L’IA dans la Business Intelligence : Avantages et cas d’usage

La Business Intelligence (BI) est un moteur qui facilite la prise de décisions stratégiques. Elle offre aux entreprises la technologie et les processus nécessaires pour collecter, organiser, analyser et visualiser leurs données de manière systématique. 

L’intelligence artificielle améliore la BI afin que tout utilisateur puisse analyser des données sans avoir à maîtriser le langage SQL, le langage d’analyse et des bases de données où les données sont stockées. Les utilisateurs peuvent ainsi interagir avec des interfaces conversationnelles qui simplifient l’exploration, la visualisation et la création de rapports sur les données, ce qui démocratise l’accès aux informations.

Les solutions de BI augmentée par l’IA améliorent les opérations de la supply chain par la détection des anomalies dans les données de cette dernière afin d’identifier les problèmes à un stade précoce, l’analyse de sources de données alternatives telles que l’imagerie satellite pour prévoir les goulots d’étranglement, et l’amélioration des prévisions de la demande et de la coordination logistique sur la base des données historiques.

Une interface de langage naturel permet à un plus grand nombre de spécialistes du marketing d’être data-driven, tandis que les données clients à 360 degrés offrent une meilleure compréhension des performances des campagnes et des opinions à l’égard des produits.

L’IA générative contribue à automatiser la génération de code SQL, ce qui réduit le temps de codage des analystes de données et donne aux utilisateurs non techniques accès à davantage d’informations.  Elle se charge également de valider et de corriger le code SQL afin d’en améliorer la qualité et l’efficacité. Les fonctionnalités de text-to-SQL permettent de générer des analyses clients, de créer des rapports ou de suivre des KPI à partir de texte sans avoir recours à des requêtes SQL complexes, ce qui contribue à alimenter et à diffuser des jeux de données de BI enrichis à l’échelle de l’entreprise.

Offrez aux équipes chargées des projets la possibilité d’effectuer des analyses ad hoc via les applications qu’elles utilisent quotidiennement, sans rencontrer d’obstacles tels que l’attente de rapports personnalisés fournis par les équipes data. 

Fournissez à votre équipe commerciale une interface de gestion des pipelines et d’analyse de l’impact de la concurrence sur les ventes. 

Interagissez avec les données (structurées) de votre entreprise à l’aide de Cortex Analyst² : obtenez des réponses en libre-service provenant de tables analytiques telles que les transactions de vente sans avoir à saisir de code SQL grâce au service text-to-SQL de Cortex Analyst. Avec une précision de pointe d’environ 90 %, Cortex Analyst constitue la base idéale pour générer des réponses fiables pour les utilisateurs métiers, ce qui permet de jeter les fondements de la RAG sur des données structurées. Grâce à son API REST pratique et évolutive, les équipes data peuvent intégrer Cortex Analyst à n’importe quelle application métier. Découvrez comment Linqto accélère le développement d’applications conversationnelles avec Snowflake.

Il vous suffit de poser vos questions sur les données à Copilot en anglais courant. Ce dernier génère les requêtes SQL correspondantes, vous aide à les nettoyer pour les optimiser ou à trouver les données et la documentation adéquates pour le flux de développement, sans avoir à écrire de requêtes complexes. Cette fonctionnalité complète simplifie votre flux de travail et permet des analyses de données de haute qualité.

Développez et déployez des modèles d’IA prédictive tels que des prévisions, notamment sur la perte de clientèle ou la défaillance d’actifs, à l’aide d’une solution complète Snowflake ML pour le développement de modèles personnalisés qui comprend des notebooks, un Feature Store et un Model Registry.