Les experts le disent depuis de nombreuses années : l’information est le nouveau pétrole. Et qui peut argumenter ? Les données ont fini par devenir une ressource naturelle indispensable pour les entreprises modernes, un élément essentiel pour la prise de décision en matière de services.
Mais il y a une mouche dans la lotion (ou dans ce cas, l’huile). Les organisations peuvent collecter des informations sous tous les angles : tout le monde, un lieu ou une chose dans un chemin numérique apparemment illimité. Cependant, pour en extraire de la valeur, les services doivent être en mesure de répondre à une question cruciale : qu’est-ce que les données essaient de dire ?
Avides de réponses, de nombreuses entreprises pompent de plus en plus de données dans le stockage, comme si le simple fait d’amasser plus d’informations dans des lacs de données en constante croissance pouvait fournir des informations beaucoup plus approfondies. Ils finissent toujours par être bloqués, cherchant dans le noir le « aha! » des moments qui créent une meilleure compréhension des clients, de l’efficacité opérationnelle et d’autres avantages concurrentiels.
C’est parce que le problème n’est pas la taille de l’information ; c’est la capacité d’en tirer des informations précieuses. Les problèmes de service qui aident à esquisser la forme des recommandations d’articles sur mesure, la détection des fraudes en temps réel et les parcours de soins de santé, pour ne citer que quelques exemples, ne conviennent pas à la manière rigide dont les informations sont conservées.
Pas seulement stocker des vérités
Les systèmes traditionnels tels que les installations de stockage d’informations sont construits sur des bases de données relationnelles (RDMBS) qui sont créées pour stocker des faits , ne pas examiner les données du point de vue de qui et d’où elles proviennent. Par nature, les tables du SGBDR existent sous forme de fichiers indépendants dans un lac d’informations. Vous pourriez avoir la possibilité de découvrir des informations séparées parce que les informations, mais soyez aveugle aux informations contenues dans les données qui permettent aux entreprises de résoudre les problèmes de service avec subtilité.
Trop souvent au sein des entreprises, différents points de données vivent dans divers silos organisationnels , tels que les ventes, le marketing, le service client et la chaîne d’approvisionnement. Cela laisse une vision détachée et myope de la façon dont une entité interagit avec l’entreprise.
Même les programmes de systèmes experts (IA) et d’apprentissage automatique (ML) ont tendance à fonctionner en silos, chaque équipe traitant avec un question. Ils peuvent trouver des réponses à temps, mais comme ils travaillent sur des informations différentes, il est peu probable qu’ils trouvent des informations beaucoup plus approfondies (c’est-à-dire des modèles ou des similitudes) qui améliorent la précision de leur conception pour répondre aux préoccupations de l’entreprise.
Passer à côté de l’importance de l’information est une proposition perdante à une époque où les entreprises sont soumises à une pression impitoyable pour acquérir de bien meilleures informations sur les comportements des clients, prévoir les modifications du marché et anticiper l’avenir de l’entreprise dans un monde instable.
Et l’importance dépasse celle utilisée par les entreprises : elle est également essentielle pour révéler la fraude monétaire, personnaliser le traitement des patients, gérer des chaînes d’approvisionnement complexes et découvrir les dangers pour la sécurité.
Les organisations ont du pain sur la planche pour pour atteindre un état optimal dans le parcours des données : découvrir les relations au sein, entre et parmi toutes ces informations pour obtenir des informations significatives.
Comment une entreprise peut-elle arriver ? Voici trois conseils clés.
1. Débarrassez-vous des silos
De nombreuses entreprises dépensent des millions pour embaucher des informaticiens, créer de nouvelles conceptions d’informations et explorer l’IA et les méthodes ML. Le problème? Ces programmes fonctionnent généralement en silos dans les grandes organisations. Le résultat? Être obligé de prendre des décisions vitales pour l’entreprise avec des données unidimensionnelles dépourvues de contexte vital.
Prenons, par exemple, une société de commerce électronique avec laquelle nous traitons et qui gère 5 sites Web de vente au détail de marque individuelle. Comprendre les identités et les activités des clients à travers ces marques est devenu complexe et, sans une vue combinée des identités et des activités des clients, l’entreprise avait du mal à faire des suggestions et des offres personnalisées.
