Présentation de l’analytique de données
La connaissance est la puissance, mais la valeur de l’information est limitée par ce que vous pouvez faire avec. Le domaine de l’analytique de données comprend les méthodes permettant de prendre des données brutes et de les transformer en renseignements commerciaux (BI), en fin de compte pour prendre les bonnes décisions afin d’atteindre vos objectifs commerciaux.
L’analytique de données a évolué ces dernières années
La croissance exponentielle des sources de données et de données continue de remettre en question les entreprises, même celles qui disposent d’une infrastructure d’analyse robuste. Le nombre croissant et les types de sources de données mènent également à des systèmes plus disparates (appelés silos de données) pour la collecte et le traitement des données. Pour suivre le rythme, les entreprises doivent analyser les données à des débits plus rapides, et les analystes de données doivent continuellement faire évoluer leur niveau de compétences, ou ils risquent de laisser des informations sur la table.
L’IA laisse place à de nouveaux paradigmes
L’IA permet d’automatiser les étapes clés du flux de travail traditionnel de collecte, de préparation, d’analyse et de visualisation de données, également appelé pipeline de données. L’IA pouvant fonctionner efficacement à grande échelle, elle peut également aider les analystes à approfondir leurs connaissances et à déterminer des modèles plus complexes au sein des données que les opérateurs humains uniquement. Le potentiel de l’analytique de l’IA est extrêmement utile, mais le compromis implique plus de temps de développement pour construire et former les modèles d’IA, ainsi que de trouver des fabricants d’IA qui ont les compétences nécessaires pour assurer le succès.
Bien comprendre le pipeline de données
Le pipeline de données décrit le cycle de vie des données tel qu’il passe de la collecte à l’état brute, en passant par la préparation à l’analyse et enfin à des informations exploitables. Bien que le processus puisse varier d’une entreprise à l’autre, les étapes de base restent à peu près les mêmes :
- Ingérer
- Préparer
- Boutique
- Analyser
- Visualiser
Ingestion : collecte de données
Différents types de données peuvent être collectés à partir de nombreuses sources différentes, des interactions avec les clients aux publications sur les réseaux sociaux et multimédias tels que l’audio et la vidéo. Les données structurées sont des informations à définition étroite qui s’intègrent dans un schéma prédéfini, comme les données numériques d’une feuille de calcul. Les données non structurées peuvent inclure tout, des scribbles sur une note collante à un fichier audio.
Préparer : traitement des données
Le traitement des données signifie qu’elles sont prêtes pour l’analyse et la modélisation, par l’IA ou les analystes humains. Cela peut se faire par des processus d’extraction, de chargement, de transformation (ELT), dans lesquels le propriétaire des données structurera les données en cas de besoin, ou par l’extraction, la transformation, la charge (ETL), qui impliquent le nettoyage des données avant leur utilisation.
Stockage : bases de données, entrepôts et lacs
Quelle que soit la préparation des données avant ou après le stockage, les entreprises doivent souvent stocker une énorme quantité de données, que ce soit dans le Cloud ou sur site. Les bases de données stockent généralement des données dans des bases de données pour prendre en charge le traitement des transactions en ligne (OLTP) et les applications, les entrepôts de données stockent les données structurées pour prendre en charge le traitement analytique en ligne (OLAP) et les lacs de données stockent des données non structurées, également pour l’OLAP. Les entrepôts de données et les lacs de données présentent des avantages et des inconvénients qui dépendent de la façon dont une entreprise utilisera ses données et du niveau de ressources qu’elle peut mettre dans son pipeline de données.
Analyse : modélisation des données
L’objectif de l’analyse des données est à la fois de donner un sens aux données et de décider quoi en faire. Les entreprises y parvient grâce à la modélisation des données, qui est le processus d’organisation et de communication des connexions entre les points de données et les structures. En fin de compte, les modèles de données sont des représentations de la réalité.
Les connexions entre les points de données relèvent de trois catégories :
- Un à un, comme dans un client peut avoir un compte et un compte peut avoir un client.
- Un à un, comme dans un client peut avoir de nombreux achats, mais un achat ne peut pas avoir beaucoup de clients.
- De nombreux, comme dans de nombreux clients peuvent visiter de nombreux sites, et de nombreux sites peuvent avoir de nombreux clients.
Les nombreux types de modèles de données utilisés aujourd’hui explorent les relations entre plusieurs entités et leurs attributs afin de comprendre comment elles sont liées. Cette compréhension constitue la base de la BI, dont l’objectif peut être encore peaufiné par le type d’analyse de données en jeu.
