Analyse avancée des données : rendre votre entreprise plus intelligente

Les analyses d'aujourd'hui vont encore plus loin, grâce à du matériel et des logiciels conçus pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions.

Présentation de l'analyse avancée des données

  • À mesure que les organisations grandissent et développent leur stratégie d'analyse, l'analyse passe de l'examen de données historiques à la compréhension du présent et du futur.

  • Les techniques d'analyse avancée permettent d'apporter de nouvelles solutions dans de nombreux secteurs d'activité, allant de l'industrie à la santé.

  • L'augmentation des analyses par l'intelligence artificielle (IA) et la prévision des résultats futurs grâce à l'analyse prédictive figurent parmi les développements les plus intéressants.

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De l'augmentation grâce au Machine Learning à la modélisation prédictive qui prévoit l'avenir, l'analyse avancée des données permet de nouveaux cas d'utilisation et une prise de décision basée sur les données.

La prise de décisions éclairées basées sur les données dans une organisation moderne dépend de l'analyse des données. Aujourd'hui, l'avantage concurrentiel appartient aux organisations qui peuvent consulter et comprendre de grands ensembles de données. Cela inclut les formes non structurées et auparavant difficilement exploitables de données et d'informations provenant de la périphérie intelligente.

Passer des formes d'analyse traditionnelles aux méthodes avancées peut aider les organisations à mieux connaître leurs clients, leurs processus et leurs produits. Une informatique décisionnelle et une modélisation prédictive précises permettent d'explorer plus facilement de nouvelles approches et de nouvelles stratégies.

Le paysage en mutation de l'analytique avancée

Les domaines les plus passionnants de l'analyse ne dépendent plus des sources de données ou des méthodes d'analyse traditionnelles. L'analyse avancée a élargi le champ d'analyse des données de deux principales façons :

  • Focalisation sur l'avenir : les anciennes analyses se tournaient généralement vers le passé pour une meilleure compréhension des données historiques. L'analyse avancée des données adopte souvent une approche orientée vers l'avenir, en réglant les problèmes avant qu'ils n'apparaissent et en prédisant l'impact probable des décisions de l'entreprise.

  • Approche plus large des données : les progrès dans le domaine de l'analyse permettent d'en apprendre davantage sur des sources de données qui étaient jusqu'alors inexploitées. Il s'agit notamment des images, de l'audio, de la vidéo et des données des capteurs IoT, en utilisant du matériel et des logiciels optimisés pour accélérer les performances d'analyse.

À mesure que les capacités d'analyse deviennent plus avancées, le nombre d'appareils et la quantité de données impliqués peuvent considérablement augmenter.

Pourquoi utiliser l'analytique avancée ?

Pour les organisations recherchant des capacités de décision davantage basées sur les données, la promesse de l'analyse avancée est immense : recueillir plus d'informations, offrant davantage de renseignements et permettant même de prédire d'avenir.

Cependant, comme le découvrent de nombreuses entreprises lorsqu'elles commencent à étendre leurs capacités, une stratégie d'analyse avancée efficace ne peut être mise en place du jour au lendemain. Cela nécessite une base en matière d'analyse traditionnelle et d'ingestion de données.

L'élaboration d'une stratégie d'analyse organisationnelle commence par la compréhension du niveau de maturité de vos efforts d'analyse actuels. Une fois que vous avez évalué votre niveau de maturité d'analyse, vous pouvez franchir les obstacles pour atteindre le prochain niveau de renseignement de vos informations. Pour obtenir de l'aide, consultez le guide d'Intel, Des données aux informations.

Tirer le meilleur parti de l'analyse de grands volumes de données nécessite une approche basée sur l'optimisation du matériel et des logiciels en termes d'évolutivité, de performances et de rentabilité.

Méthodes d'analyse avancée des données

Les cas d'utilisation les plus avancés en matière d'analyse permettent de comprendre plus d'informations provenant de plus de sources. De ce fait, les observations et les décisions sont générées automatiquement en peu de temps.

  • Analytique en temps réel
    Le nombre d'appareils connectés à la périphérie intelligente augmente, tout comme la nécessité de comprendre les données collectées en temps réel. Grâce à l'analyse en temps réel, les informations peuvent être traitées et modélisées comme jamais auparavant, et des observations peuvent être obtenues dès que de nouvelles informations sont introduites dans le flux de données.
    Qu'il s'agisse d'améliorer le fonctionnement d'un parc de véhicules ou de garantir la sécurité des patients, l'analyse en temps réel promet de fournir des renseignements au moment où ils peuvent faire la plus grande différence : immédiatement.

  • Analyses prédictives
    En utilisant l'analyse prédictive, les entreprises acquièrent la capacité de comprendre les résultats futurs probables et d'optimiser ces résultats pour atteindre leurs principaux objectifs.
    L'analyse prédictive à grande échelle nécessite une infrastructure dédiée capable de gérer une gamme complète de charges de travail analytiques. La flexibilité est essentielle : le succès de l'analyse prédictive exige une infrastructure de données suffisamment adaptable pour permettre l'utilisation de plateformes telles que SAP HANA* ou Oracle Analytics Cloud. Elle doit également prendre en charge les solutions d'analyse de flux et les outils d'analyse open source tels que Spark.

