Smart Data : comment les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions

L'augmentation rapide des volumes de données est un défi de l'ère numérique pour les entreprises : comment identifier et évaluer efficacement les informations pertinentes ? Dans ce contexte, les smart data - également appelées données intelligentes ou "données intelligentes" - jouent un rôle important. Votre entreprise peut ainsi évaluer les données de manière automatisée, de sorte que vous disposiez de toutes les informations précieuses en un coup d'œil - et que vous puissiez ainsi prendre les bonnes décisions.

Nous vous expliquons comment fonctionnent les smart data, quelle est la différence avec les big data et quels sont les domaines d'application des smart data. Et : nous vous montrons comment votre entreprise peut tirer profit d'une gestion des données sophistiquée.

12% de perte de chiffre d'affaires à cause de mauvaises données : Importance d'une curation soigneuse des données

En moyenne, les mauvaises données coûtent aux entreprises 12 % de leur chiffre d'affaires. De plus, les mauvaises données ont un impact sur le résultat annuel de 88 % des entreprises (américaines). C'est ce qu'ont constaté une étude du département de recherche d'Experian Data Quality. Dans la pratique, cela signifie que les entreprises ne peuvent prendre des décisions éclairées qu'avec des données soigneusement curées.

Définition des données intelligentes

données intelligentes

Les données intelligentes désignent les données qui sont collectées, analysées et utilisées de manière intelligente afin de générer des connaissances et des recommandations d'action précieuses.

Dans la danse du flux de données,
Le Big Data a beaucoup à montrer,
AI sifts and sorts to know,
Smart Data est la star de l'émission.

Artiste inconnu

Grâce à l'utilisation de technologies modernes telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent utiliser ces données de manière efficace afin de prendre des décisions éclairées, d'améliorer leur efficacité et d'exploiter de nouveaux potentiels commerciaux. Cela signifie que, contrairement aux données brutes, souvent utilisées comme synonymes de Big Data ou de données issues du Data Lake, les données intelligentes ont déjà été consolidées manuellement ou automatiquement par une technologie moderne, leur qualité a été contrôlée ou elles ont même été rendues particulièrement faciles d'accès grâce à des analyses pertinentes.

Comment fonctionne Smart Data ?

Le processus d'obtention de données intelligentes fait référence au processus de transformation de grandes quantités de données en informations utiles et exploitables par le biais d'une série de méthodes telles que la collecte de données, le nettoyage de données, la préparation de données et l'analyse de données. Chaque étape utilise une combinaison de techniques et d'outils, y compris, mais pas seulement, des algorithmes, pour maximiser la valeur des données. Il en résulte des aperçus opportuns et précis qui aident un large éventail de secteurs à optimiser les processus et les décisions.

Smart Data vs. Big Data

Big Data et Smart Data sont souvent utilisés comme synonymes. Il existe toutefois des différences significatives entre les deux concepts. Les big data décrivent d'énormes quantités de données que les entreprises collectent quotidiennement - aussi bien des données de base que des données de pointe. structurés ou non structurés. Les Big Data décrivent donc des données qui n'ont pas encore été consolidées, analysées et évaluées.

Du big data au smart data, il s'agit d'un processus global : le smart data est un big data qui, en rapport avec les objectifs commerciaux

  • sémantiquement dans un contexte pertinent,
  • évalués et structurés en fonction de leur qualité et de leur utilité, et
  • a fait l'objet d'un contrôle de sécurité.

En d'autres termes, les données intelligentes sont des données utiles, de qualité et sécurisées.

Une différence cruciale entre les smart data et les big data est la manière dont les données sont présentées. Le big data est souvent qualifié de "lac de données". En effet : pour les entreprises, il est difficile de trouver des informations précieuses et détaillées dans un flot de données. Les données intelligentes, en revanche, présentent les informations sous une forme claire et facile à comprendre. Cela rend les processus commerciaux transparents. L'intégration des données intelligentes offre donc surtout aux entreprises axées sur les données la possibilité de découvrir des potentiels inexploités.

