Internet Industriel des Objets IIOT : Le Big Data permet l'IA et stimule la transformation numérique, déclare Pritam

Les mégadonnées sont omniprésentes et continuent de croître au moment où nous parlons. Cependant, nous avons atteint un stade où la gestion des mégadonnées – stockage, traitement et analyse – n'est plus un problème. Étant profondément ancrées dans un monde de numérisation, les entreprises considèrent les mégadonnées non seulement comme un solutionneur de problèmes mais comme un moyen de suivre la voie de la transformation numérique. La transformation numérique est la clé pour garder une longueur d'avance et l'analyse des mégadonnées basée sur l'IA aidera les entreprises à réussir dans leur voyage.

Une organisation peut réaliser une transformation numérique lorsque:

• Des modèles et technologies de déploiement d'analyse perturbatrice – avec des couches d'apprentissage automatique ou d'IA – sont utilisés en mettant l'accent sur l'innovation

• Les efforts de Big Data et d'analyse sont complètement opérationnalisés

• Un centre d'excellence est en place pour surveiller et contrôler les efforts d'analyse

L'activation de solutions d'analyse avec une couche d'IA permet à une organisation de mieux personnaliser les interactions avec les clients, d'améliorer la gestion de l'expérience client, de réaligner les stratégies commerciales, de réaliser des économies de coûts grâce à l'optimisation des machines, de rationaliser les opérations, etc. L'intégration d'une couche d'intelligence artificielle au-dessus des analyses aide les entreprises à faciliter la transformation numérique tout en maximisant les retours. Examinons maintenant quelques domaines d'application où les analyses basées sur l'IA profitent aux entreprises.

Personnalisation et gestion de l'expérience client

La personnalisation est la nouvelle segmentation. Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à ce que tout soit personnalisé et ils sont prêts à échanger des données pour les mêmes. Bien que les technologies traditionnelles de Big Data aient amélioré le service client, les attentes des clients dépassent les expériences.

Des organisations comme Netflix et Amazon sont en mesure de répondre à ces attentes croissantes des clients en raison de leurs moteurs de recommandation basés sur l'IA et intégrés à la couche Big Data. dis est possible car nous sommes à un stade où la technologie peut prendre en charge l'intégration transparente d'algorithmes d'apprentissage automatique et de cadres d'IA.

Pour mettre les choses en perspective, avec les moteurs de recommandation basés sur l'IA, un vendeur saura quel produit recommander au point de vente et un spécialiste du marketing saura quel marketing mix fonctionnera pour quel produit.

Analytique en magasin

Les détaillants ont commencé à utiliser des analyses prédictives et prescriptives, alimentées par des algorithmes d'apprentissage automatique, pour améliorer le marchandisage. Par exemple, Walmart place des articles dans ses magasins en fonction des modèles de demande observés à partir du comportement d'achat des personnes dans les communautés respectives.

Les détaillants n'utilisent pas seulement des données internes telles que les données transactionnelles historiques pour l'analyse. Les solutions analytiques avancées sont devenues capables de prendre en compte plusieurs facteurs externes, tels que les données météorologiques, les événements se déroulant à proximité et les données démographiques, qui ont un impact sur les décisions d'achat des clients. L'analyse des mégadonnées basée sur l'IA permet aux détaillants de tirer le meilleur parti des facteurs internes et externes pour améliorer la planification, prévoir la demande des clients et améliorer la gestion des stocks.

Les analyses basées sur l'IA contribuent également aux efforts de marketing dans les magasins de détail. Les détaillants placent stratégiquement des balises à divers endroits à l'intérieur de leurs magasins. Ces balises sont utilisées pour le marketing de proximité. Des messages ciblés et personnalisés sont envoyés aux clients à l'intérieur du magasin. Ces messages, qui incluent des remises, des coupons et des publicités, sont envoyés aux clients en fonction de leur emplacement. Les données relatives aux schémas de visite et aux temps de séjour sont collectées et analysées en temps réel pour envoyer des messages pertinents. En fonction des taux de réussite de leurs messages, les détaillants peuvent optimiser leurs stratégies de marketing et de tarification.

Analyse des ventes basée sur l'IA

Les plateformes traditionnelles d'analyse des ventes aident considérablement les organisations commerciales. Cependant, ces plateformes n'atteignent pas leur plein potentiel en raison du manque de machine learning ou de couche d'intelligence artificielle.

Les plates-formes modernes d'analyse des ventes disposent aujourd'hui d'une architecture flexible et évolutive avec l'intégration d'algorithmes avancés de machine learning. Ces plateformes sont auto-apprenantes et peuvent s'adapter aux changements dans les processus de vente, la dynamique du marché et les besoins commerciaux. Ils s'appuient sur des modèles statistiques et des algorithmes pour la détection d'anomalies, le clustering, la planification de scénarios, la prévision de séries chronologiques, etc. Ils ont également des visualisations prédéfinies pour aider les vendeurs à consommer des informations analytiques dans le contexte commercial et à prendre des décisions axées sur les résultats, améliorant ainsi l'efficacité des ventes et la performance.

Optimisation des machines et maintenance prédictive

Les plateformes Internet des objets industriels (IIoT), intégrées aux capacités d'apprentissage automatique, peuvent aider les entreprises à surmonter une multitude de défis industriels. Ces plateformes contribuent à améliorer la maintenance préventive et à minimiser les temps d'arrêt. Ils contribuent également à faciliter l'optimisation des stocks, l'optimisation des services et les prévisions énergétiques, ce qui permet aux industries d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de réduire les coûts.

Les mégadonnées peuvent également changer la façon dont votre entreprise gagne de l'argent en créant un champ d'application pour la mise en œuvre de nouveaux modèles commerciaux. L'IoT et le Big Data permettent non seulement d'économiser des millions de dollars grâce à la maintenance prédictive et à l'optimisation des processus, mais ouvrent également de nouvelles sources de revenus pour les entreprises.

En conclusion, le seul moyen pour les entreprises d'obtenir un avantage concurrentiel est d'utiliser les mégadonnées pour permettre des technologies de rupture telles que l'IA et se lancer dans le voyage de la transformation numérique. dit dat, toutes les organisations n'ont pas en interne l'expertise technique requise. Ces organisations peuvent opter pour Analytics as a Service (AaaS). Il existe de nombreux fournisseurs de solutions AaaS qui aident les organisations à institutionnaliser l'analyse tout en leur offrant des solutions basées sur l'IA. Ces solutions AaaS, qui sont hautement personnalisables et évolutives, peuvent être déployées avec un minimum de perturbations dans les processus commerciaux actuels, garantissant une transformation numérique transparente.

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