Avec WatsonX, nous pouvons révolutionner l’IA et découvrir de nouvelles possibilités pour le futur.
L’origine de WatsonX
At its core, WatsonX is designed to be a powerful tool for data scientists and developers. It’s capable of ingesting massive amounts of data, analyzing it in real-time, and producing actionable insights that can be used to make better decisions. In addition, WatsonX is designed to be highly scalable, allowing it to handle large volumes of data with ease.
Les origines de WatsonX
Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, un nouveau joueur est apparu pour redéfinir les limites de ce qui est possible. Entrez WatsonX, une technologie révolutionnaire qui promet de révolutionner le paysage de l’IA. Dans ce blog, nous plongerons profondément dans les intrications de WatsonX, explorerons des exemples captivants et dévoilerons les cas d’utilisation potentiels qui peuvent vraiment le rendre viral.
Derivé de l’iconique Watson AI, qui a célèbrement battu des champions humains dans Jeopardy !, WatsonX représente le point culminant de plusieurs années de recherche, de développement et de progrès. Né de la fusion d’apprentissage machine avancé, de traitement du langage naturel et d’informatique quantique, WatsonX n’est pas seulement une évolution; c’est un bond quantique en avant dans la capacité de l’IA.
Au cœur de WatsonX se trouve un outil puissant conçu pour les scientifiques des données et les développeurs. Il est capable d’ingérer des masses de données, de les analyser en temps réel et de produire des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. De plus, WatsonX est conçu pour être hautement extensible, ce qui lui permet de gérer facilement de grandes volumes de données.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/08/revolutionner-lia-devoiler-le-pouvoir-de-watsonx.jpg1024683Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-08-21 22:10:232023-08-21 22:10:23Révolutionner l’IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX
Restez à la pointe des tendances et technologies en science des données en suivant les dernières innovations et en développant vos compétences.
Restez à jour avec les tendances et technologies de la science des données
La science des données est une discipline en plein essor qui a le pouvoir de changer complètement la manière dont une entreprise mène ses affaires et aborde les problèmes. En tant qu’informaticien enthousiaste, il est crucial d’utiliser les techniques et outils les plus efficaces disponibles pour rester à la pointe des tendances et technologies les plus récentes.
Dans cet article, vous découvrirez des moyens de rester à jour des tendances et technologies les plus récentes en matière de science des données. Vous apprendrez les dernières tendances du secteur et vous assurerez de suivre le rythme des avancées dans le domaine. À la fin de cet article, vous aurez les connaissances et les ressources nécessaires pour rester à jour dans le monde de la science des données.
Afin de rester à jour des dernières technologies et tendances en matière de science des données, il est important de participer à des conférences, de lire des articles et de suivre des tutoriels. Les conférences sont une excellente façon de se tenir au courant des dernières informations et de rencontrer des experts du secteur. Il existe également de nombreux articles et tutoriels sur Internet qui peuvent vous aider à rester à jour. Enfin, il est important d’utiliser les outils et technologies les plus récents pour rester compétitif.
En conclusion, pour être un informaticien enthousiaste et compétent en matière de science des données, il est important de rester à jour des dernières tendances et technologies. Pour ce faire, vous devrez participer à des conférences, lire des articles et suivre des tutoriels, ainsi que vous familiariser avec les outils et technologies les plus récents.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/03/restez-a-la-pointe-des-tendances-et-technologies-en-science-des-donnees.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-03-13 17:14:102023-03-13 17:14:10Restez à la Pointe des Tendances et Technologies en Science des Données.
Milvus is an open-source vector database for AI applications. It provides a variety of installation methods, including building from source code and installing Milvus with Docker Compose/Helm/APT/YUM/Ansible. Users can choose one of the installation methods depending on their operating systems and preferences. However, there are many data scientists and AI engineers in the Milvus community who work with Python and yearn for a much simpler installation method than the currently available ones.
Therefore, we released embedded Milvus, a user-friendly Python version, along with Milvus 2.1 to empower more Python developers in our community. This article introduces what embedded Milvus is and provides instructions on how to install and use it.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2022/08/using-embedded-milvus-to-instantly-install-and-run-milvus-with-python.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2022-08-18 20:28:092022-08-18 20:28:09Using Embedded Milvus to Instantly Install and Run Milvus With Python
At its core Snowflake is a data platform. It’s not specifically based on any cloud service which means it can run any of the major cloud providers like Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP). As a SaaS (Software-as-a-Service) solution, it helps organizations consolidate data from different sources into a central repository for analytics purposes to help solve Business Intelligence use cases.
