64 zettaoctets, c’est la quantité massive de datas générées en 2020 ! Elle était de 2 zettaoctets en 2010 et devrait atteindre 180 zettaoctets d’ici 2025.

Cette abondance de données offre de nouvelles opportunités pour les entreprises. Mais elle nécessite en contrepartie des capacités de traitement et de gestion adaptées. À l’évidence, sans analyse approfondie, ce flot d’informations restera sous-exploité.

Et c’est ce que fournit le Cloud Analytics. Outre sa grande capacité de stockage, il permet d’extraire, à partir de beaucoup de données, des insights pertinents pour votre activité. Et l’IA (ou intelligence artificielle) alors ?

Vous vous demandez ce que peut réellement vous apporter la combinaison de ces deux technologies. Quel est l’impact sur votre transformation digitale déjà en marche ou à venir ! C’est ce que nous vous proposons de découvrir dans cet article. C’est parti  !

C’est un service qui s’appuie sur un cloud public ou privé et permet de stocker d’énormes volumes de données. Grâce au Cloud Analytics, vous accédez à des outils d’analyse via Internet, sans avoir à investir dans des infrastructures coûteuses. Son rôle consiste à traiter et interpréter, en temps réel, les informations qu’il collecte en utilisant des algorithmes avancés.

Résultat : vous profitez d’indicateurs pertinents et propices à une prise de décision plus éclairée. Intéressant, n’est-ce pas ?

Mais quels sont ses avantages pratiques ? Ils sont en fait liés à son fonctionnement en mode cloud :

• Réduction des coûts : le Cloud Analytics offre une tarification flexible basée sur la consommation. Vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez réellement.
• Scalabilité : Il peut facilement évoluer pour répondre à la demande croissante de traitement et de stockage de données en cas de pic d’activité.
• Disponibilité : son architecture dans le cloud offre un accès facile aux données et aux outils d’analyse de n’importe où dans le monde, tant que vous possédez une connexion Internet.
• Sécurité : Les solutions de Cloud Analytics intègrent les fonctionnalités de sécurité proposées par les fournisseurs de services cloud pour vous protéger contre les piratages et les violations de données sensibles.

Comprendre l’IA est essentiel dans le monde numérique actuel. Mais qu’est-ce que c’est vraiment  ? L’IA, ou Intelligence Artificielle, c’est la capacité des machines à imiter les fonctions humaines intelligentes.

Il existe différents types d’IA. Parmi eux se trouvent le machine learning (ou apprentissage automatique) et le deep learning qui nous intéressent plus particulièrement.

Le machine learning se base sur deux types d’apprentissage :

• L’apprentissage supervisé qui utilise des exemples étiquetés pour entraîner des modèles à anticiper de nouvelles données. Par exemple, la classification groupe les datas dans des catégories, tandis que la régression prédit des valeurs numériques.
• L’apprentissage non supervisé qui révèle des schémas cachés dans les données sans cible prédéfinie, comme la segmentation client basée sur des similarités. Il y a d’autres types comme l’apprentissage semi-supervisé et par renforcement, offrant une gamme d’outils apte à résoudre divers problèmes.

Le deep learning quant à lui représente un type d’apprentissage automatique qui imite le fonctionnement du cerveau humain à l’aide de réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux sont composés de nombreuses couches qui reçoivent et interprètent des informations en parallèle.

Contrairement au machine learning, où les propriétés sont spécifiées, le deep learning identifie automatiquement les caractéristiques essentielles des datas. Il peut donc analyser de grandes quantités de données non structurées en un temps record. Cette technologie est utile pour des prédictions ou des résolutions de problèmes particuliers (reconnaissance d’images, traduction automatisée, etc.)

Grâce au Cloud Analytics, l’IA bénéficie de capacités de calcul et de stockage illimitées. Mais quel est le rôle précis du Cloud Analytics dans le renforcement de l’IA  ?

Il fournit une infrastructure flexible et évolutive susceptible d’entraîner des modèles d’IA sophistiqués. Avec ses aptitudes de traitement parallèle et son accès rapide aux ressources informatiques, il effectue des analyses complexes de manière simple et très efficace.

D’un autre côté, comment l’IA optimise-t-elle le Cloud Analytics ? À l’aide de ses algorithmes avancés et de son apprentissage automatique, elle identifie des schémas et des tendances à partir des données du Cloud Analytics. De fait, vous réalisez des analyses plus précises et améliorez votre prise de décisions.

Par exemple, dans le secteur de la santé, le Cloud Analytics peut être utilisé pour stocker les dossiers médicaux des patients, tandis que l’IA analyse ces données et fournit des diagnostics prédictifs ou des recommandations de traitement.

Des explorations prédictives sophistiquées aux processus automatisés, en passant par la personnalisation de l’expérience client, cette synergie contribue dans tous les cas à accélérer votre transformation digitale.

En utilisant des techniques d’IA sur des données collectées via le Cloud Analytics, vous êtes donc en mesure d’identifier :

• Des tendances subtiles et des modèles complexes, facilitant des décisions commerciales stratégiques par exemple.
• Des opportunités et des menaces liées à votre activité dès qu’elles se présentent.

Entrons plus précisément dans le vif du sujet ! Quels sont les bénéfices réels de cette synergie ? Ils sont en fait de plusieurs ordres :

• En premier lieu, l’IA enrichit les capacités d’analyse du Cloud Analytics en identifiant des modèles et des tendances complexes au cœur des données traitées. En utilisant des techniques telles que le machine learning et le deep learning, l’IA met en exergue des relations subtiles entre les variables et génère des insights plus pointus.
• En deuxième lieu, l’IA permet d'automatiser une grande partie du processus d'analyse des données, de la collecte à la visualisation des résultats. Elle facilite de manière efficace le traitement de volumes importants d'informations. Vous libérez de cette façon du temps pour vos équipes.
• En troisième lieu, l'IA propose des analyses sur mesure, recommandant des visualisations pertinentes ou ajustant les modèles selon les préférences du demandeur.

