De nombreux dirigeants de niveau C et cadres supérieurs qui dirigent les entreprises d'aujourd'hui ne sont pas familiers avec le codage ; il peut être difficile de trouver quelqu'un qui n'apprécie pas et ne comprend pas l'importance de la technologie et son potentiel futur.
La Data Science est une approche low-code avec de nombreux avantages pour les opérations commerciales. De nombreux informaticiens soutiennent le développement low-code. Les Data Scientists collaborent pour gérer efficacement de grands volumes d'informations ; leurs compétences techniques et interpersonnelles doivent se compléter, mais les dirigeants interagissent rarement directement avec eux.
Cet article mettra en lumière comment nmachine learning sans code les plateformes peuvent rapprocher les entreprises alors qu'elles travaillent vers leur objectif commun. L'IA ML sans code est un moyen idéal de rassembler les Data Scientists, les dirigeants de niveau C et leur vision avec l'exécution.
Le besoin de Data Science sans code
L'analyse des données deviendra essentielle pour les entreprises prospères en 2023 et au-delà. Selon un rapport d'EY, 81 % des dirigeants d'entreprise estiment que les données devraient guider toutes les décisions. Bien que la plupart des organisations s'efforcent d'être axées sur les données, cela nécessite un effort considérable pour créer des flux de travail de données exploitables.
Une partie de ce défi provient des applications générant d'énormes quantités d'informations non structurées. Plusieurs analystes de l'industrie estiment que 80 à 90 % des données d'entreprise sont non structurées. Les silos au sein des organisations contiennent des vidéos, des fichiers audio, des documents texte et des publications sur les réseaux sociaux, qui s'accumulent tous. Les journaux produits par les applications se présentent également sous de nombreux styles différents, ce qui rend leur normalisation pour une utilisation avec des applications de Machine Learning difficile.
Deuxièmement, il y a la complexité de développement des outils d'Intelligence Artificielle/Machine Learning. À mesure que les entreprises génèrent plus de données, elles pourraient les utiliser pour analyser les tendances et mieux comprendre les préférences des clients et les impacts des fonctionnalités sur ces derniers. Les capacités de l'IA comme l'analyse des sentiments et la classification d'images pourraient s'avérer particulièrement utiles dans les applications numériques ; créer des modèles de machine learning personnalisés utiles nécessite des compétences. La collecte de données, le nettoyage des données, l'entraînement des modèles et l'ingénierie des caractéristiques nécessitent tous une expertise significative, ce qui rend les compétences en ML parmi les compétences en IA les plus recherchées – rendant ainsi l'accès à ce talent difficile.
Introduire AutoML sans code aux novices :
Il existe diverses bibliothèques et plateformes qui ne nécessitent aucune programmation pour entraîner des algorithmes à l'aide de jeux de données, contribuant à démocratiser l'apprentissage automatique. Ces plateformes incluent Google Cloud AutoML ; Ludwig d'Uber AI ; EZDL de Baidu ; nextbrain.ai, etc. Alexandre Gonfalonieri de la société de conseil en IA Gonfalonieri Consulting a expliqué comment l'open source et les plateformes d'IA sans code aident ces entreprises à rester à la pointe de la technologie.
Illustration de l'histoire des données :
Les data scientists peuvent utiliser d'énormes quantités de données pour détecter des motifs et obtenir des informations précieuses sur l'avenir d'une entreprise. En utilisant ces informations, des stratégies peuvent être identifiées qui pourraient augmenter les revenus - ce moment marque le moment où d'autres au sein d'une organisation commencent à réaliser comment la Data Science peut aider à prendre des décisions futures.
Ces percées ne se produisent pas tous les jours ; les data scientists doivent souvent défendre leur position auprès de ceux qui sont responsables et qui ont besoin de preuves que l'analyse des données produit des résultats cohérents. Les data scientists passent souvent une grande partie de leur temps à expliquer et à soutenir leurs conclusions avec des données ; parfois, les projets sont retardés ou manquent de financement car leur objectif n'est pas clairement communiqué en dehors des cercles de recherche en données.
Les entreprises qui comprennent comment les données peuvent résoudre des problèmes sont mieux équipées pour définir des objectifs réalistes et réalisables pour leurs équipes. Les dirigeants d'entreprise devraient se familiariser avec la Data Science afin de faciliter un meilleur travail d'équipe et une meilleure compréhension parmi les employés ; outils ML sans code permettent même aux utilisateurs non techniques de participer à ce parcours tout en étant partie intégrante des efforts de Data Science, bien qu'ils ne sachent pas comment supprimer un virus d'un MacBook Pro.
