Tribune d'experts
SAP Analytics Cloud, voie d’accès simplifiée vers l’analytique augmentée
Les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine intégrées à SAP Analytics Cloud permettent de donner du sens à vos analyses, en aidant à trouver des corrélations dans les jeux de données et en se projetant dans le futur, au travers du prédictif. Clément et Karima, nos experts Data & Analytics vous expliquent tout.
SAP Analytics Cloud (SAC) se démarque de la plupart des solutions de business intelligence traditionnelles par sa capacité à passer de la BI classique au prédictif avec grande fluidité (aucun besoin d’installer des modules supplémentaires).
Mais qu’est-ce exactement que l’analytique augmentée ? Les solutions de BI analysent des données d’historique pour délivrer des rapports détaillés. Mais là où les offres classiques restent tournées vers le passé, les solutions d’analytique augmentée, comme SAP Analytics Cloud, mettent en œuvre des algorithmes avancés d’intelligence artificielle, afin de prédire l’évolution des KPI étudiés. Tourné vers l’avenir, SAP Analytics Cloud permet de poser des hypothèses, qui prendront la forme de scénarios dont il sera capable de prédire l’évolution dans le temps.
Prédiction du T2 et T3 2022
Pour délivrer ses prédictions, SAP Analytics Cloud s’appuie sur des algorithmes issus du monde de la data science. Toutefois, là où la data science pure peut sembler complexe, voire hermétique pour un non-initié, SAP Analytics Cloud propose une approche résolument pratique et orientée métier. Sur une simulation de profit, par exemple, l’utilisateur peut directement voir l’impact sur les coûts et les bénéfices d’un accroissement de la part d’intérimaires dans les effectifs globaux de l’entreprise. Le prédictif permet ici de répondre à une question pratique, l’évaluation de différents cas de figure se résumant à faire varier un paramètre - le pourcentage d’intérimaires - en bougeant un simple curseur.
Simulation du profit pour visualiser le bénéfice en fonction du seuil sélectionné
Autre exemple, la matrice de confusion, un procédé qui permet de mesurer la qualité d’un système de classification.
Matrice de confusion
Là encore, SAP Analytics Cloud mise sur l’aspect pratique. Vous souhaitez dématérialiser 100 de vos clients ? Il vous faut pour cela les prévenir par courrier, en leur laissant la possibilité de refuser ce mode d’échange. Combien de personnes dois-je contacter pour atteindre ma cible ? Quelle a été la qualité de ma sélection ? Quel impact aura cette opération sur les frais généraux de l’entreprise ? Voilà là encore des questions concrètes auxquelles SAP Analytics Cloud est en mesure de répondre.
Un outil adapté aux citizen data scientists
Dans SAP Analytics Cloud, l’intelligence artificielle est toujours à portée de main. L’analyse intelligente est en mesure de trouver automatiquement des corrélations dans un jeu de données. À tout moment, Search to Insight permet de lancer des analyses en exprimant ses besoins via le langage naturel.
Search to Insight
Dans l’absolu, cette technologie est donc accessible à toutes et tous. Toutefois, acculturé aux principes du prédictif et de la data science, un citizen data scientist sera capable d’en tirer plus de bénéfices qu’un utilisateur moins aguerri de SAP Analytics Cloud. Le citizen data scientist est une personne qui fait de la data science sans disposer du savoir en algorithmes et en machine learning propre aux data scientists purs. Un profil capable d’extraire de la valeur des données, afin de répondre aux besoins des métiers, explique Gartner. Contrairement au data scientist, le citizen data scientist a une vision plus pratique, pragmatique, de la donnée. Il l’exploite afin de fournir des réponses aux questionnements de sa direction et des métiers. C’est donc un opérationnel de la data science, ancré dans le concret (1). Il pourra à loisir s’appuyer sur Smart Insight afin d’expliquer la raison d’un chiffre.
Informations supplémentaires par Smart Insight
Enfin, Smart Predict est pour sa part capable de prédire l’évolution de séries temporelles ou de courbes. La mise en place de scénarios prédictifs permet d’aller plus loin encore. L’utilisateur - de préférence un citizen data scientist - sélectionne le jeu de données, la variable cible et les éventuelles variables à écarter de l’analyse (ce qui suppose une connaissance métier approfondie). SAP Analytics Cloud se charge alors de l’analyse. Il n’est ni nécessaire de choisir l’algorithme, ni la méthode d’apprentissage du moteur de machine learning ; tout est entièrement automatisé.
Contrôle de la qualité de la prévision via Smart Predict(2)
Nous l’avons vu, grâce à sa plateforme auto-gérée via le Cloud, SAC permet un usage intelligible de l’analytique augmentée et de la prédiction des données destiné aux utilisateurs occasionnels ou avancés, et ce, sans formation préalable en data science. SAC est assurément un outil prometteur pour quiconque voudra utiliser l’analytics augmenté comme nouveau relais de croissance de son business.
(1) Un bon citizen data scientist doit connaître les métiers, être acculturé à la data science et être à l’aise avec les bases de données. S’il n’a pas pour vocation à remplacer un expert en data science, un citizen data scientist sera un atout précieux pour l’entreprise.
(2) Les indicateurs de performances ci-dessus permettent d’évaluer si le modèle prédictif peut être utilisé. En effet, le modèle prédictif doit être cohérent ou robuste et spécifique (haute qualité des prédictions). La robustesse est mesurée par la confiance prédictive tandis que la qualité est mesurée par la puissance prédictive.
Un projet data ?
