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Explorer ses données et en tirer une plus-value actionnable pour les métiers est désormais incontournable pour l’entreprise qui veut se différencier sur son marché. Digitalent, expert de l’IA, publie un livre blanc intitulé « Comment optimiser la qualité des données d’entreprise avec l’IA : Guide stratégique pour les DSI ». Ce guide offre des perspectives nouvelles pour les directions des systèmes d’information (DSI), mettant en lumière l’importance de la qualité des données et le rôle crucial de l’intelligence artificielle.
L’Importance de la qualité des données et le rôle de l’IA
Dans la première partie de son livre blanc, Digitalent souligne l’importance de la qualité des données. Celle-ci se mesure selon plusieurs critères tels que la précision, la complétude, la fiabilité, le caractère actuel et l’accessibilité. Les DSI sont les premières concernées par cet enjeu. En effet, pour libérer tout leur potentiel, les données doivent être de qualité, fiables et exploitables.
Digitalent explore ensuite l’apport de l’IA dans l’identification des anomalies, la correction et l’enrichissement des données pour assurer leur qualité. Ces tâches, souvent fastidieuses et chronophages lorsqu’elles sont réalisées manuellement, sont essentielles pour garantir la fiabilité des données. Le livre blanc illustre avec des exemples concrets comment l’IA peut améliorer la qualité et la fiabilité des données.
Le livre blanc présente trois cas d’usages distincts pour montrer l’efficacité de l’IA. Premièrement, l’automatisation des vérifications de la qualité des données pour une analyse financière. Deuxièmement, le nettoyage et l’enrichissement des données pour des analyses de recherche et développement (R&D). Troisièmement, l’analyse de la similarité des produits fournisseurs pour rationaliser les achats.
Modèles prédictifs et analyse approfondie
Dans la cinquième partie, Digitalent aborde la capacité de l’IA à créer des modèles prédictifs puissants, capables d’identifier des tendances complexes et d’établir des prévisions précises. Ces modèles sont essentiels pour une analyse approfondie des données. Un cas d’usage est proposé : une compagnie d’assurances qui souhaitent évaluer la véracité des demandes d’indemnisation.
Pascal Corotti, DG de Digitalent, déclare : « Il est essentiel de mettre en place des outils et des processus qui facilitent la communication et le partage d’informations entre les différents acteurs de la data. Cela passe par la création d’une plateforme collaborative, véritable hub de la data dans l’entreprise où chacun peut accéder aux données, aux analyses et aux insights de manière transparente et sécurisée. »
Une intelligence collective
Digitalent explique que l’IA est le point de jonction de l’intelligence collective pour la mise en place d’un référentiel de données au sein de l’entreprise. Souvent, les experts en données travaillent en silo, déconnectés des réalités opérationnelles et des besoins des métiers. À l’inverse, les équipes métiers peinent à comprendre le jargon technique et les enjeux de la data. L’IA facilite cette communication, elle rend les données accessibles et actionnables pour tous les services de l’entreprise.
En d’autres termes, le livre blanc de Digitalent met en avant l’importance de la qualité des données et le rôle essentiel de l’IA pour l’optimiser. Avec les recommandations de ce guide stratégique, les DSI pourront tirer pleinement parti de leurs données. Elles amélioreront ainsi les performances et la compétitivité de leur entreprise sur le marché.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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