Les outils No-Code offrent des avantages qui vont bien au-delà de l'augmentation de l'efficacité des data scientists. Les solutions No-Code permettent également aux dirigeants d'entreprise de faire un bond en avant vers le 21ème siècle en les aidant à comprendre et à travailler plus facilement avec leurs données ; même des technologies complexes, telles que le Machine Learning, peuvent devenir plus transparentes grâce à cette approche.
Comprendre le parcours des données
Les départements ayant une connaissance approfondie de la data science peuvent constater que leurs résultats s'améliorent. Les équipes de vente tendent à avoir une compréhension supérieure en ce qui concerne le cadre d'habilitation des ventes et les délais actuels ; les données peuvent alors être utilisées pour un prospecting hautement ciblé ainsi que pour suivre plus facilement les progrès vers les objectifs. De même, les data scientists ayant une compréhension supérieure peuvent poser des requêtes adaptées directement aux dirigeants des ventes pour maximiser la manière dont les entreprises utilisent cette ressource.
Comprendre les données peut aider les dirigeants de C-suite, tels que les PDG, les vice-présidents et les responsables des opérations commerciales, à en faire un usage plus efficace. Lorsqu'ils comprennent comment elles sont collectées, les équipes peuvent travailler ensemble pour atteindre les objectifs plus rapidement. Les dirigeants d'entreprise ayant une connaissance approfondie des données peuvent identifier des mesures d'atténuation des risques telles que les exigences en matière de budget d'innovation ainsi que des opportunités potentielles de réduction des coûts – tandis que les citizen scientists peuvent contribuer de manière significative à cet effort.
Analyser les données
Impliquer davantage d'employés dans leur parcours de données permet aux organisations de développer des compétences spécialisées pertinentes et nouvelles au sein de leur main-d'œuvre. Les taux de capture de données vont exploser, tandis qu'un ensemble supplémentaire d'yeux pourrait repérer des modèles qui font une réelle différence dans les opérations d'une organisation.
Ce ne sont pas seulement les informaticiens qui peuvent extraire des insights des données. La Data Literacy peut facilement être apprise et intégrée dans la vie professionnelle quotidienne. Bien que la data science puisse être complexe, rendre les données accessibles peut aider tous les niveaux d'une organisation à prendre de meilleures décisions.
L'intelligence artificielle est l'avenir des affaires, comprenant le machine learning, la visualisation des données et l'analytique prédictive - trois domaines de haut niveau nécessitant des data scientists expérimentés. Au cœur de cela, cependant, la data science implique la collecte et l'enregistrement d'informations.
Les data scientists peuvent concentrer leurs énergies plus efficacement si une organisation aide à organiser les données pertinentes. Cela peut donner un avantage concurrentiel significatif, en particulier à une époque où les innovations technologiques peuvent souvent faire ou défaire des entreprises.
Réflexions finales
Outil No-Code AutoML cherche à combler le fossé entre les data scientists, les utilisateurs métiers et les développeurs de modèles de machine learning en démocratisant ce processus. AutoML (Apprentissage Automatisé) fait référence à l'automatisation de diverses étapes impliquées dans la création et le déploiement de modèles de machine learning.
Les data scientists prennent généralement en charge la tâche de développement de modèles de haute qualité. Cela implique des tâches telles que le prétraitement des données et l'ingénierie des caractéristiques, la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres - des tâches qui nécessitent une connaissance approfondie des algorithmes ML, des compétences en codage, une expertise dans le domaine, ainsi qu'une connaissance des affaires. En raison de la nature complexe des modèles ML, les utilisateurs métiers sans formation technique peuvent avoir du mal à les comprendre et à tirer des insights significatifs de leurs données.
Les plateformes No-Code offrent un moyen idéal de simplifier la création de modèles de machine learning en éliminant ses complexités techniques. Elles disposent d'une interface intuitive et conviviale permettant d'utiliser diverses techniques ML sans écrire de code. Les utilisateurs peuvent télécharger des données, sélectionner des algorithmes, définir des objectifs et automatiser le développement de modèles sur ces plateformes.
No-Code AutoML offre aux entreprises un moyen d'exploiter davantage leurs données et d'extraire des insights pouvant favoriser une meilleure prise de décision. Il facilite un parcours accéléré vers une approche axée sur les données en servant de pont entre les data scientists, les utilisateurs métiers et les données elles-mêmes.
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