Aujourd'hui, les données jouent un rôle crucial dans l'amélioration de la prise de décision. Mais avant d'exploiter ces données, il faut les capturer, et les technologies telles que l'automatisation des processus facilitent considérablement cette tâche.
Voyons comment les entreprises peuvent utiliser l'automatisation des processus pour exploiter des données de haute qualité afin d'acquérir un avantage concurrentiel et d'obtenir de meilleurs résultats en matière de prise de décision.
Les défis des données
Si vous pensez que le problème des données se résume à quelques documents mal classés, détrompez-vous. Seulement 3 % des données d'entreprise répondent aux normes de qualité. Cela signifie que la plupart des organisations prennent des décisions basées sur des données erronées. Voici cinq autres façons dont des données de mauvaise qualité peuvent s'infiltrer dans d'autres domaines de votre entreprise :
- 8 employés sur 10 perdent du temps à recréer des documents s'ils ne peuvent pas les retrouver rapidement
- 9 membres de l'équipe sur 10 perdent une journée de travail complète chaque semaine à trier les données de l'entreprise
- Gartner estime que 40 % des données d'entreprise sont inexactes ou incomplètes, ce qui conduità des opportunités manquées et à des idées mal orientées.
- 9 feuilles de calcul sur 10 contiennent des erreurs. Quelques petites fautes de frappe peuvent faire couler un navire : La NASA a perdu 80 millions de dollars lorsqu'un trait d'union erroné a provoqué l'explosion d'une sonde en route pour Vénus.
- La mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an à une organisation, et ce uniquement pour les pertes qu'elle peut retracer.
Si ces statistiques révélatrices ne vous incitent pas à repenser votre stratégie en matière de données, voici ce qu'il en est. Aucun de ces défis n'est ponctuel : ils s'accumulent quotidiennement dans les organisations. La quantité de données double tous les deux ans, ce qui fait que des défis anodins font boule de neige et ont des effets durables. Que signifient les données propres pour votre organisation et comment pouvez-vous les exploiter ?
Comment repérer des données de mauvaise qualité
La faute de frappe qui a fait échouer le Mariner 1 de la NASA peut se cacher n'importe où dans vos systèmes. Le nettoyage des données consiste à les déraciner. Vous pouvez repérer les erreurs, les doublons et les fautes de frappe en nettoyant vos données.
- Validation : Il existe peu de garde-fous en cas de mauvais formatage (par exemple, certains numéros de téléphone contiennent un indicatif de pays et d'autres non ; certaines dates de naissance sont au format JJ/MM/AAAA, tandis que d'autres apparaissent au format JJ/MM/AAAA). Des entrées impossibles peuvent également perturber la prise de décision, comme le fait qu'un grand nombre de clients sélectionnent accidentellement une année de naissance de 1900.
- Informations périmées : Les données ont une durée de vie limitée. Les experts affirment que les données se dégradent à un rythme de 30 % par an. Une base de données contenant des adresses électroniques, des noms de famille et des adresses erronés peut coûter des millions de dollars par an aux entreprises.
- Données manquantes : Les détails peuvent ne pas être standardisés entre les groupes. Par exemple, un fleuriste peut lancer une nouvelle campagne en demandant aux nouveaux clients de préciser leur date d'anniversaire. Mais il oublie d'interroger ses clients actuels, ce qui laisse un vide important entre les deux segments. Identifiez les données manquantes et prenez les devants pour combler les lacunes.
- Pas de protection contre les valeurs aberrantes : Les anomalies dans les données peuvent parfois donner lieu à des informations précieuses. Mais dans d'autres cas, elles peuvent perturber les modèles d'apprentissage automatique. Par exemple, quelques grands utilisateurs d'un dispositif de suivi de la condition physique basé sur l'IdO peuvent faire chuter les rapports. La création de campagnes de sensibilisation basées sur une moyenne supérieure ne touchera pas la plupart des utilisateurs.
- Informations en double : Les organisations conservent plusieurs versions d'un même document, ce qui pose un problème aux membres de l'équipe qui recherchent la version la plus récente. De même, les données telles que les courriels des clients sont hébergées dans des solutions à points multiples : pensez à une entreprise disposant d'un CRM qui stocke une copie séparée de sa liste de contacts dans une plateforme de campagne marketing.
Avec tout le battage médiatique autour de l'apprentissage machine (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), votre organisation est probablement impatiente de mettre en œuvre de nouvelles technologies. Mais la qualité de vos données est plus importante que l'accès à ces merveilles informatiques.
Sans données propres et de qualité, les algorithmes et les modèles mathématiques continuent à commettre les mêmes erreurs que celles qui affectent déjà votre organisation.
Heureusement, il existe des dizaines de nouvelles technologies qui automatisent la saisie des données.
Les nouvelles technologies rationalisent la saisie des données des entreprises
L'époque où l'on saisissait à la main des informations dans une base de données est révolue. Nous passions de longues heures à saisir les coordonnées des personnes à partir de cartes de visite collectées lors de conférences ou à transférer un formulaire de candidature dans une feuille de calcul.
Aujourd'hui, la technologie a pris le relais. Des processus qui duraient des jours entiers sont désormais exécutés de manière autonome en quelques instants. Voici cinq outils que les entreprises intelligentes utilisent pour automatiser la saisie des données.
Traitement intelligent des documents (IDP)
Le traitement intelligent des documents (IDP) utilise l'IA et la ML pour lire des documents tels que des demandes, des formulaires, des factures, des cartes de visite, etc. Il peut repérer des informations spécifiques sur un document, par exemple une adresse postale. Il peut ensuite agir sur ces informations pour remplir des formulaires, préparer des envois et alimenter des bases de données ou des systèmes de gestion de la relation client.