Avec une toute nouvelle méthode qui transitaient par toutes les informations client de l’entreprise et synchronisaient les identités des clients via leurs numéros de téléphone portable, adresses e-mail, gadgets, adresses, cartes de crédit et plus encore, l’entreprise dispose désormais d’une vue unique et unifiée de chaque relation acheteur. En conséquence, l’entreprise s’attend à une augmentation des ventes de 17,6 % grâce à ses marques de vente au détail spécialisées.
Il s’agit d’un exemple efficace de la façon dont les services collectent si souvent des données à partir de sources, d’angles et d’emplacements disparates et conservent les informations dans des silos. et comment cela interrompt les modèles de relations avec cette entité.
En fusionnant les données de différents silos en un seul ensemble de données à l’échelle de l’entreprise, les entreprises peuvent ensuite évaluer comment un individu, un lieu ou une chose communique à travers l’entreprise depuis l’entité point de vue. Quelle est cette technologie ? Voir point 2.
2. Choisissez la bonne innovation de base de données pour la bonne charge de travail
Les bases de données relationnelles, malgré leur nom, luttent par elles-mêmes pour découvrir les relations d’information entre, au sein et parmi les divers composants d’information.
Les préoccupations de niveau supérieur telles que la façon d’individualiser les suggestions de produits pour les clients ou de rendre les chaînes d’approvisionnement plus efficaces nécessitent de trouver le contexte, les connexions et les relations dans les données. Considérez comment notre cerveau collecte et enregistre des vérités, des informations et des éléments d’information chaque seconde, et comment la partie de raisonnement de notre cerveau commence à évaluer le contexte et à mettre en évidence les relations.
Les bases de données de graphes sont une innovation plus récente qui représente une méthode totalement différente pour structurer les informations autour des relations. Ils fonctionnent comme la partie de raisonnement du cerveau pour des ensembles de données volumineux et complexes pour des ensembles de données interdépendants volumineux et complexes. C’est dans ces ensembles de données qu’une personne peut voir toutes les relations et connexions entre les données. LinkedIn et Meta (Facebook), par exemple, comptent sur des bases de données de graphiques pour révéler l’appartenance de divers utilisateurs, les aidant à entrer en contact avec des contacts et du contenu pertinents.
En complétant leurs systèmes avec des analyses de graphiques, les entreprises peuvent se concentrer sur la résolution des problèmes liés aux relations.
3. Débloquez des informations plus intelligentes à grande échelle grâce à l’apprentissage automatique sur les données liées
En accélérant les progrès de l’intelligence artificielle améliorée par les graphiques, les entreprises peuvent utiliser les informations supplémentaires des informations liées et les fonctionnalités des graphiques pour de bien meilleures prévisions. Grâce à la puissance prédictive précise provenant de fonctionnalités de graphique uniques et de modèles de graphique, les entreprises peuvent ouvrir des informations beaucoup plus puissantes et un impact sur l’organisation.
Les utilisateurs peuvent former rapidement des réseaux de neurones graphiques sans avoir besoin d’un appareil efficace, grâce à -dans des capacités telles que le stockage distribué et le traitement massivement parallèle ainsi que le partitionnement basé sur des graphiques pour créer des ensembles de données de graphique de formation/validation/test. Le résultat : de bien meilleures représentations des données en ce qui concerne la gestion du type de données, l’établissement d’un modèle de données combiné et la mise en place d’une méthode pour représenter les données afin d’obtenir les résultats d’organisation les plus fiables de l’IA.
Comme ces 3 éléments de programme de suggestions, il est essentiel pour les entreprises d’adopter une approche moderne de l’information qui leur permet de comprendre non seulement les points d’information spécifiques, mais aussi les relations et les dépendances entre toutes les connexions d’information. Pour gagner avec les données, les entreprises doivent avoir la possibilité de combiner point de vue, échelle et vitesse. Ils doivent également pouvoir poser et répondre à des questions vitales et complexes
basées sur les relations, et le faire à la vitesse du service.
C’est la seule méthode que les entreprises d’aujourd’hui peuvent véritablement utiliser avantage de l’information comme la toute nouvelle huile.
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