Once data is loaded into Snowflake, data scientists, engineers, and analysts can use business logic to transform and model that data in a way that makes sense for their company. With Snowflake users can easily query data using simple SQL. This information is then used to power reports and dashboards so business stakeholders can make key decisions based on relevant insights.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2022/02/redshift-vs-snowflake-the-definitive-guide.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2022-02-16 23:56:162022-02-16 23:56:16Redshift vs. Snowflake: The Definitive Guide
La définition la plus simple de l’analytique augmentée ? C’est une analytique qui est « améliorée » par des technologies d’intelligence artificielle (IA), notamment par le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP).
Le machine learning automatise les processus analytiques complexes, comme la préparation des données et la génération d’informations. Le traitement par le langage naturel permet à tout utilisateur, même non formé, de poser des questions sur ses données et d’obtenir des réponses de manière simple sous forme de phrases.
Le terme « Augmented Analytics » a été inventé par Gartner en 2017 et est désormais largement considéré comme l’avenir de la business intelligence (BI) et de l’analyse de données – y compris l’analyse prédictive.
Pourquoi l’analytique augmentée est-elle importante ?
Exploiter les possibilités offertes par le Big Data
Les données représentent la plus grande opportunité de l’économie moderne. Grâce à elles, les entreprises peuvent savoir quoi produire et quand, à qui s’adresser, comment évoluer, et bien plus encore. Mais le volume de données est aujourd’hui trop important pour que les collaborateurs puissent les interpréter seuls – ou sans parti pris – et l’exigence de réponses immédiates est tout simplement impossible à satisfaire. Des technologies comme l’IA et l’apprentissage automatique sont nécessaires pour découvrir des informations significatives dans un océan de Big Data. C’est l’une des raisons pour lesquelles les analyses augmentées sont si importantes : elles combinent la datascience et l’intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser des ensembles de données massifs en temps réel.
Réduire la dépendance à l’égard des data scientists
Le processus d’analyse est une série d’étapes manuelles et chronophages, si compliquées qu’en général seuls les data scientists peuvent les réaliser. Ces analystes professionnels doivent :
Collecter des données à partir de sources multiples
Les préparer pour l’analyse
Effectuer l’analyse
Trouver des insights utiles
Visualiser les résultats
Partager les résultats d’une manière convaincante
Créer un plan d’action
Le problème, c’est qu’il y a une grande pénurie de data scientists dans le monde – et les embaucher coûte cher. Si l’analytique augmentée ne remplace pas ces professionnels, elle peut réduire votre dépendance à leur égard en automatisant des processus tels que la collecte, la préparation, le nettoyage et l’analyse des données.
En plus de libérer le temps des data scientists pour des tâches plus importantes, comme l’interprétation des résultats, l’analytique augmentée peut améliorer la valeur que ces analystes apportent à votre organisation. Les analyses optimisées par l’IA et l’apprentissage automatique les aident à établir des liens qu’ils auraient autrement manqués – et à trouver des informations pertinentes en moins de temps. Ces technologies peuvent également aider des collaborateurs qui occupent d’autres fonctions analytiques – des analystes commerciaux aux analystes métier – en améliorant leurs connaissances et en les aidant à faire le travail qui était auparavant réservé aux data scientists experts.
D’ici 2025, la rareté des data scientists ne sera plus un frein à l’adoption de la science des données et du machine learning dans les organisations.
Démocratiser l’analytique pour les utilisateurs non formés
Une autre raison pour laquelle l’analytique augmentée est si importante est qu’elle permet aux « explorateurs de données » non formés d’entrer en jeu. En automatisant les processus analytiques complexes et en permettant aux utilisateurs d’interroger les données simplement en posant des questions, les collaborateurs qui n’ont pas de compétences en datascience peuvent quand même tirer parti des analyses avancées. L’apprentissage automatique peut guider ces explorateurs de données en leur proposant des questions/réponses pré remplies – et en leur suggérant où creuser davantage.