Smart Data vs. Advanced Analytics

Tout comme le Big Data, l'Advanced Analytics est souvent utilisé à tort comme synonyme de Smart Data. Les données intelligentes ont pour objectif d'obtenir des connaissances exploitables de manière efficace. Pour ce faire, des techniques de traitement des données telles que le data mining, le nettoyage des données et la visualisation des données sont utilisées. Elles permettent d'extraire les informations les plus importantes de grands ensembles de données.

L'analyse avancée, quant à elle, se concentre sur l'utilisation de modèles statistiques et d'algorithmes complexes pour analyser les données et en tirer des enseignements.

Des techniques telles que la modélisation prédictive et le traitement du langage naturel sont utilisées à cet effet. L'objectif de l'analyse avancée est d'identifier des modèles et des relations dans les données qui permettent aux entreprises de prédire des événements futurs ou d'optimiser les processus commerciaux. Ainsi, les analyses avancées sont, tout comme les données intelligentes, une manière de traiter les données.

Avantages des données intelligentes

Le Smart Data Access offre aux entreprises axées sur les données de nombreux avantages qui leur permettent de travailler plus efficacement et de générer ainsi plus de revenus :

Amélioration de la prise de décision

Les services de données intelligentes permettent aux entreprises d'accéder en temps réel à des informations détaillées pertinentes, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées. Vous pouvez ainsi obtenir des avantages concurrentiels.

Automatisation des processus

Les systèmes de données intelligents permettent aux entreprises d'automatiser les processus commerciaux et de les rendre ainsi plus efficaces. La technologie automatise surtout les processus manuels exécutés par les collaborateurs. Le résultat : des données plus rapidement disponibles et sans erreurs.

Amélioration de la qualité des données

L'évaluation et la structuration intelligentes des données produisent une Smart Data Quality élevée, qui est (presque) exempte d'erreurs. Toutes les données sont toujours correctes, complètes et à jour.

Meilleure analyse des données

L'analyse des données intelligentes offre aux entreprises axées sur les données la possibilité d'examiner leurs énormes volumes de données de manière plus précise et mieux alignée avec leurs objectifs commerciaux.

Accès plus facile aux données

Avec une intégration intelligente des données, les entreprises peuvent accéder aux données pertinentes sans devoir les collecter, les structurer, les mettre en contexte et les analyser manuellement. Cela facilite l'accès aux données pertinentes. Cela permet d'économiser du temps et des ressources.

Transformer les données en données intelligentes en 6 étapes

La transformation des données en données intelligentes suit un processus en six étapes qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chacune de ces étapes contribue à transformer les données brutes en informations exploitables, pertinentes et détaillées :

  1. Saisie des données

    Cela peut se faire par différents moyens, y compris des capteurs, des interactions en ligne, des enregistrements de transactions et plus encore. Les données collectées peuvent être structurées (comme dans les bases de données) ou non structurées (comme les textes, les images ou les vidéos). Pour plus d'informations, consultez notre article Capture de données.

  2. Consolidation des données

    Les sources de données individuelles sont reliées entre elles et les données sont ainsi condensées. Cela crée une image homogène des données. Cette étape n'est pas toujours nécessaire dans certains cas, en fonction du type et du volume des données.

  3. Analyse de la qualité des données

    Des analyses pertinentes de la qualité des données permettent de s'assurer que toutes les données sont correctes et complètes - et répondent donc à un niveau élevé. Cette phase vise à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les répétitions dans les données. Les outils de nettoyage des données peuvent inclure des scripts automatisés, des logiciels spécifiques ou une vérification manuelle. Ce n'est qu'ainsi que les entreprises disposeront plus tard de données fiables et pertinentes.

  4. Agrégation des données

    L'agrégation des données rassemble les données dans une structure uniforme. Il s'agit ici d'organiser les données de manière à ce qu'elles puissent être facilement analysées. L'agrégation des données pose les jalons d'un traitement efficace de grandes quantités de données.

