Analyse des données : 3 exemples d’utilisation de l’outil Cognos Analytics

Analyse des données

Générant chaque année de plus en plus de données, les entreprises investissent rapidement dans des capacités de veille économique (BI) pour les aider à obtenir des informations à partir de ces données afin de prendre de meilleures décisions, d’optimiser et d’identifier de nouvelles opportunités. Cognos Analytics est une plateforme analytique en libre-service qui intègre la technologie de l’informatique cognitive, y compris l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage des machines.

Cognos Analytics : comment ça marche ?

La plateforme Cognos Analytics utilise des technologies cognitives pour aider à automatiser la préparation des données. Le système apprend les données des utilisateurs et peut générer des recommandations pour les jointures et les visualisations de données. Elle est conçue comme une plateforme tout-en-un et fournit donc des fonctions d’analyse allant de la création de tableaux de bord et de l’intégration de bases de données à la création de rapports, à l’exploration et à la modélisation de données. Ci-dessous trois exemples d’organisations qui utilisent Cognos Analytics pour transformer leurs opérations.

Cognos Analytics pour maximiser les dons de charité

Comme la plupart des établissements d’enseignement supérieur, la Michigan State University (MSU) cherche à collecter des dons caritatifs auprès des anciens étudiants et d’autres parties prenantes, mais ne veut pas bombarder les donateurs potentiels de demandes de financement. Pour résoudre ce problème, l’équipe de promotion de l’université de la MSU s’appuie sur l’analyse des textes pour fouiller les dossiers des anciens étudiants afin de rendre ses demandes de collecte de fonds plus efficaces.

La MSU utilise Cognos Analytics pour extraire des informations à partir de données biographiques, de comptes rendus de réunions de comités et de conseils d’administration, de rapports d’initiatives de bénévolat, de dossiers d’étudiants et de personnel et d’historiques de dons. Elle tire également des données des blogs, des forums et du contenu des médias sociaux. L’équipe de scientifiques de la MSU a utilisé ces informations pour élaborer des analyses de sentiments et des modèles prédictifs qui analysent 177 variables différentes afin de déterminer la probabilité qu’un individu fasse un don.

Exploiter les données pour maximiser l’engagement des fans

Chaque année, le All England Lawn Tennis Club (AELTC) attire des milliers de spectateurs sur les terrains et des millions de téléspectateurs du monde entier aux championnats de Wimbledon. Comme d’autres grands événements sportifs, il est constamment mis au défi de trouver de nouvelles façons d’attirer les fans et de retenir les spectateurs. Les médias qui s’associent à l’AELTC pour faire connaître Wimbledon au monde entier sont toujours à la recherche d’une couverture plus convaincante des matchs afin d’accroître leur audience.

Pour mieux servir ses fans et les médias, l’AELTC utilise Cognos Analytics pour l’analyse des données historiques (qui remontent à 1877) et les données en temps réel du bureau du président et de l’arbitre. Pendant les championnats, un architecte d’infrastructure a travaillé à plein temps avec Cognos Analytics en tirant parti d’une combinaison de 120 rapports préétablis et de requêtes spontanées, pour découvrir des statistiques et répondre aux questions de l’AELTC et des médias en quelques minutes plutôt qu’en quelques heures.

La science des données au service de la santé des saumons

La Norvège est le plus grand producteur mondial de saumon de l’Atlantique et exporte 95 % de cette production. Les poux de mer font partie des plus grandes menaces qui pèsent sur la population de saumons sauvages de Norvège et sur son industrie de l’élevage du saumon. Le parasite est naturellement présent dans les eaux marines mais a atteint des concentrations anormalement élevées dans de nombreux fjords et eaux côtières de Norvège en raison de la production intensive de saumon et de truite arc-en-ciel. Le Seafood Innovation Cluster, une organisation membre financée par l’industrie, a fait de la santé du saumon norvégien une priorité absolue. Les éleveurs qui ne peuvent pas prouver qu’ils ont des populations de poux sous contrôle ne sont pas autorisés à étendre leurs activités. Le Seafood Innovation Cluster devait fournir aux éleveurs rivaux un moyen de collaborer et de partager des informations tout en protégeant leurs données commercialement sensibles.

L’organisation a développé un système automatisé de collecte, d’anonymisation et de regroupement des données provenant des élevages de saumon du pays. Avec Cognos Analytics, chaque éleveur dispose d’un tableau de bord qui lui fournit une estimation de la probabilité d’une épidémie sur chacun de ses sites au cours des deux prochaines semaines. Le modèle s’est révélé précis à 70 % et l’équipe s’attend à ce que les résultats continuent de s’améliorer à mesure que de nouvelles données seront disponibles.