Les organisations tirent de plus en plus parti de techniques avancées de science des données pour améliorer leur efficacité opérationnelle et prendre des décisions éclairées en temps réel.
Imaginez une solution spécifique à un secteur (logistique, finance, santé, commerce de détail, CRM, etc.) qui vise à intégrer des analyses avancées. Ces analyses sont fournies par le biais de tableaux de bord, offrant des informations précieuses directement dans les flux de travail des utilisateurs.
Mais en quoi consistent réellement ces analyses ? Ils peuvent aller des calculs de base aux méthodes mathématiques sophistiquées.
Ce billet de blog explique comment science des données, méthodes statistiques, algorithmes mathématiques, et modèles probabilistes peuvent être intégrés à ces solutions spécifiques à l'industrie de manière simple pour les utilisateurs non techniques.
Nous allons d'abord donner un bref aperçu de ces techniques mathématiques, puis illustrer leurs applications pratiques à l'aide de deux exemples : une entreprise de logistique et un fournisseur de solutions de santé.
Contexte mathématique
La science des données est ancrée dans diverses disciplines mathématiques, voici quelques concepts clés :
- Méthodes statistiques: Des techniques telles que l'analyse de régression, les tests d'hypothèses et l'analyse des séries chronologiques sont essentielles pour identifier les tendances, établir des prévisions et déduire des relations à partir des données.
- Algorithmes mathématiques: Des algorithmes tels que le clustering k-means et les arbres de décision sont utilisés pour classer, regrouper et prédire les résultats sur la base de données historiques.
- Modèles probabilistes: Des modèles tels que les distributions binomiales/de Poisson, l'inférence bayésienne et les chaînes de Markov gèrent l'incertitude et font des prédictions sur les événements futurs sur la base de données passées.
Dans le contexte de l'analyse logicielle spécifique au secteur, ce qui précède peut être appliqué « en production », c'est-à-dire que les tableaux de bord présentent les résultats de ces techniques dans un format lisible, compréhensible et intuitif pour tout type d'utilisateur. Ces techniques seront transformées en analyses en temps réel, ce qui signifie que des algorithmes et des modèles seront continuellement appliqués à de nouveaux flux de données. Les utilisateurs obtiendront des informations immédiates sur la base d'une puissante base analytique.
Plongée dans deux histoires de clients d'icCube utilisant ces techniques.
L'IoT dans la logistique : améliorer la gestion de flotte grâce à des analyses intégrées
UNE Entreprise basée au Royaume-Uni la location de trains aux chemins de fer nationaux, nécessaires pour maintenir la qualité et la fiabilité de leur flotte en raison des politiques réglementaires. Pour y remédier, ils ont cherché à intégrer la technologie de l'Internet des objets (IoT) à une solution analytique complète pour la surveillance et l'analyse en temps réel.
icCube a développé une source de données personnalisée pour accéder aux données de ses capteurs de température Metron installés dans les wagons. Ces capteurs mesurent en permanence les températures internes et d'autres indicateurs de performance clés, fournissant un flux constant de données lues par leurs systèmes.
Ensemble, nous avons créé plusieurs tableaux de bord pour superviser les performances des systèmes de chauffage et de climatisation. Ces tableaux de bord comparent la température intérieure des wagons à la température extérieure pour détecter les anomalies et indiquer les trains spécifiques nécessitant une attention particulière. Les tableaux de bord sont automatiquement actualisés avec de nouvelles données, ce qui permet une prise de décision rapide.
Les techniques mathématiques sous-jacentes appliquées, notamment l'analyse de corrélation et les modèles probabilistes tels que la distribution binomiale et les arbres de décision, permettent aux différents utilisateurs de la solution d'en bénéficier :
- D'une part, les opérateurs ferroviaires peuvent détecter des anomalies dans le système de régulation de température en temps réel et agir immédiatement en cas de dysfonctionnement des trains.
- D'autre part, la haute direction dispose de modèles historiques et de résultats prédictifs afin de planifier les procédures de maintenance et de prévenir les problèmes. De plus, des rapports PDF hebdomadaires automatiques contenant les résultats mentionnés ci-dessus sont générés par icCube et envoyés à la haute direction, détaillant les performances des systèmes de régulation de température.
En tirant parti de modèles mathématiques avancés intégrés à la solution, l'entreprise de logistique est en mesure de permettre la détection des anomalies en temps réel et la maintenance prédictive.
Solution de soins de santé : prioriser les soins aux patients grâce à des analyses avancées
UNE fournisseur de solutions de santé ont cherché à tirer parti de la science des données et des analyses avancées intégrées à leur solution pour répondre aux normes réglementaires et hiérarchiser efficacement le traitement des patients.
L'entreprise avait besoin d'une solution d'analyse permettant de hiérarchiser en temps réel les patients nécessitant des soins urgents. La solution a intégré icCube comme couche d'analyse et de visualisation des données, permettant aux utilisateurs d'appliquer des techniques avancées de découpage en dés afin de regrouper les patients et de prendre des mesures immédiates, par exemple planifier des rendez-vous groupés pour des milliers de patients en quelques secondes.
