Qu'est-ce que la data discovery ?

La data discovery implique la collecte et l'évaluation de données provenant de sources diverses. Elle est souvent utilisée pour comprendre les tendances et les modèles dans les données. Elle nécessite une progression d'étapes que les organisations peuvent utiliser comme cadre pour comprendre leurs données. La data discovery, généralement associée à la business intelligence (BI), contribue à éclairer les décisions de l'entreprise en rassemblant des sources de données disparates et cloisonnées pour les analyser. Il est inutile de disposer d'une masse de données si vous ne trouvez pas le moyen d'en extraire des informations. Le processus de data discovery comprend la connexion de plusieurs sources de données, le nettoyage et la préparation des données, le partage des données dans toute l'entreprise et l'exécution d'analyses pour obtenir des informations sur les processus de l'entreprise.

Aujourd'hui, presque toutes les entreprises collectent d'énormes quantités de données sur leurs clients, marchés, fournisseurs, processus de production, etc. Les données affluent des systèmes de transactions en ligne et traditionnels, des capteurs, des médias sociaux, des appareils mobiles et d'autres sources diverses. En conséquence, les décideurs sont submergés par les données, mais manquent d'informations. Les informations sont cachées dans ces données.

Exemple de data discovery

La data exploration et l'analytique visuelle est une approche que les analystes de données d'entreprise utilisent pour découvrir et étudier des informations cachées mais potentiellement utiles dans les données. Il s'agit d'une méthodologie permettant de creuser les données à la recherche de relations intéressantes, de tendances, de modèles et d'anomalies nécessitant une exploration plus approfondie. L'exploration et l'analytique visuelle permettent d'utiliser des logiciels d'analyse et de reconnaissance des formes assistés par la technologie pour la visualisation et l'analyse approfondie afin de transformer les données en connaissances et en compréhension.

La data discovery offre aux entreprises un moyen de nettoyer leurs données, et de les rendre facilement compréhensibles et conviviales. Une solution complète doit pouvoir être utilisée par tous les membres de l'entreprise. Le principal avantage de la data discovery réside dans les informations exploitables qui sont découvertes dans les données. Ces informations aident les utilisateurs à repérer des opportunités intéressantes avant leurs concurrents, sans avoir à consulter le service informatique. La data discovery peut renforcer cette valeur, en permettant aux employés de l'entreprise de trouver des réponses plus rapidement.

Aujourd'hui, les entreprises constatent que l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) améliore considérablement le processus de data discovery. Ce processus est également appelé « data discovery intelligente ». Dans la data discovery intelligente, l'IA peut découvrir automatiquement les relations entre les données et accélérer les analyses d'une entreprise grâce à des recommandations alimentées par l'IA. Le moteur de suggestion d'IA sous-jacent utilise des algorithmes d'IA sophistiqués qui s'exécutent sur n'importe quel type de données, sans que l'utilisateur soit conscient que le traitement se déroule en arrière-plan. Le moteur d'IA identifie les relations potentielles telles que les corrélations, en utilisant des algorithmes d'apprentissage formés. Les principales plateformes analytiques utilisant l'IA proposent des visualisations recommandées de variables connexes que les utilisateurs peuvent choisir d'approfondir.

Il existe plusieurs directions passionnantes pour l'innovation dans le domaine de l'analyse alimentée par l'IA, notamment :

  • Les techniques d'IA peuvent être utilisées pour suggérer des étapes de préparation des données telles que la normalisation, le traitement des données manquantes, la reconnaissance de modèles de chaînes de caractères, etc.
  • Les algorithmes peuvent être utilisés pour identifier et attirer l'attention sur des modèles particuliers ou des valeurs aberrantes dans les données pour des groupes de variables connexes.
  • La time series analysis a des besoins et des techniques distincts pour la reconnaissance des formes, la détection des anomalies et la découverte de relations entre séries.
  • Les données comportementales des utilisateurs experts peuvent être collectées, analysées et utilisées pour influencer les actions d'analyse recommandées.