En détectant automatiquement les anomalies dans les données, l'IA permet d'identifier rapidement les problèmes potentiels ou les opportunités d'amélioration. Elle fournit également des recommandations basées sur l'analyse des données en temps réel.

Ainsi, avec le combo Cloud Analytics et IA, vous êtes en mesure de réagir rapidement aux changements du marché. Vous bénéficiez d'analyses rapides et précises, maximisant ainsi votre efficacité opérationnelle.

Que ce soit pour anticiper les fluctuations de la demande, optimiser les stocks ou personnaliser les offres pour vos clients, les possibilités du Cloud Analytics et de l’IA sont multiples.

Voici quelques exemples d’utilisation :

• Segmentation des contacts : En utilisant des techniques d’IA sur des données collectées via le Cloud Analytics, vous avez la possibilité de découper votre clientèle en fonction de divers critères tels que le comportement d’achat, les préférences, et les caractéristiques démographiques. Cela permet des campagnes de marketing plus ciblées et efficaces.
• Personnalisation de l’expérience client : L’IA permet d’individualiser les expériences client en analysant les données comportementales et en fournissant des recommandations personnalisées. Par exemple, les plateformes de streaming exploitent des algorithmes d’IA pour préconiser des contenus en fonction des préférences de visionnage de chaque utilisateur.
• Optimisation des processus : L’IA peut analyser les données issues de la chaîne d’approvisionnement et stockées dans le Cloud Analytics, telles que les prévisions de demande, les niveaux d’inventaire et les délais de livraison, afin d’optimiser les processus et réduire les coûts.
• Recherche pharmaceutique : En utilisant le Cloud Analytics et l’IA pour analyser de vastes ensembles de données génomiques et cliniques, les chercheurs peuvent identifier de nouveaux médicaments potentiels, prédire les effets secondaires et accélérer le développement de traitements.
• Domaine de la sécurité : L’IA et le Cloud Analytics sont également utilisés pour détecter les activités frauduleuses et sécuriser les systèmes informatiques. Ils permettent d’analyser les schémas de comportement suspects, les anomalies dans les transactions financières ou les tentatives d’accès non autorisées afin d’identifier et prévenir les malversations.

Tout d’abord, l’utilisation des infrastructures cloud augmente le risque d’accès non autorisé et de compromission des données, notamment en raison de leur vulnérabilité aux attaques DDoS ou au phishing.

De plus, les informations stockées dans le cloud sont sujettes à des altérations malveillantes ou involontaires, compromettant ainsi leur intégrité et la précision des analyses.

Ensuite, intégrer le Cloud Analytics et l’IA peut nécessiter une conformité réglementaire stricte en matière de sécurité et de confidentialité des données.

Mais bonne nouvelle, des solutions efficaces sont à votre disposition. Alors, comment assurer la confidentialité et l’intégrité des informations stockées dans le Cloud ?

Il est conseillé de mettre en œuvre une stratégie de sécurité complète, comprenant des mesures telles que :

• Le chiffrement des données,
• La gestion des identités et des accès,
• La surveillance des activités suspectes,
• Les tests de pénétration,
• Les audit de cybersécurité réguliers,
• Une collaboration étroite avec les fournisseurs de services cloud
• L’utilisation d’outils de sécurité avancés.

Des méthodologies telles que le SSE ou SASE plus global vous permettent de développer une posture de sécurité efficace pour vos infrastructures dans le cloud.

Du côté des modifications apportées aux données, un suivi détaillé, à savoir qui les a effectuées, quand et quelles données ont été changées, permet de détecter rapidement toute altération volontaire ou non.

Pour finir, sensibiliser vos employés aux meilleures pratiques de sécurité et de manipulation des données portera également ses fruits dans la durée.

Pour une implémentation réussie du Cloud Analytics et de l’IA, deux bonnes pratiques sont à votre disposition :

• La mise en place d’une collaboration interdisciplinaire
  En effet, vous aurez certainement besoin de réunir des experts en gestion de la data, des analystes dédiés à votre secteur d’activité et des spécialistes de l’IA pour une approche holistique. C’est en favorisant la communication et la collaboration que vous pouvez tirer pleinement parti de leurs compétences et de leurs perspectives diverses.
• Le suivi et l’ajustement continus
  Comment évaluer régulièrement vos progrès et calibrer vos stratégies en fonction des résultats obtenus ? En surveillant de près les performances de vos prévisions et métriques au travers de tableaux de bord personnalisés. Vous pouvez de la sorte identifier les points à améliorer et apporter les ajustements nécessaires pour optimiser votre business dans la durée.

En adoptant ces méthodes, vous vous assurez d’utiliser de manière efficace et durable ces technologies, renforçant ainsi votre compétitivité sur un marché numérique en constante évolution.

La synergie du Cloud Analytics et de l’IA vous offre un avantage concurrentiel crucial dans un environnement commercial axé sur les données. Grâce à leurs capacités combinées, vous renforcez votre compétitivité et votre efficacité opérationnelle. En exploitant pleinement le potentiel de vos datas, vous gagnez une meilleure compréhension de votre activité et une prise de décisions plus éclairée.

Vous améliorez vos processus décisionnels et opérationnels, développez de nouveaux produits et services plus rapidement, et offrez une expérience client optimisée.

Prêt à booster la transformation numérique de votre entreprise, nos experts vous accompagnent.

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