La courbe de maturité de l’analytique décompose le passé, le présent et le futur de l’analytique en cinq phases. De l’analytique descriptive à l’analytique prédictive en passant par l’analytique cognitive et tout ce qui se trouve à mi-chemin, trouver celle qui correspond le mieux à votre entreprise est tributaire de vos besoins particuliers.
La maturité de l’analytique
La courbe vous donne un
bref « aperçu » de
chaque phase.
Elle se fonde sur l’exploitation de données historiques pour déterminer « ce qui s’est passé ». Cette approche renvoie aux feuilles de calcul et aux outils de production de rapports BI simples basés sur les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBM), le traitement analytique en ligne (online analytical processing - OLAP) et les premières capacités d’entrepôt de données.
Elle utilise la découverte en profondeur et l’exploration de données pour savoir « ce qui s’est passé et pourquoi ». Cette technologie, tout en restant élémentaire, va plus loin dans la recherche des causes en utilisant à nouveau les outils du modèle OLAP et les outils de BI de base, ainsi que les entrepôts de données d’entreprise et les bases de données en mémoire.
Elle allie des données historiques à des règles et des algorithmes pour découvrir « ce qui va se passer, quand et pourquoi ». Cette phase utilise généralement le cadre Apache Hadoop*, le moteur Apache Spark*, le modèle Trusted Analytics Platform (TAP) et les technologies de calcul en mémoire. L’apprentissage automatique joue un rôle important en créant des algorithmes uniques à partir d’ensembles de données en vue d’élaborer des modèles analytiques avancés.
Elle exploite les big data, les algorithmes et les règles de gestion pour répondre à la question « Que doit-il se passer ? ». Elle s’appuie sur l’apprentissage automatique et le deep learning, outre les cadres d’apprentissage statistique et les lacs de données.
Le futur de l’intelligence artificielle - ou IA - impliquant une prise de décision semblable à celle d’un être humain. Elle vise à créer une entreprise entièrement automatisée en offrant de nouveaux niveaux d’intelligence artificielle avec des capacités d’auto-apprentissage.
Apprentissage automatique :
Une technologie au service de l’apprentissage
indépendante, développe
l’intuition et crée des
algorithmes à partir des données en vue de
mettre au point des modèles à la base
de l’analytique avancée.
Bâtir une base solide
Peu importe la position de votre entreprise sur la courbe de maturité analytique, Intel peut vous aider à progresser avec la bonne infrastructure.
La famille de processeurs Intel® Xeon® E7 offre des fonctions analytiques en temps réel, des solutions en mémoire et des traitements commerciaux critiques et évolutifs, avec une fiabilité éprouvée pour gérer n’importe quelle charge de travail.
La famille de processeurs Intel® Xeon® E5 fournit les performances et l’efficacité nécessaires pour gérer la plus large gamme de cadres analytiques de données en scale-out, avec le support d’une architecture cloud agile et d’une gestion de charge de travail traditionnelle hautement efficace.
Le processeur Intel® Xeon Phi™ est un élément essentiel d’Intel® Scalable System Framework et il est conçu pour l’apprentissage automatique, ainsi que pour des charges de travail fiables et efficaces de calcul intensif (HPC).
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