Avec l’analytique augmentée, les réponses aux requêtes se présentent sous la forme de visuels prêts à l’emploi, comme des diagrammes, des graphiques et des cartes, de sorte que les utilisateurs n’ont pas à les créer eux-mêmes. Ces visualisations peuvent être analysées à l’aide de commandes simples, rassemblées dans des récits de données et facilement partagées avec d’autres équipes et la direction.
L’évolution de l’analytique
L’Analytique et la Business Intelligence ont beaucoup évolué ces dernières années, passant d’outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l’analyse à des outils optimisés par le machine learning que tout le monde peut utiliser.
1. Analytique traditionnelle
Impulsée par l’IT
Autonomie de l’utilisateur limitée
Des outils sophistiqués pour les professionnels des données et de l’analyse
Se focalise sur le reporting à grande échelle
2. Analytique en libre-service
Impulsée par les métiers
Plus d’autonomie pour les utilisateurs
Interface conviviale
Se focalise sur la découverte par les utilisateurs
3. Analytique augmentée
Impulsée par l’IA et le machine learning
Une véritable autonomie des utilisateurs
Outils d’IA et processus guidés
Se focalise sur des informations rapides, profondes et précédemment cachées.
Avantages de l’analytique augmentée
L’analytique augmentée offre de nombreux avantages similaires à ceux de la business intelligence, comme l’amélioration du reporting et de la prise de décision, mais elle offre également un niveau de rapidité et de précision impossible à atteindre sans intelligence artificielle et apprentissage automatique. Voici quelques avantages spécifiques à l’analytique augmentée :
Préparation plus rapide des données : Les analystes passent environ 80 % de leur temps à préparer les données pour l’analyse. Ils exportent de grands ensembles de données et les combinent, les nettoient et les structurent avant que l’analyse ne puisse commencer. L’apprentissage automatique de l’analytique augmentée automatise ce processus, libérant les analystes pour des activités plus utiles et réduisant les erreurs par la même occasion.
Analyse automatisée : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent automatiser des analyses complexes qui, autrement, prendraient des semaines aux data scientists. Les réponses et les visualisations de données sont immédiatement générées et disponibles pour les utilisateurs, qui peuvent ainsi passer moins de temps à creuser dans les données et plus de temps à interpréter les informations, à raconter des histoires de données aux dirigeants et à provoquer le changement.
Découvrez comment l’analytique augmentée fournit automatiquement des réponses aux requêtes, afin que les utilisateurs passent moins de temps à explorer les données et plus de temps à agir.
Des insights profonds : Les machines peuvent examiner les données d’une manière qui serait impossible pour les humains. Elles peuvent examiner des ensembles de données beaucoup plus vastes sous plus d’angles et trouver des corrélations, des relations -via des modèles statistiques- invisibles à l’œil humain. Les machines peuvent comprendre les données rapidement et à grande échelle, renforcer l’intelligence humaine par des informations impartiales et indiquer aux utilisateurs où porter leur attention.
L’analyse conversationnelle : Le traitement du langage naturel – la même technologie d’IA conversationnelle qui équipe des assistants numériques comme Siri et Alexa – permet aux utilisateurs professionnels n’ayant aucune connaissance des langages de requête ou du code de poser des questions de manière conversationnelle. Et la génération de langage naturel (NLG) leur donne des réponses sous forme de phrases complètes, écrites ou orales, qui résument ou expliquent les résultats.
Contexte instantané : Les informations sans contexte n’ont aucun sens. En tenant compte de l’intention et des comportements des utilisateurs, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fournir des informations contextuelles prêtes à être utilisées. En outre, en démocratisant l’analytique, les cadres et les employés expérimentés peuvent enrichir les informations grâce à leurs connaissances et à leur compréhension approfondie des business models et des opérations.
Hyoun Park, PDG et analyste principal chez Amalgam Insights, explique comment l’analytique augmentée fournit un contexte, afin que vous sachiez réellement ce que vos données contiennent.
Cas d’utilisation de l’analytique augmentée
L’analytique augmentée a le pouvoir de révolutionner les processus d’entreprise, mais à quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ? Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’analytique augmentée dans les domaines de la finance, des ventes et du marketing, de la production, des ressources humaines et du recouvrement.