Visualisez : graphiques, tableaux et tableaux de bord
La dernière étape dans le pipeline de données est de faire la synthèse des modèles de données et de les convertir en visualisations, tableaux et graphiques faciles à comprendre, que les dirigeants d’entreprise utilisent pour éclairer leur stratégie et leur prise de décision.
Comment l’IA change-t-elle le pipeline de données ?
L’IA ne change pas le pipeline de données, mais les cas d’utilisation auxquels le pipeline prépare les données. Les modèles de données se nourrissent d’algorithmes de machine et de deep learning qui automatisent une grande partie du travail d’un analyste de données. L’IA offre de nombreux avantages, notamment la vitesse, la cohérence et la possibilité de travailler à des échelles extrêmes de complexité et de volume de données supérieures à celles des experts humains.
Les quatre types d’analyse de données
Les quatre types d’analyse de données commencent par des méthodes traditionnelles qui se concentrent sur la compréhension de la réalité actuelle et historique à travers les données. Ces données sont connues sous le nom d’analyses descriptives et de diagnostic. La discipline de l’analytique continue de s’appuyer sur des analyses avancées, y compris l’analytique prédictive et prescriptive, qui cherchent à aller au-delà de la réalité documentée pour prévoir les événements et tendances futurs et à aligner les actions possibles vers les objectifs commerciaux.
- Analytique descriptive : Ce qui s’est passé dans le passé
- Analytique diagnostique : Pourquoi le passé s’est passé comme il l’a fait
- Analytique prédictive : Que va-t-il se passer à l’avenir ?
- Analytique prescriptive : Quelle est la meilleure voie vers l’avenir
Les avantages de l’analytique avancée
Par rapport à l’analytique de base, l’analytique avancée accélère le traitement de plus grands volumes de données non structurées provenant de sources plus diverses, y compris les périphériques et capteurs IoT de périphérie. Les entreprises déploient des analyses avancées pour s’attaquer à des charges de travail plus difficiles telles que la détection des fraudes, l’analyse des sentiments et la maintenance prédictive pour les équipements industriels.
Cas d’utilisation de l’analytique de données
L’analytique de données peut être appliquée horizontalement à presque tous les secteurs, n’importe où dans le monde. La pratique consistant à utiliser les données pour comprendre les situations et les événements à l’échelle micro ou macro permet à chaque entreprise de trouver de la valeur dans les données qu’elle crée. Voici quelques exemples :
- Commerce de détail :performances d’inférence accélérées de Meituan pour les services de vision et d’IA pour une meilleure expérience en ligne et en personne.
- Recherche médicale : L’Université de science et de technologie Cochin a utilisé l’analytique de l’IA pour accroître la précision du dépistage du cancer.
- Fabrication: Novelis a accéléré la conception des produits grâce à l’analyse de l’IA, qui a accéléré le prototypage et réduit le nombre d’itérations du produit.
Technologies Intel® pour l’analytique de données
Le succès des déploiements d’analyse de données repose sur des innovations matérielles et logicielles qui accélèrent le traitement des données tout en rendant le stockage des données plus efficace. Des temps de requête plus rapides et une sauvegarde des données plus rapides mèneront à des résultats plus rapides et à prendre en charge davantage de transactions en ligne.
Les processeurs Intel® Xeon® Scalable offrent des performances exceptionnelles pour les charges de travail d’IA et d’analyse de données dans le Cloud et sur site. Les processeurs de dernière génération sont équipés d’accélérateurs intégrés qui déchargent les principales charges de travail, telles que le chiffrement et la compression, afin de libérer les cycles du processeur pour les charges de travail prioritaires telles que l’IA.
Pour en savoir plus, lisez le dossier professionnel : « Advance Insights with Artificial Intelligence » (Faire progresser les connaissances avec l’intelligence artificielle). Vous trouverez des informations plus détaillées sur les accélérateurs d’IA dans la fiche produit : « Intel® AI Engines for Intel® Xeon® CPU boostent les performances de l’ensemble du pipeline de l’IA ».
Améliorez l’intelligence des prises de décision grâce à l’analytique de données
L’analytique de données est une exigence visant à assurer des pertes de place et à stimuler l’innovation. Les entreprises qui utilisent leurs données de manière plus proactive auront plus de succès que les entreprises qui ont un retard. Concrètement, les technologies Intel®® permettent de déployer plus facilement de puissantes solutions d’analyse avec du matériel hautes performances conçu pour l’IA et des solutions logicielles optimisées. Commencez à réaliser des analyses avancées compatibles avec Intel dès aujourd’hui.