Un autre cas d'utilisation de cette solution est l'utilisation de l'analyse du comportement, qui permet de prédire les résultats en fonction des antécédents et du comportement du patient. L'utilisation de modèles mathématiques avancés tels que les régressions linéaires permet à la direction de définir les stratégies d'investissement des programmes des patients.
Valeur
Grâce à une meilleure évaluation et à une meilleure compréhension des patients, il est possible de mieux affecter les bons patients prioritaires aux bons programmes de santé (par exemple, les dépendances telles que les opioïdes courants, les soins chroniques, le diabète, les maladies mentales telles que la schizophrénie et bien d'autres ou des combinaisons de ces facteurs).
Imaginons, par exemple, qu'il pourrait y avoir 1 000 places financées disponibles dans un seul programme, mais que 10 000 patients pourraient bénéficier du programme. Lequel des 10 000 patients devrait être affecté au programme (aujourd'hui) en veillant à ce que les 1 000 places financées soient réellement utilisées... en d'autres termes, le programme est entièrement enregistré à tout moment ? Sachez également qu'il peut y avoir des centaines, voire des milliers de programmes et qu'un patient pourrait également être affecté à des itérations ultérieures du programme.
Il n'y a peut-être pas de réponse parfaite, il existe de nombreuses variables, souvent limitées dans le temps, qui sont modélisées, pondérées, notées et calculées pour utiliser au mieux la disponibilité de ressources limitées (compétences, installations, médicaments, appareils, argent...). En d'autres termes, mettre « le cerveau » dans le moteur analytique (appelez-le IA si vous voulez, bien qu'en fait, il soit davantage basé sur des règles).
Il y a aussi le défi de planifier tout cela ! Les bons patients et les bonnes ressources doivent se présenter au bon endroit et au bon moment dans de nombreux patients, sites, ressources et nombreux programmes. Le faire manuellement serait long, inefficace et coûteux. Il est donc essentiel d'intégrer ces fonctionnalités analytiques dans une application (EHR et Case Management) capable de générer toutes les notifications et attributions paramétrées nécessaires.
Étant donné que ces programmes sont financés par les subventions des contribuables, par des sources subventionnées par les contribuables ou par des assureurs, cela garantit que le prestataire de soins de santé trouve un équilibre entre les meilleurs résultats possibles pour les patients et un rendement maximal du financement et des subventions.
En outre, la transparence est assurée pour garantir que le prestataire de soins de santé est considéré comme remplissant ses obligations réglementaires (« décrets de consentement ») et évitant ainsi les violations passibles de lourdes sanctions financières de l'ordre de millions de dollars ainsi que (au détriment de toutes les parties prenantes concernées) la perte de soutien futur.
Enfin, ces analyses peuvent être exploitées par le fournisseur de soins de santé à l'aide de sources de financement pour justifier les programmes futurs et la budgétisation des soins de santé afin de soutenir ses programmes réussis tout en créant des cercles vertueux d'amélioration continue pour les patients, les sources de financement, le gouvernement et, en fin de compte, l'électorat et la société dans son ensemble.
Qu'en est-il de l'IA ?
Oui, nous savions que vous alliez poser la question:) La science des données et l'IA sont interconnectées mais ont des objectifs différents.
C'est un vaste sujet, donc si nous nous concentrons sur le contexte ci-dessus, il existe différentes manières d'appliquer l'IA à ces cas d'utilisation. Si l'on considère spécifiquement l'IA comme une « aide aux scientifiques des données », rien ne l'empêche d'obtenir le même résultat mathématique que ceux ci-dessus. Mais à partir d'aujourd'hui, nous devrions guider l'IA pour obtenir le résultat souhaité ou faire des suggestions de modèles (mathématiques), car il ne s'agit pas seulement de connaissances mathématiques, mais également de l'expertise des spécialistes de l'industrie. Il s'agit donc d'une combinaison de connaissances scientifiques, de connaissances commerciales, d'expériences professionnelles et, enfin et surtout, du choix du fournisseur de solutions industrielles. Pour en savoir plus à ce sujet, consultez notre article de blog sur LLM et analyse des données.
Les techniques de science des données expliquées ci-dessus et appliquées à ces deux cas d'utilisation étaient choisi méthodes que ces entreprises ont décidé d'appliquer à leurs données en tant qu'analyse par défaut à effectuer.
Il appartient au fournisseur de solutions de décider du type d'analyse à fournir à ses utilisateurs, qu'il s'agisse d'une analyse sous-jacente réalisée par des data scientists et experts internes et/ou de l'ouverture d'une solution d'IA aux utilisateurs pour analyser les données. Sujet à suivre:)
Conclusion
L'intégration de la science des données, des méthodes statistiques, des algorithmes mathématiques et des modèles probabilistes dans l'analyse opérationnelle en temps réel peut transformer le fonctionnement des organisations. Les solutions SaaS sont capables d'intégrer des analyses avancées, fournissant aux utilisateurs une surveillance continue, des informations prédictives et des processus de prise de décision efficaces.
Ces techniques permettent aux utilisateurs non techniques d'accéder aux résultats dans un format intuitif et compréhensible basé sur des méthodes mathématiques sophistiquées. Ils peuvent donc prendre des décisions et effectuer des actions dans le contexte de la solution sur la base d'une analyse sous-jacente robuste.