L’analytique augmentée pour la finance
Un Analyste peut utiliser l’analytique augmentée pour prévoir et contrôler facilement les frais de voyage et de représentation (T&E) dans différents départements.
L’analytique augmentée pour le recouvrement
Les responsables du recouvrement peuvent utiliser l’apprentissage automatique dans l’analytique augmentée pour anticiper les retards de paiement, déterminer la bonne stratégie de recouvrement et maîtriser les flux de trésorerie.
L’analytique augmentée pour les ventes et le marketing
Les équipes de vente et de marketing disposent d’une meilleure connaissance des clients – et d’une identification rapide des opportunités de ventes croisées et incitatives – grâce à l’analytique augmentée.
L’analytique augmentée pour les RH
Les responsables RH peuvent prédire le turn-over des collaborateurs, en comprendre les raisons et prendre des mesures correctives pour conserver les meilleurs éléments – tout cela grâce à l’analyse de l’IA.
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Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.
Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.
Une définition simple de l’analytique
L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.
Qu’est-ce que le reporting analytique ?
En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.
L’importance du reporting analytique
Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.
« Dans tous les secteurs, les entreprises leaders brandissent les données et l’analytique comme des armes concurrentielles. » –Gartner
Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :
L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
Une prise de décision plus rapide et efficace
Une meilleure performance financière
L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients
Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente « nouvelle normalité ». Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.
94% des entreprises déclarent que l’analytique est importante pour leur croissance et leur transformation numérique (1)
59% des organisations utilisent actuellement des outils d’analyse avancée et prédictive (1)
65% des entreprises mondiales prévoient d’augmenter leurs dépenses en analytique en 2021 (1)
Quatre types d’analytiques
Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.
1. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.
2. L’analyse de diagnostic
L’analyse de diagnostic répond à la question « Pourquoi cela s’est produit ? ». Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.
3. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il se passer à l’avenir ? ». Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.
4. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive répond à la question « Quelles actions devrions-nous mener ? ». Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.
Composants communs de l’analytique
L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.
Exemples d’analytique
L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :
L’analyse financière
Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de « Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ? » à « Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ? ».
L’analyse marketing
L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.
L’analyse supply chain
L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.
Technologies analytiques modernes
Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies « augmentent » les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.
L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.
Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.
Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.
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Exploitez la Business Intelligence, l’analytique augmentée et la planification optimisées par l’IA dans une solution unique et facile à utiliser.
In the last decade, advances in processing power and speed have allowed us to move from tedious and time-consuming manual practices to fast and easy automated data analysis. The more complex the data sets collected, the greater the potential to uncover relevant information. Retailers, banks, manufacturers, healthcare companies, etc., are using data mining to uncover the relationships between everything from price optimization, promotions, and demographics to how economics, risk, competition, and online presence affect their business models, revenues, operations, and customer relationships. Today, data scientists have become indispensable to organizations around the world as companies seek to achieve bigger goals than ever before with data science. In this article, you will learn about the main use cases of data mining and how it has opened up a world of possibilities for businesses.
Today, organizations have access to more data than ever before. However, making sense of the huge volumes of structured and unstructured data to implement improvements across the organization can be extremely difficult due to the sheer volume of information.
Un personnel polyvalent est essentiel pour surmonter les défis, notamment ceux liés au COVID-19. Les entreprises reconnaissent désormais l’importance de l’upskilling et du reskilling. Mais elles ne savent pas toujours comment procéder à grande échelle. Ou comment exploiter efficacement des technologies comme les learning management systems (LMS). Si les collaborateurs peuvent accéder à une pléthore de formations, certifications et badges, de nombreux dirigeants peinent encore à discerner ce qui aura le plus d’impact.
Beaucoup d’organisations ont démontré leur capacité à faire basculer leurs salariés en télétravail presque du jour au lendemain. Alors que les entreprises commencent à s’adapter à cette nouvelle réalité, on peut se demander comment progresser sur d’autres problématiques. Comme celle de l’apprentissage sur le lieu de travail. Avec des solutions et des technologies innovantes les dirigeants étudient la meilleure façon d’y parvenir, en évaluant comment communiquer de manière authentique, recueillir des insights et mettre en œuvre des formations plus efficaces.