  • Analyse augmentée
    Certains des développements les plus prometteurs pour les spécialistes des données sont nés de la convergence de l'analyse et de l'IA. Les réseaux neuronaux et le Machine Learning ont révolutionné la capacité des ordinateurs à faire des inférences et à comprendre un large éventail de données non structurées.
    En complétant l'analyse par l'IA, les commerçants peuvent mieux comprendre comment les clients se déplacent dans les magasins, et les fabricants peuvent plus facilement identifier les produits défectueux. Les médecins peuvent mieux comprendre l'imagerie médicale, tandis que les entrepôts peuvent permettre un suivi intelligent des stocks.
    Grâce à des technologies conçues pour accélérer le développement et le déploiement de l'IA à la périphérie intelligente, dont notamment la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™,1 Intel entend permettre aux entreprises les plus innovantes du monde de bénéficier de l'analyse IA.

Que votre organisation commence tout juste à explorer l'analyse avancée ou qu'elle ait déjà réalisé d'importants investissements dans les technologies d'analyse de nouvelle génération, Intel vous apporte son soutien. Notre vaste écosystème de matériel, de logiciels et de technologies partenaires peut aider vos spécialistes des données à atteindre un plus haut degré de maturité analytique et de croissance basée sur les données.

Les technologies Intel® d'analyse de données

La technologie Intel® modifie la façon dont les organisations modernes pratiquent l'analyse. Grâce à des cas d'utilisation applicables à de nombreux secteurs dans le monde entier, Intel s'efforce de faire évoluer l'analyse en permanence, tout en contribuant à l'optimisation des performances et de la rentabilité des entreprises.

Tirer le meilleur parti de l'analyse de grands volumes de données nécessite une approche basée sur l'optimisation du matériel et des logiciels en termes d'évolutivité, de performances et de rentabilité.

Grâce à un vaste écosystème de technologies et de partenaires qui permettent aux entreprises de créer les solutions de demain, Intel fournit des services d'analyse avancée aux entreprises du monde entier. Du centre de données à la périphérie, Intel travaille à tous les niveaux de l'écosystème de l'analyse pour fournir un apport considérable et des performances optimales.

  • Les processeurs Intel® Xeon® Scalable analysent des quantités de données massives à une vitesse incroyable, que ce soit à la périphérie, dans le centre de données ou dans le Cloud.
  • La technologie Intel® Optane™ représente une nouvelle approche de la mémoire et du stockage qui permet de surmonter les goulots d'étranglement liés au transfert et au stockage des données.
  • Les FPGA Intel® accélèrent le centre de données afin d'améliorer les délais de réponse.
  • Les solutions Intel® Select sont testées pour garantir des performances optimales, ce qui permet d'éviter les approximations et d'accélérer le déploiement de solutions.

FAQ

Forum aux questions

L'analyse avancée des données peut inclure un large éventail d'approches, allant de l'analyse augmentée par l'IA à l'analyse en temps réel et prédictive qui offre des informations instantanées sur l'avenir.

L'analyse avancée offre la possibilité de comprendre plus d'informations à un niveau de profondeur plus élevé que jamais. L'analyse avancée peut contribuer à la réalisation d'un large éventail d'objectifs commerciaux, allant de la rationalisation des opérations à la satisfaction des clients.

Alors que l'analyse traditionnelle se concentrait sur la compréhension de ce qui s'était déjà passé, l'analyse avancée met l'accent sur le présent et l'avenir. L'analyse avancée des données est également capable d'analyser plus de types de données à une plus grande échelle que l'analyse traditionnelle, dont notamment les données non structurées.

L'analyse en temps réel permet de maintenir les observations aussi actuelles que le flux de données, tandis que l'analyse prédictive aide les entreprises à créer des modèles statistiques des résultats futurs probables. L'analyse augmentée utilise la puissance du Machine Learning et d'autres types d'IA pour rendre l'analyse plus intelligente.

L'analyse transforme des données brutes en informations, destinées à être utilisées dans l'informatique décisionnelle ou d'autres applications. L'analyse peut accroître l'efficacité opérationnelle et améliorer l'expérience de l'ensemble de l'organisation.

Avis et avertissements
Les technologies Intel® peuvent nécessiter du matériel, des logiciels ou l'activation de services compatibles. // Aucun produit ou composant ne saurait être totalement sécurisé en toutes circonstances. // Vos coûts et résultats peuvent varier. // Intel ne maîtrise et ne vérifie pas les données tierces. Vous devriez consulter d'autres sources pour évaluer leur précision.

Infos sur le produit et ses performances

1Les compilateurs Intel® peuvent optimiser ou non au même degré les microprocesseurs non Intel® pour les optimisations qui ne sont pas uniques aux microprocesseurs Intel®. Ces optimisations comprennent les jeux d’instructions SSE2, SSE3 et SSE3, ainsi que d’autres optimisations. Intel ne fournit aucune garantie quant à la disponibilité, la fonctionnalité ou l'efficacité des optimisations sur des microprocesseurs d'autres fabricants. Dans ce produit, les optimisations dépendantes du processeur sont conçues pour les microprocesseurs Intel®. Certaines optimisations non spécifiques à la microarchitecture Intel® sont réservées aux microprocesseurs Intel®. Reportez-vous au guide de l'utilisateur et au guide de référence applicable pour obtenir davantage d'informations concernant les jeux d'instructions spécifiques couverts par cet avis.