Decision Intelligence
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Decision Intelligence Engineering

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Solutions pour une Gestion des Informations au Niveau Matriculaire

L’Intelligence Décisionnelle est une nouvelle discipline académique qui aide les personnes à utiliser les données pour améliorer leurs activités. 

Dans l’ère de l’intelligence artificielle c’est une science fondamentale car elle permet de guider les projets de manière responsable, de concevoir des objectifs, des mesures et des réseaux de sécurité pour l’automation à grande échelle. La mise en place de solutions d’Intelligence Décisionnelle dans les flux de l’entreprise offre l'intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique dans les processus décisionnels et organisationnels. 

Les modèles décisionnels intelligents aident donc les entreprises à prendre des décisions rentables dans des scénarios complexes comme celui représenté par le big data.

Analyse du Big Data

Le processus de transformation numérique en cours a permis aux entreprises d’accéder au monde du Big Data. Le terme Big Data désigne une grande quantité de données dont il est difficile d’extrapoler des informations utiles en raison de leur complexité.

Le Big Data se distingue par des caractéristiques spécifiques:

  • Volume : il génère une quantité de données de l’ordre des Térabits (TB) par jour;
  • Variété : les données sont de types et formats différents;
  • Vitesse : IBM estime que plus de 90% des données existantes aujourd'hui ont été créées ces 2 dernières années.
  • Valeur : l’un des aspects les plus importants du big data est le repérage d’une valeur élevée cachée à l’intérieur d'un grand nombre de données, variées et à la croissance rapide. 

Le Big Data est donc précieux pour les entreprises car, en plus de leur dimension numérique, dans cette époque moderne les données deviennent primordiales et centrales dans le processus décisionnel. Mais l'importance du Big Data va main dans la main avec le processus de transformation numérique et l'évolution des méthodes d’analyse des données comme, par exemple, les techniques d’Apprentissage Automatique et d’Apprentissage Profond. 

Les projets d’analyse de données et de gestion des donnés dans l’entreprise permettent d’atteindre de nombreux objectifs parmi lesquels:

  • augmenter les ventes
  • réduire le délai de commercialisation
  • améliorer l’engagement avec le client
  • élargir et optimiser l’offre 
  • réduire les coûts
  • obtenir des analyses en temps réel

L’analyse du big data offre par conséquent de grandes opportunités aux entreprises et génère un avantage compétitif énorme.

L’Importance de la Decision Intelligence Engineering

L’Importance de la Decision Intelligence Engineering

Le secteur de la Decision Intelligence Engineering est fortement stratégique pour les entreprises et intègre des disciplines auparavant séparées. Le point central de l’Intelligence Décisionnelle est d’utiliser la technologie pour résoudre des problèmes importants et difficiles et de soutenir des décisions.

Aujourd’hui, les pionniers de l’ID, dont Cassie Kozyrkov de Google, font face au problème très compliqué de cristalliser cette discipline, en travaillant sur la compréhension et sur l’amélioration du processus décisionnel.

Gartner prévoit qu’en 2023, plus de 33% des grandes entreprises auront des analystes qui pratiqueront l’Intelligence Décisionnelle. Cette discipline permettra de développer, de modeler, d’aligner, de mettre en œuvre, de surveiller et de modifier des modèles et des processus décisionnels relatifs aux résultats et aux performances de l’entreprise.

Gartner
https://www.ciodive.com/news/gartner-data-trends-2020-rita-sallam/587790/

Dans cette optique, les tableaux de bord, outil omniprésent sur les plateformes d’analyse basées sur l’intelligence artificielle, abandonneront les KPI et relations prédéfinies en faveur de techniques comme l’analyse augmentée et l'élaboration du langage naturel.