Parallèlement à une stratégie des effectifs, les entreprises peuvent suivre les étapes suivantes pour soutenir la formation et le développement de leurs collaborateurs.
1. Déterminer les déficits de compétences et anticiper les besoins à long terme
Après avoir déterminé leurs objectifs et évalué plusieurs scénarios, les entreprises élaborent une stratégie des effectifs adaptée. Pour la déployer, une étape clé est de combler l’écart entre les compétences que vos collaborateurs ont déjà et celles qu’ils doivent acquérir. De nombreuses entreprises, lorsqu’elles s’adaptent à l’incertitude économique, évaluent ces écarts tout en déterminant s’il faut réduire les effectifs. Aussi important soit-il de réfléchir aux besoins d’aujourd’hui, considérer les besoins en effectifs et compétences pour les 5 à 10 prochaines années est tout aussi central, si ce n’est plus. Si certaines compétences techniques deviennent rapidement caduques, d’autres, comme le leadership, représentent un investissement pour l’avenir. Il a également été démontré qu’un programme de formation solide aide à attirer et retenir les meilleurs talents.
La première étape dans l’élaboration d’une stratégie de gestion des talents est l’identification des emplois et des carrières qui nécessiteront l’upskilling des collaborateurs. Par exemple, de nombreux emplois seront reconfigurés avec des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA). Les organisations devraient commencer par identifier les tâches essentielles à la croissance et à l’amélioration de l’expérience client. Ensuite, elles devraient identifier les ressources nécessaires pour les accomplir. Ressources qui incluent notamment les machines intelligentes et salariés requalifiés. Les nouvelles descriptions de poste devraient refléter le besoin de ces collaborateurs plus stratégiques et créatifs. Dans le cadre du recrutement, les technologies RH peuvent aujourd’hui aider les entreprises à prédire la réussite en évaluant la personnalité et les capacités cognitives des candidats.
De plus, pour évaluer en continu les compétences des collaborateurs, il faut envisager de développer une bibliothèque des compétences. Une base de données de ce que les salariés doivent savoir et des compétences qu’ils doivent posséder pour performer dans leurs fonctions. Dans un sens, il s’agit de descriptions de postes basées sur les compétences.
2. Interroger les collaborateurs
Les plates-formes technologiques RH peuvent recueillir des données en temps réel sur l’expérience des collaborateurs et les objectifs business, afin d’aider les entreprises à bien prioriser en matière d’upskilling. En interrogeant les collaborateurs, elles peuvent diagnostiquer les compétences actuelles d’une personne et recueillir des informations sur les compétences adjacentes.
Comprendre les besoins d’un collaborateur est essentiel, non seulement pour la stratégie d’upskilling, mais aussi pour améliorer l’expérience employé et la fidélisation. Pour de meilleurs résultats à long terme, les entreprises devraient aligner leurs efforts d’upskilling sur les plans de carrière des collaborateurs et leur développement. Un personnel heureux est souvent un personnel productif. Des recherches ont montré que les collaborateurs sont souvent « au mieux de leur carrière » lorsque leurs talents, leurs passions et les besoins de l’entreprise sont alignés.
3. Tenir compte des compétences, des connaissances et de l’expérience
Dans certains domaines, l’acquisition et le transfert des connaissances sont tout aussi importants que les compétences. Bien que les data scientists puissent être très demandés pour intégrer les technologies d’IA dans une entreprise, il n’est pas toujours suffisant qu’un collaborateur cherche à obtenir une certification en data science pour assurer la fonction. Les candidats devront avoir une connaissance approfondie des mathématiques ou de l’informatique pour comprendre le fonctionnement des algorithmes. Lorsque les entreprises n’ont pas la taille, la crédibilité ou l’expertise nécessaires dans certains domaines, elles peuvent s’associer à des institutions, organisations académiques ou professionnelles, pour une formation personnalisée.
Un cadre d’apprentissage largement référencé, le modèle « 70-20-10 », encourage les entreprises à promouvoir 70 % de l’apprentissage par l’expérience, 20 % par autrui (mentorat, coaching), et 10 % par la formation formelle. Mais le modèle peut être pondéré selon les domaines et compétences. Par exemple, les pilotes de ligne ont des exigences différentes selon la licence qu’ils souhaitent obtenir, notamment privée ou commerciale. Beaucoup estiment qu’une formation rigoureuse et formelle devrait peser plus de 10 % dans de nombreux domaines.
