partie des tableaux de bord quotidiens plutôt que de projets de data science distincts.
Ce qui change pour chaque rôle
| Rôle | Avant | Avec l’aide de l’IA |
|---|---|---|
| Ingénieur de données | Écrit la plupart des pipelines à la main | Vérifie et approuve les pipelines générés, et se concentre sur les règles métier et les cas particuliers |
| Analyste BI | Construit les tableaux de bord à partir de zéro | Vérifie et affine les tableaux de bord générés, et est responsable des définitions des mesures |
| Utilisateur métier | Attend des rapports ou de nouvelles requêtes | Pose des questions complémentaires directement sur des données gouvernées |
Ce que l’IA ne change pas
- La qualité des données détermine toujours si les réponses sont justes.
- Les mesures ont besoin de définitions et de responsables convenus.
- Les pipelines, tableaux de bord et réponses générés doivent pouvoir être vérifiés, et quelqu’un doit en être responsable.
- Les prévisions restent des estimations fondées sur des tendances historiques et les hypothèses retenues.
La gouvernance compte davantage, pas moins
Quand davantage de personnes peuvent générer des tableaux de bord et poser des questions, la cohérence des définitions, les règles d’accès et les étapes de vérification comptent davantage. Choisissez des outils qui montrent comment chaque résultat a été obtenu et qui respectent les règles d’accès des systèmes sources.
Comment DAXORA l’applique
DAXORA Studio applique l’IA à la préparation des données et à l’apprentissage automatique, DAXORA Insight aux tableaux de bord, aux questions et aux prévisions, et DAXORA Forge à la génération de rapports natifs pour les plateformes BI. Dans chaque produit, des personnes vérifient le travail généré par l’IA avant son utilisation.
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