  5. Analyse des données

    L'évaluation des données analyse les données afin d'identifier des modèles. C'est souvent là qu'interviennent les algorithmes pour identifier les modèles, les relations et les tendances dans les données. Les méthodes peuvent aller de la simple analyse statistique à des algorithmes complexes d'apprentissage automatique. Elle permet d'extraire des connaissances des données, à partir desquelles les entreprises peuvent formuler des recommandations d'action.

  6. Mise à disposition des données

    La mise à disposition des données, comme son nom l'indique, fournit les données dans un format que les entreprises peuvent facilement utiliser et appliquer à leurs objectifs commerciaux, par exemple en tant qu'interface d'une Usine de données.

applications smart data

Applications de données intelligentes

Les données intelligentes sont utilisées dans différentes applications pour aider les entreprises à prendre des décisions :

EAI - Intégration d'applications d'entreprise

Les données intelligentes sont utilisées dans les entreprises axées sur les données pour créer de précieux aperçus. Ces aperçus peuvent ensuite être utilisés pour informer différentes applications et systèmes afin d'optimiser l'échange de données et d'automatiser les processus.

IA - L'utilisation de l'intelligence artificielle ou d'un moteur de règles

Les données intelligentes (smart data), qui résultent de l'analyse de grandes quantités de données, jouent un rôle critique dans les domaines suivants IA ou des systèmes décisionnels basés sur des règles. Elle permet non seulement d'identifier automatiquement des modèles et de faire des prédictions, mais elle fournit également de précieux aperçus qui sont utilisés pour la formation à l'IA ou la spécification de moteurs de règles. L'utilisation de données intelligentes pour les processus aide les entreprises à optimiser leurs processus commerciaux et à améliorer leurs produits et services.

Automatisation

Les données intelligentes sont utilisées dans l'automatisation pour accélérer le déroulement des processus et minimiser les erreurs. Pour ce faire, la technologie met à disposition des informations pertinentes, contextuelles et directement utilisables. Cela permet aux systèmes automatisés de prendre de meilleures décisions en moins de temps. Le prétraitement et la validation des données permettent aux systèmes d'identifier et d'éliminer les sources d'erreur à un stade précoce. Le résultat : une efficacité et une qualité accrues des processus.

cas d'utilisation de données intelligentes

Smart Data dans la pratique

Dans la pratique, les services de données intelligentes sont surtout utilisés en interaction avec IA pour rendre accessibles de grandes quantités de données numériques. Par ailleurs, les données intelligentes sont également utilisées en combinaison avec des capteurs physiques, par exemple dans le secteur de l'énergie ("Smart Energy"). Les machines, par exemple, sont équipées de capteurs qui collectent des données et sont analysées par l'IA. De cette manière, les entreprises peuvent surveiller les machines et les installations, optimiser leur maintenance et minimiser les temps d'arrêt. Un autre exemple de smart data est l'utilisation de données curatées dans la logistique afin de rendre les chaînes d'approvisionnement plus efficaces.

Smart Data dans différents secteurs

Nous montrons à l'aide des exemples suivants comment les données intelligentes peuvent être utilisées dans différents secteurs :

Santé publique

Analyse prédictive pour la santé des patients : Grâce à des données intelligentes, les prestataires de soins de santé peuvent prédire les risques pour la santé de manière plus efficace et plus précise. Cela permet d'intervenir à un stade précoce et de fournir des soins préventifs. En analysant les données de santé antérieures d'un patient, les facteurs liés au mode de vie, les données génétiques, etc., les données intelligentes peuvent aider à identifier des modèles ou des facteurs de risque qui pourraient indiquer un problème de santé futur. Cette approche est plus efficace que le Big Data, car elle filtre les informations non pertinentes et se concentre sur des données personnalisées et très pertinentes.

Secteur financier

Détection des fraudes et gestion des risques : dans le secteur financier, les données intelligentes permettent de détecter les fraudes plus efficacement et en temps réel en examinant les modèles de transaction. En examinant certains types de transactions, lieux, heures, etc., les institutions financières peuvent détecter plus efficacement les anomalies et mettre fin aux activités frauduleuses. Les données volumineuses peuvent contenir toutes les transactions, mais les données intelligentes peuvent mettre en évidence celles qui sont potentiellement suspectes.

