L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (machine learning ou ML) sont devenus des leviers essentiels pour les entreprises performantes. La qualité des données est désormais le facteur déterminant de la réussite ou de l'échec de ces technologies.
Pour une IA et un ML efficaces et précis, il faut des données saines, normalisées et complètes. Dans un environnement commercial compétitif, l'analyse de données fiables permet de prendre des décisions stratégiques éclairées. La fiabilité des données est souvent la clé du succès.
Chaque année, les données de mauvaise qualité coûtent plus de 3 000 milliards de dollars aux États-Unis. Les équipes de science des données, sans un volume suffisant de données de haute qualité, ne peuvent pas concevoir des modèles de ML performants, ce qui entraîne des systèmes défaillants et des résultats insatisfaisants.
Les fondations de données saines : l’organisation
Des données saines sont exemptes de doublons, d’informations manquantes, d’erreurs de format, d’inexactitudes ou de terminologies incohérentes. Avec l’augmentation exponentielle des volumes de données générées et mises à disposition des entreprises, la collecte organisée de ces données devient un défi majeur. Ne pas suivre le rythme et structurer correctement ce flux de données peut entraîner des analyses erronées et des résultats inexacts.
Les entreprises cherchant à garantir la qualité de leurs données doivent aller au-delà de leurs simples objectifs commerciaux et adopter une approche intégrée. Cela implique d’identifier quelles données seront collectées, d’où elles proviendront, comment elles seront nettoyées et en quoi leur utilisation répond aux objectifs stratégiques définis.
Des données de qualité permettent d’obtenir de meilleures analyses dans tous les domaines de l’entreprise. Cependant, même avec les modèles les plus avancés, une seule donnée erronée peut fausser considérablement les résultats. Des données saines améliorent la performance globale d’une organisation en offrant :
- Des données saines : Les entreprises doivent pouvoir faire confiance à leurs données pour prendre des décisions rapides et précises avant qu’une opportunité ne soit manquée ou qu’une menace ne passe inaperçue.
- Des décisions et actions en temps réel : Des données saines permettent aux entreprises d’exploiter immédiatement les informations pour guider leurs décisions et déclencher des actions intelligentes afin de conserver un avantage concurrentiel.
- Une meilleure IA : Travailler avec des données saines permet aux data scientists de se concentrer davantage sur l’analyse et l’amélioration des performances métier, plutôt que sur le nettoyage et la structuration des données.
Pour tirer pleinement parti de l’IA et du machine learning, optimiser les résultats et améliorer l’efficacité opérationnelle, les entreprises ont besoin d’un accès à des données saines et bien organisées. Tout commence par des données propres et saines et à partir de là, les opportunités de création de valeur sont infinies.
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