Depuis des années, toutes les entreprises cherchent à axer leur stratégie sur les données, et vous avez investi dans ce sens. Vous avez collecté d'énormes volumes d'informations, en pensant que les réponses à vos questions métier les plus importantes s'y trouvaient.

Le problème, c'est que pour la plupart des membres de votre organisation, ces données restent inaccessibles.

Pour obtenir une réponse simple, un dirigeant ou un membre d'une de vos équipes est obligé de soumettre une demande et d'attendre qu'un analyste de données très occupé crée un rapport, tout en espérant que les informations seront toujours pertinentes lorsqu'il les recevra. Il peut être trop tard pour agir quand la réponse est enfin disponible.

Ce n'est pas une approche axée sur les données, mais une approche retardée par les données.

Il est temps de changer la donne.

Imaginez que chaque membre de votre entreprise, du responsable des opérations au responsable marketing, puisse obtenir les réponses spécifiques et précises dont il a besoin en posant simplement une question dans un langage courant.

L'erreur la plus grave que vous puissiez commettre avec l'analyse optimisée par l'IA est de demander à une IA d'écrire des requêtes de données à partir de zéro.

Ces modèles d'IA puissants tentent d'analyser une question complexe en langage naturel et de la traduire en code SQL brut, mais ils se trompent souvent. Ils ont besoin du contexte spécifique de votre entreprise pour produire des résultats fiables.

Quelle est la définition certifiée du terme "revenus" ? Qu'est-ce qu'un "client actif" ?

La couche sémantique standardise ces définitions, ce qui garantit que chaque personne qui pose une question obtient une réponse calculée de la même manière, à chaque fois.

Avec cette base, le rôle de l'IA change complètement :

L'IA comprend simplement la question de l'utilisateur et la fait correspondre aux définitions correctes, prédéfinies et certifiées.

Le système exécute la logique appropriée, afin que le calcul soit toujours identique et fiable. Cette approche de pointe permet d'éliminer jusqu'à deux tiers des erreurs liées aux données dans les requêtes en langage naturel.

De plus, les réponses ne doivent pas nécessairement se trouver dans un outil unique d'informatique décisionnelle. Grâce à l'intégration native de Workspace, les équipes peuvent poser des questions directement dans des outils comme gChat. Vous pouvez également utiliser l'API Conversational Analytics pour obtenir des réponses fiables dans toutes les applications que vos équipes utilisent déjà. Cette API permet aux analystes de créer et de gérer des agents qui se connectent aux données, en exploitant le contexte métier à partir d'outils tels que LookML et Knowledge Catalog (anciennement Dataplex) pour récupérer des données, générer des graphiques et fournir des insights en langage naturel.

Lorsque vous supprimez les obstacles techniques et rendez les données instantanément accessibles dans une interface conversationnelle, vous ne vous contentez pas de renforcer les capacités d'un petit nombre d'analystes. Vous favorisez une culture de la curiosité et de l'action dans toute l'organisation. L'analyse commerciale nécessaire pour toute entreprise peut alors évoluer, et passer de questions rétrospectives telles que "Quel a été le chiffre d'affaires du dernier trimestre ?" à une stratégie tournée vers l'avenir :

"Que pouvons-nous faire pour continuer d'améliorer nos résultats au prochain trimestre ?"