Traitement de données, indicateurs et IA

Traitement de données, indicateurs et IA

L'intelligence artificielle, discipline vaste et multiforme, existe depuis de nombreuses années. Elle vise à tirer parti des informations opérationnelles pour améliorer la performance de l'organisation. C’est dans cette logique d’amélioration que les entreprises doivent évaluer la pertinence d’introduire l’intelligence artificielle (I.A. ou A.I. pour Artificial Intelligence) parmi leurs outils.

Technologies intégrées

Les technologies intégrées dans l'IA sont de plus en plus puissantes et raffinées. La connexion à des sources de données toujours plus nombreuses et plus riches (Web, Big data, objets connectés...) et l'évolution des modes de stockages accroît son impact et sa pertinence pour la performance des organisations. Cela permet aujourd'hui la prévention d'incidents ou d'accident, l'identification de comportements à risques, la détection de tendances et l'anticipation d'actions (alimentation des stocks, changements de parcours, délestage de réseaux d'énergie, traitements préventifs...). L'interdépendance entre les systèmes d'acquisition de données, de stockage et d'accès, puis de traitement avancé afin de permettre ces actions permet de matérialiser ces bénéfices concrets.
Cela requiert de les comprendre et d'en maîtriser les différentes technologies, à commencer par les différents modèles de stockage.

Bases de données

Les bases de données permettent de stocker, d’administrer et de sécuriser des volumes importants de données. De nombreux systèmes de gestion de bases de données (SGBD) coexistent sur le marché, que ce soit comme composante d'un progiciel (ERP, CRM, XRM, SCM...) ou d'un système dédié à l'intelligence d'affaires (BI) intégrant du « Big Data ». Des différents types de modélisations requis pour structurer et organiser les données aux nombreux outils techniques, le choix est vaste. Quelle différence entre base de données et entrepôt de données ? Entre Cube et comptoir de données ?
Comprendre les principaux concepts et leur intégration dans une approche globale permet d’exploiter et d’optimiser l'accès aux données de manière efficace et puissante.  L'exploitation de la richesse de ces données grâce à l’IA se réfléchit à travers son intégration dans les processus organisationnels.

Des différents types de modélisations requises pour structurer et organiser les données aux nombreux outils techniques, le choix est vaste.
Quelle différence entre base de données et entrepôt de données ? Entre Cube et comptoir de données ?
Comprendre les principaux concepts et leur intégration dans une approche globale permet d’exploiter et d’optimiser l'accès aux données de manière efficace et puissante.
L'exploitation de la richesse de ces données grâce à l’IA se réfléchit à travers son intégration dans les processus organisationnels.
Technologia propose plusieurs formations pour comprendre et maîtriser l'intégration des données et de l'IA dans les outils et processus de l'organisation.

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