Secteur des assurances

Tarification et évaluation des risques : dans le secteur des assurances, les données intelligentes peuvent permettre une tarification et une évaluation des risques plus précises. Grâce aux données télématiques des voitures, les compagnies d'assurance peuvent par exemple évaluer le comportement et le risque d'un conducteur avec plus de précision qu'avec les seuls facteurs traditionnels. Ces données intelligentes peuvent permettre d'avoir une vision plus nuancée du risque d'un conducteur que la simple observation de données volumineuses telles que l'âge ou la fréquence des accidents.

Secteur public

Planification et gestion urbaines intelligentes : dans le secteur public, les données intelligentes peuvent contribuer à la planification et à la gestion de villes intelligentes. Les données relatives aux modèles de trafic, à l'utilisation des services publics, aux capteurs environnementaux, etc. permettent aux administrations locales de gérer les ressources et de planifier la croissance de manière plus efficace. Par rapport aux données volumineuses, les données intelligentes offrent un aperçu plus précis de la dynamique urbaine en temps réel, ce qui permet d'améliorer la prise de décision et la fourniture de services publics.

Fournisseurs de données intelligentes et logiciels de données intelligentes

Dans le domaine des données intelligentes, il existe quelques entreprises moins connues, mais spécialisées, qui séduisent par leurs compétences de niche :

Tamr

Tamr propose une plateforme logicielle brevetée qui automatise l'organisation et la synthèse des données d'entreprise. Cette plateforme utilise des algorithmes de machine learning pour aider les entreprises à transformer leurs big data en données intelligentes pour une meilleure prise de décision.

Webtunix AI

Webtunix AI propose différents services de données tels que l'analyse de données volumineuses, la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. L'entreprise aide les organisations à interpréter leurs données non structurées et à les transformer en données utiles et informées.

Siren

La plateforme analytique de Siren intègre différents outils de données en une seule solution, notamment la recherche, la veille stratégique, les données volumineuses, l'analyse des liens et la représentation des connaissances. Cette plateforme est conçue pour l'intelligence d'investigation et les situations de données en réseau à grande échelle.

Maana

Maana est une plateforme de connaissances qui utilise l'IA et la recherche sémantique pour faciliter la découverte de connaissances, augmenter la rentabilité et transformer les données industrielles en connaissances. Ses graphes de connaissances brevetés accélèrent l'extraction d'informations précieuses à partir de silos de données et favorisent une prise de décision éclairée.

Konfuzio

Konfuzio est un logiciel développé par Helm & Nagel GmbH qui utilise l'intelligence artificielle pour identifier, extraire et comprendre le texte d'une multitude de documents. Il les transforme en données intelligentes, ce qui en fait un outil adaptable et multifonctionnel pour les données intelligentes. Il est utilisé pour une grande variété de tâches. Celles-ci vont de l'automatisation de la saisie manuelle des données à l'amélioration des flux de travail documentaires. Il peut traiter aussi bien des documents complexes que des documents non structurés.

FAQ

Qu'est-ce que les données intelligentes ?

Les smart data - également appelées données intelligentes - collectent de grandes quantités de données provenant de différentes sources, puis les organisent et les analysent afin d'en tirer des enseignements précieux. Contrairement aux Big Data, les Intelligent Data sont une sélection spécifique de données pertinentes pour un objectif donné.

Comment fonctionne Smart Data ?

Les données intelligentes sont générées par l'utilisation d'algorithmes et de technologies analytiques. Les données intelligentes préparent les données pertinentes de manière à ce que les entreprises puissent obtenir rapidement et facilement des informations utiles et prendre ainsi des décisions commerciales approfondies.

Quelle est la différence entre Smart Data et Big Data ?

Alors que les Big Data décrivent d'énormes quantités de données collectées à partir de différentes sources, les Smart Data décrivent la sélection spécifique de données pertinentes pour un objectif particulier. Smart Data est donc un sous-ensemble de Big Data sélectionné pour une analyse spécifique.

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