Augmented analytics : qu'est-ce que c'est, et comment en tirer parti ?

L'augmented analytics ou analyse augmentée tend à se démocratiser progressivement. Elle s'intègre dans la gestion des big data, notamment à travers le principe de business intelligence.

Augmented analytics, c'est quoi ?

Anglicisme pour désigner l’analyse augmentée, l’augmented analytics consiste à simplifier le traitement des données en vue de leur exploitation. Le système repose sur les performances de business intelligence et de machine learning. Bien que les outils de paramétrage requièrent une intervention humaine, le procédé fait l’objet d’une automatisation avancée d’un grand nombre de tâches jugées complexes, contraignantes, voire redondantes. Selon les logiciels et services sollicités, les indicateurs de performance et les insights permettent une exploitation optimale des résultats obtenus.

Pourquoi utiliser l’augmented analytics ? Quels sont ses bénéfices ?

L’analyse augmentée révèle de nombreux atouts pour les entreprises et les utilisateurs. Chaque cas d’usage présente des bénéfices avérés en matière de stratégie entrepreneuriale. Les solutions digitales associées se distinguent par leur accessibilité et leur ergonomie. L’emploi de l’augmented analytics joue un rôle essentiel dans la réduction des coûts de fonctionnement. Selon le service ou le produit, les mesures de performance sont mises à jour de manière permanente.

Quels sont les principaux cas d’usage de l’augmented analytics ?

On retrouve l’analyse augmentée dans différents domaines professionnels tels que l’e-commerce, le marketing, la supply chain ou la gestion des outils de communication. Elle facilite la prise de décisions, et se révèle pertinente dans plusieurs situations. Par exemple, le développement de chatbots, la supervision d’une approche machine learning, la centralisation des données, le traitement du langage naturel, sans oublier la gestion des KPI métier.

Quels sont les principaux outils et solutions d’augmented analytics ?

Afin de répondre aux cas d’usage précédemment évoqués, les solutions d’augmented analytics se déclinent en différents outils numériques. Parmi les produits et services les plus appréciés pour leurs qualités fonctionnelles, on peut s’attarder sur SAP, Microsoft Power BI, MicroStrategy, ainsi que Tableau Software. Qu’il s’agisse de logiciels ou de plateformes, le principe d’analyse augmentée s’accompagne le plus souvent de fonctionnalités de création et d’administration dédiées à la data visualisation.

Augmented analytics vs augmented machine learning

Il n’y a pas véritablement d’opposition entre le principe d’augmented analytics et celui d’augmented machine learning. On parle même de complémentarité, car les ressources du machine learning, ainsi que celles de la business intelligence, sont exploitées pour améliorer les performances et les processus d’automatisation de l’analyse augmentée.