Les moteurs de suggestion et les recommandations de l'IA sont de plus en plus utilisés pour augmenter les analyses sur un nombre de problèmes toujours croissant. Cette combinaison de compréhension humaine et d'infatigabilité des machines permet aux professionnels de découvrir rapidement des relations importantes dans de grandes quantités de données, à temps pour agir.

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Résoudre les problèmes de l'entreprise grâce à la data discovery

Les analystes ont pour mission de découvrir des informations dans les quantités massives de données collectées par les entreprises. Parce qu'elle fait appel à des données provenant de nombreuses sources différentes, la data discovery permet aux entreprises d'utiliser les données de manière innovante. Elle aide les utilisateurs à explorer les données de manière nouvelle et différente et à trouver des informations qui n'étaient pas apparentes avant la découverte des données. Et, une fois que de nouvelles tendances ou de nouveaux modèles sont établis, la data discovery permet aux utilisateurs d'approfondir facilement les variables et de trouver de nouvelles questions et de nouvelles idées.

Ces informations peuvent inclure l'identification des problèmes des clients tels que les suivants :

  • Perte inattendue de clients
  • Problèmes de relation client et de gestion
  • Problèmes subtils liés aux produits, tels que retours et défaillances
  • Fuites de prix dues à des remises excessives
  • Échecs promotionnels
  • Perte de parts de marché due à des actions concurrentielles telles que des prix agressifs ou un nouveau produit.

La data discovery permet aux entreprises d'avoir une vue à 360 degrés de leurs clients en compilant et en évaluant les données comportementales, transactionnelles et sentimentales des clients sur les nombreux canaux qu'ils utilisent pour interagir avec les entreprises.

La data discovery est inestimable pour aider les décideurs à détecter les signes avant-coureurs de l'insatisfaction des clients. La data discovery permet aux chefs d'entreprise d'obtenir une compréhension plus approfondie de la façon dont les clients perçoivent l'entreprise.

Les analyses de texte, d'opinions, sociales et vocales peuvent être utilisées pour identifier ce que les clients reportent de votre entreprise à travers une variété d'interactions, y compris les commentaires sur les médias sociaux et les interactions avec les centres de contact. La recherche de mots clés par rapport à l'opinion des clients peut aider les chefs d'entreprise à identifier les problèmes potentiels de produits ou de services qui se manifestent chez plusieurs clients.

Les outils de data discovery offrent également aux banques une myriade d'opportunités pour en savoir plus sur leurs clients et agir en fonction de ces informations. Par exemple, les outils de data discovery peuvent aider les banquiers à déterminer les produits qu'utilise un client particulier (par exemple, les chèques, l'épargne), puis à déterminer, en fonction des revenus de ce client, de son cycle de vie et d'autres facteurs, s'il pourrait être un bon candidat pour une offre de vente croisée ou de vente incitative (par exemple, un certificat de dépôt).

Le taux de désabonnement étant si élevé dans le secteur des services financiers, les banquiers peuvent également utiliser des outils d'analyse et de data discovery pour déterminer les principales causes de défection de certains groupes de clients et pour repérer les signes avant-coureurs d'un client sur le point de changer de banque. Non détectés et non traités, ces problèmes peuvent sérieusement compromettre toute l'entreprise. D'où l'urgence de trouver des informations dans les données et de prendre des mesures. Avec les bonnes informations, les entreprises peuvent concentrer leurs efforts là où ils sont nécessaires pour fidéliser et plaire aux clients, au lieu de se contenter de lancer des tactiques de conquête de la clientèle pour voir ce qui retient son attention. La data discovery met la puissance du big data entre les mains de l'utilisateur professionnel quotidien en lui donnant les informations dont il a besoin pour prendre des décisions commerciales fondées sur les données.