Après avoir passé plus d'une décennie en première ligne dans la création de plateformes de données et d'analyse pour les petites et grandes entreprises, j'ai été témoin de la danse complexe des personnes, des processus et de la technologie. Des ingénieurs de données et scientifiques aux outils de cloud computing et d'apprentissage automatique, je suis profondément ancré dans le monde des données. Pourtant, malgré tous nos efforts et nos approches sophistiquées, une question persistante me hantait : pourquoi le passage des données brutes aux informations commerciales exploitables reste-t-il si lent ?   Le catalyseur du mécontentement  Ma carrière a été une riche mosaïque d'expériences, d'élaboration de solutions de données et de pilotage d'initiatives de monétisation des données. Pourtant, derrière cette tapisserie se cache un courant de mécontentement. La rapidité et l’efficacité avec lesquelles nous avons transformé les données en informations commerciales n’ont jamais vraiment correspondu à ma vision. Cette inquiétude m’a incité à regarder au-delà des méthodologies conventionnelles.   Réinventer l'analyse avec l'IA  Le point pivot est survenu lorsque j'ai commencé à réimaginer l'ensemble du cycle de vie de la génération d'informations exploitables → Traduction du problème commercial en problème d'analyse, en solution d'analyse en solution commerciale. Comment pourrions-nous non seulement améliorer mais révolutionner chaque étape, depuis les données brutes jusqu'aux renseignements perspicaces et exploitables ? La réponse, j’ai réalisé, réside dans l’exploitation de la puissance de l’intelligence artificielle et son intégration à chaque étape du cycle de vie.   Une vision en sept étapes se dévoile    tout commence par la transformation des données brutes dans un format compréhensible et consultable. Il ne s'agit pas seulement de données ; il s'agit de créer un langage qui comble le fossé entre les données et ceux qui recherchent leur sagesse, les utilisateurs professionnels. Les heuristiques (nomenclature existante, profil de données, etc.) dérivées de métadonnées techniques associées à l'utilisation du secteur, du domaine et de l'entreprise sont transmises comme une invite aux grands modèles linguistiques pour automatiser la génération de glossaires métier. Transmuter les données en compréhension :    grâce à l'IA, j'ai imaginé un modèle dans lequel les données ne sont pas seulement stockées mais interconnectées de manière significative, reflétant la compréhension humaine des réseaux d'information. Réimaginer l’écosystème de données d’entreprise sous forme d’ontologies et le faire fonctionner comme le Web sémantique. Même si cela préserve la vérité des relations entre vos actifs de données, cela élimine le besoin de pipelines de données traditionnels. La naissance du modèle de données sémantique :    -   ici, l'IA aide à exploiter la business intelligence des experts en la matière, en faisant évoluer un référentiel dynamique, riche d'informations et de terminologies commerciales spécifiques au secteur. Ce catalogue n'est pas statique ; il grandit et s'adapte, tout comme notre propre compréhension des modèles/facteurs émergents ayant un impact sur les mesures commerciales. Le catalogue d'analyse Un référentiel de concepts commerciaux et d'angles d'analyse associés :    en utilisant des modèles de langage étendus (LLM), j'ai vu le potentiel de traduire des requêtes commerciales complexes en exigences analytiques précises (concepts commerciaux et sélection de l'angle d'analyse associé résultant en l'identification de dimensions et de mesures), reliant ainsi le monde des affaires. avec le domaine des données. Converser dans le langage des affaires :    identifier les données exactes nécessaires à des demandes commerciales spécifiques, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Le modèle sémantique et le résultat de l'étape 4, transmis comme contexte à l'IA, changent cela, rendant la recherche précise et efficace. Localisation des données avec une précision chirurgicale :    tirer parti des LLM dans le contexte de l'étape 5 pour générer des codes SQL et Python fédérés change la donne, réduisant les efforts manuels et accélérant le passage de la question à l'analyse. Cependant, les codes générés doivent subir une validation syntaxique, logique et de sécurité pour garantir la conformité aux normes de l'entreprise. Automatisation de la génération de code :    la dernière étape consiste à fournir des informations dans un format clair et compréhensible, répondant directement à la requête initiale. C'est ici que la magie opère : les données se transforment en décisions. Représentation des données sous forme de visualisations et d'informations prescriptives.  Du code à la clarté :   Le voyage continue  Ce qui a commencé comme un voyage visant à accélérer le parcours des données vers les décisions, est devenu une mission personnelle visant à redéfinir le paysage de l'analyse commerciale. Avec l’IA, je ne me contente pas de rationaliser les processus ; Je crée un nouveau paradigme dans lequel l'analyse des données est aussi intuitive qu'une conversation, aussi accessible qu'une simple requête et aussi dynamique que le paysage commercial en constante évolution.  Également publié  ici.

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Révolutionner l'analyse des données avec l'IA : une odyssée en sept étapes

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