L'IDP aide les organisations à exploiter les 97 % de données désorganisées, non contrôlées et inutilisées. Mieux encore, l'IDP et ses technologies connexes se chargent d'une grande partie du nettoyage des données à votre place. C'est un as du traitement des données structurées et non structurées, par exemple :
Données structurées et données non structurées
Transactions bancaires, reçus, numéros de série
Messages des médias sociaux, courriels, données des capteurs IoT
Strictement organisé, comme le format des lignes et des colonnes d'une feuille de calcul ou d'un tableau.
Chaque document suit ses propres règles - il n'y a pas de format rigoureusement suivi
Le contenu suit un schéma. Les points de données apparaissent à des endroits identiques dans tous les types de documents (par exemple, un W-2 de l'IRS).
Les informations apparaissent à différents endroits (par exemple, la transcription d'un groupe de discussion ou un échange avec un chatbot).
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
Cette technologie permet aux machines de percevoir les lettres, les chiffres et les caractères d'un document. Grâce à leurs yeux numériques, elles peuvent parcourir une application et repérer l'emplacement d'un numéro de téléphone, de la lettre "Q" ou d'un passage de texte, avec une précision de plus de 99 %.
Traitement du langage naturel (NLP)
Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les machines peuvent faire plus qu'extraire des informations d'un document : elles peuvent comprendre ce qu'elles lisent. Le NLP parcourt les documents à une vitesse record pour savoir s'il s'agit d'un contrat de vente ou d'une facture. Grâce à l'analyse des sentiments, il peut également juger de l'attitude de l'information, comme un avis positif ou négatif sur un produit. Les résultats peuvent déclencher des processus commerciaux ou d'autres tâches.
Vision par ordinateur
Les voitures autonomes peuvent mesurer la distance qui les sépare du véhicule suivant grâce à la vision par ordinateur, et les robots peuvent retirer les produits défectueux de la chaîne de montage. La vision par ordinateur peut également détecter les erreurs dans les documents, comme les taches ou les fautes de frappe, afin de contribuer aux efforts de nettoyage des données. Elle peut ensuite faire appel au traitement d'images pour corriger intelligemment l'erreur.
Intelligence artificielle
Vous avez peut-être joué avec de grands modèles de langage comme ChatGPT pour élaborer une campagne de vente ou découvrir le sens de l'univers. La capacité inégalée de l'IA à passer au peigne fin et à interpréter un grand volume d'informations peut également profiter à vos données, en résumant les chiffres en des récits plus digestes.
La recherche sémantique, un autre domaine de l'IA, contribue à résoudre le problème de la facilité de recherche en bouleversant le processus traditionnel de "recherche". (Si vous vous souvenez du début, 9 employés sur 10 perdent une journée de travail complète chaque semaine à fouiller les données de l'entreprise pour trouver ce dont ils ont besoin).
Au lieu qu'un ordinateur interroge son contenu en fonction de vos termes de recherche très spécifiques, il peut naviguer de manière plus contextuelle.
Par exemple, un chercheur médical recherche "Effets secondaires de PharmX" et obtient exactement cela. En utilisant la recherche sémantique, il obtiendra des informations utiles qui pourraient être tangentiellement liées, comme les complications, les effets indésirables et les effets secondaires de médicaments similaires.
Ce que des données exactes signifient pour l'avenir de l'intelligence économique
Gartner classe l'"observabilité appliquée" parmi les principales tendances technologiques stratégiques de 2023. Qu'est-ce que cela signifie pour vos données ? L'intervalle entre le comportement du client et l'action de l'entreprise se réduit. Les organisations doivent se positionner pour agir rapidement sur la base de données en temps réel.
Cela signifie que de plus en plus de processus internes véhiculeront des points de données provenant de PDF, d'applications, de capteurs et d'analyses d'utilisateurs. L'époque où l'on scannait un document et où l'on s'en allait est révolue. Les données doivent circuler dans vos opérations pour alimenter toutes les activités, de la gestion du back-office aux expériences en contact avec les clients. L'automatisation des processus sert de berger aux données, mais seulement si elles sont propres.
Des données propres et de haute qualité ont permis de prendre des décisions en matière d'IA qui ont réécrit l'avenir des entreprises du classement Fortune 500.
Une autre tendance est prête à déverser une masse inégalée de données dans votre organisation : Les capteurs IoT. Les habitudes des clients et les comportements des produits seront disponibles en un instant. Si vous collectez des données propres de manière responsable, vous pourrez agir à une vitesse incroyable :
- Faire appel à l'IA pour calculer un devis de niche
- L'IA générative peut rédiger une offre sur place
- Réacheminement d'un processus dans la flotte en fonction d'une action spécifique
L'intelligence artificielle (IA), l'IA générative et l'apprentissage machine (ML) fonctionnent mieux lorsqu'ils sont alimentés par des données propres, cohérentes et très pertinentes. Cela reflète l'adage de programmation "garbage in, garbage out". Veillez donc à ce que votre organisation soit bien positionnée pour récolter les fruits de la technologie de nouvelle génération.
Comment l'IA favorise-t-elle l'hyperproductivité ?
L'intelligence artificielle peut changer la donne pour votre organisation à plus d'un titre. L'une des façons les plus significatives de transformer votre flux de travail est de stimuler l'hyperproductivité. Au lieu d'être simplement productive, votre équipe peut devenir hyperproductive, en accomplissant son travail plus rapidement et plus efficacement que jamais.
En travaillant dès maintenant avec des outils tels que le traitement intelligent des documents (IDP), vos données seront prêtes pour l'âge d'or de l'IA. Discutez avec notre équipe pour savoir comment vous pouvez transformer vos processus avec l'automatisation intelligente et l'automatisation des processus métier (BPA).
