La data intelligence permet d'obtenir des informations fiables sur les données afin de mieux les utiliser. Elle fournit des outils et des méthodes d'analyse pour répondre aux questions fondamentales sur les données.
La compréhension des données est la base de toutes les prises de décisions ou des analyses prédictives dans une entreprise. Avec l'énorme quantité de données générées, l'identification des informations pertinentes est une étape primordiale. La data intelligence est donc une phase importante dans tout processus de data science.
Data Intelligence : définition
La data intelligence ou l'intelligence des données est un processus qui vise à acquérir une meilleure compréhension des données. En d'autres termes, elle permet d'obtenir des informations sur les données qui sont appelées « métadonnées ».
À cette fin, elle implique l'utilisation de différents outils et méthodes pour répondre aux questions fondamentales : qui ? Quoi ? Où ? Quand ? Pourquoi ? Comment ? En effet, selon l'IDC (International Data Corporation), la data intelligence permet de cadrer toutes les dimensions du sujet. Il s'agit donc de connaître l'utilité des données et la façon dont elles ont été utilisées ou dont elles pourraient être utilisées. Cela permet d'en déterminer la fiabilité et la valeur.
À la différence de la Business Intelligence (BI) qui exploite les données de manière à en extraire des informations sur lesquelles baser les prises de décisions, l'intelligence se focalise sur l'analyse des données elles-mêmes. Autrement dit, elle aide les entreprises à comprendre les informations collectées.
L'importance de la data intelligence
Les données ont toujours occupé un rôle essentiel au sein d'une entreprise. Ce sont elles qui permettent aux data analysts d'élaborer des rapports. La BI et l'IA leur ont donné encore plus d'importance étant donné que ces processus technologiques se basent sur les données pour les prises de décisions ou les analyses prédictives.
L'explosion du Big Data et l'émergence de l'intelligence artificielle ont conduit à la génération d'une grande quantité de données. Par conséquent, l'identification des sources pertinentes et des données de valeur est devenue un véritable défi. La data intelligence est donc apparue pour répondre aux questions sur l'origine, les historiques et les futures utilisations des données.
Utilisations de l'intelligence des données
La data intelligence est, pour ainsi dire, une étape qui précède l'utilisation des données. Sa première utilité consiste en la gestion des métadonnées. Dans un catalogue de données, les métadonnées peuvent être d'ordre comportemental (Qui ? Comment ?), d'ordre technique (Quoi ?), d'ordre commercial ou en rapport avec la provenance (Où ? Quand ?). L'intelligence artificielle permet également de gérer les métadonnées actives qui correspondent à la manière dont les personnes utilisent les données.
Ensuite, elle est également utilisée pour la gouvernance des données qui consiste à établir des normes sur la conformité, la qualité et l'utilisation des données. La data intelligence peut aider à construire un glossaire métier, concevoir des rapports de suivi, des tableaux de bord, etc.
Ses autres utilisations incluent le cloud computing et la migration cloud, la numérisation ou encore la gestion de la confidentialité, des risques et de la conformité. À ces fins, l'intelligence des données permet de s'assurer de la qualité des données, de gérer les données de référence, le profilage et la conservation des données.
Data analytics ou data intelligence ?
Par définition, la data intelligence et la data analytics sont toutes les deux des processus de data science qui consistent à analyser les données. Rappelons donc que la data intelligence vise à présenter les données de manière à ce qu'elles soient significatives et exploitables pour ses utilisateurs. En revanche, la data analytics consiste à tirer parti des données pour faire des prédictions et prendre des décisions.
L'intelligence des données porte sur les actions et les événements qui se sont passés autour d'elles. L'analyse des données se base ensuite sur ces informations pour prédire de nouveaux événements et prescrire de nouvelles actions.
Pour rendre tout cela plus clair, prenons un exemple. Étant donné un actif de données sur les ventes d'une entreprise. La data intelligence correspond aux informations telles que la quantité de produits vendus, les personnes qui les ont achetés, l'endroit où les ventes se sont déroulées, etc. Cela peut aussi être en rapport avec les avis et commentaires des clients ou encore les campagnes mises en œuvre. Dans ce cas de figure, la compréhension des données signifie donc que l'entreprise peut expliquer le nombre de ventes sur une période donnée.
Maintenant, la data analytics utilise ces informations pour prédire le nombre ou la fréquence des achats à l'avenir. Cela permettra ensuite de prendre des mesures comme l'augmentation de la production.
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