4. Repenser, remodeler et rééquiper les RH pour soutenir un processus d’apprentissage continu
L’une des clés d’une stratégie des effectifs réussie consiste à diffuser une culture de l’apprentissage. Les collaborateurs peuvent manquer de temps pour suivre une formation de deux heures. Heureusement la technologie, des applications aux systèmes de gestion de la formation (LMS), permet aux collaborateurs d’acquérir des compétences et de partager des connaissances entre eux par le biais d’un upskilling itératif. Ces capsules de formation peuvent prendre la forme de vidéos d’apprentissage de 10 minutes, au format « snacking », qu’ils peuvent visionner aussi bien hors ligne et sur smartphone qu’à la maison.
L’époque où les entreprises donnaient la priorité aux compétences de base et assignaient des sessions de formation à leurs collaborateurs est révolue. Aujourd’hui, les dirigeants peuvent tirer parti des technologies et des écosystèmes pour permettre aux collaborateurs de piloter leur propre apprentissage. Des outils personnalisables qui utilisent l’IA et le machine learning peuvent par exemple fournir une formation, un coaching et des feedbacks personnalisés.
5. Motiver les collaborateurs en les aidant à suivre leurs progrès
Il n’y a pas de modèle unique pour l’upskilling. Au lieu de proposer des plans de formation normatifs, les dirigeants devraient, pour une formation et un développement professionnel réussis, lire les signaux émis par leurs employés.
Grâce à des plans de développement des collaborateurs personnalisés et à l’apprentissage social, les collaborateurs peuvent rester engagés et concentrés grâce à la mise en réseau virtuelle et au mentorat, tandis que les managers les motivent pour atteindre les objectifs. Pour soutenir un personnel en distanciel, les messageries instantanées et les social boards peuvent être très utiles pour retrouver la dynamique collective. Parmi les autres techniques de motivation, on peut citer la gamification associée à des récompenses financières ou des cartes-cadeaux. Et les derniers learning management systems (LMS) permettent aux entreprises de délivrer, de suivre et de gérer le contenu, les certifications et les données des collaborateurs comme une source unique d’enregistrement de l’apprentissage.
Suivant la tendance croissante au partage et à la consommation d’information sur les médias sociaux, de nombreuses personnes s’attendent à avoir la maîtrise du moment et de la façon dont elles apprennent. Et encourager les collaborateurs à créer et à contribuer à leur propre contenu d’apprentissage en créant leurs propres « playlists d’apprentissage» leur permet de devenir, en matière de formation, leur propre patron. Et cela ouvre les portes du progrès individuel.
Grâce à une stratégie des effectifs qui s’aligne sur les objectifs stratégiques, les entreprises peuvent appliquer ces mesures pratiques pour identifier les opportunités de reskilling et les déficits à combler. Grâce à une amélioration de l’expérience et des résultats relatifs au reskilling, les entreprises peuvent soutenir un personnel à l’épreuve du temps.
L’évolution des réalités dans le monde entier – de la modification des chaînes d’approvisionnement aux business models – a un impact sur toutes les entreprises. Celles qui peuvent réorienter leur personnel pourront relever les défis de l’avenir.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.png00Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2021-02-04 15:49:462021-02-04 15:49:46Upskilling de vos effectifs : de la stratégie à l’action
A data scientist extracts manipulate and generate insights from humongous data. To leverage the power of data science, data scientists apply statistics, programming languages, data visualization, databases, etc.
So, when we observe the required skills for a data scientist in any job description, we understand that data science is mainly associated with Python, SQL, and R. The common skills and knowledge expected from a data scientist in the data science industry includes – Probability, Statistics, Calculus, Algebra, Programming, data visualization, machine learning, deep learning, and cloud computing. Also, they expect non-technical skills like business acumen, communication, and intellectual curiosity.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2020/09/7-essential-tools-for-a-competent-data-scientist.jpg150240Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2020-09-25 04:34:222020-09-25 04:34:227 Essential Tools for a Competent Data Scientist
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