fr.wedoany.com Rapport : L’entreprise sud-coréenne de logiciels WiseITek Corp. a lancé une marque unifiée de fonctions d’intelligence artificielle baptisée « Data Butler », intégrant les capacités d’IA de ses produits phares WiseIntelligence et WiseETLX afin de simplifier les flux de travail d’analyse de données et d’ETL.
L’évolution rapide des modes d’utilisation du numérique impose des exigences accrues en matière d’efficacité de transformation des données. Les services métiers ont besoin d’extraire des informations exploitables pour la prise de décision à partir de données en forte croissance, tandis que les responsables des données doivent nettoyer les données dispersées dans plusieurs systèmes. Pour répondre à cette tendance, WiseITek Corp. a regroupé sous la marque « Data Butler » les fonctions d’IA appliquées dans ses principales gammes de produits IA et données.
Dans WiseIntelligence, Data Butler connecte les données métier aux thèmes d’analyse, aux rapports et aux informations. Lorsqu’un utilisateur enregistre des données, l’IA analyse leur structure et leurs caractéristiques, puis propose des thèmes d’analyse pertinents. Par exemple, en sélectionnant des données de vente, elle peut suggérer des thèmes tels que les tendances des ventes, la comparaison des performances par région, la contribution au chiffre d’affaires par produit, ou les schémas d’achat par segment de clientèle. Pour les données opérationnelles, elle peut générer des thèmes comme l’évolution du volume de traitement, l’occurrence des retards, ou l’analyse des signes avant-coureurs d’anomalies sur les indicateurs clés. L’utilisateur n’a plus besoin de définir lui-même l’objectif d’analyse et de construire l’interface ; l’IA propose d’abord des scénarios d’analyse, et l’utilisateur choisit le thème souhaité, transformant ainsi le mode de travail.
Après avoir sélectionné un thème d’analyse recommandé, WiseIntelligence automatise les étapes de préparation des données, de construction de l’interface, de génération de rapports et d’exportation. Le système construit des rapports visuels (tendances, distributions, comparaisons, analyses de corrélation, etc.) en fonction de l’objectif métier. Un seul thème d’analyse peut générer jusqu’à 20 rapports associés. Une fois les rapports générés, le panneau d’insights IA affiche simultanément les principaux résultats d’analyse, analysant les variations des indicateurs clés, les plages normales et anormales, la fiabilité des signaux de risque, et proposant des actions de suivi telles que le renforcement de la surveillance, la vérification détaillée des plages anormales, la réanalyse selon des conditions spécifiques, ou l’examen complémentaire des indicateurs connexes. Lors de l’édition des rapports, l’utilisateur peut également utiliser la fonction d’assistant IA interactif, qui sélectionne les mesures et dimensions appropriées en fonction des saisies de l’utilisateur pour construire des graphiques et guide pas à pas l’élaboration du rapport.
WiseETLX, quant à lui, prend en charge les phases de connexion, de transformation et de chargement des données. Cette solution ne nécessite pas l’installation d’un client ; l’utilisateur peut y accéder via un navigateur Web. Il peut gérer les projets, les connexions de données, la conception des tâches, la planification, l’historique d’exécution et la surveillance sur une seule interface, et construire des pipelines de données dans une interface de conception par glisser-déposer. Dans le cadre du travail ETL, Data Butler propose des candidats de mappage de colonnes basés sur des requêtes en langage naturel. Lorsqu’un utilisateur demande « Aidez-moi à mapper les colonnes entre la table source et la table cible », le système analyse la structure des tables et propose des candidats de mappage appropriés, contribuant ainsi à prévenir les omissions ou erreurs dans la conception du pipeline de données.
L’étape de validation du pipeline de données est tout aussi cruciale. WiseETLX offre une fonction de prévisualisation permettant de vérifier les données d’une plage spécifique avant d’exécuter l’ensemble de la tâche. L’utilisateur peut consulter les colonnes, les échantillons de données, le nombre d’enregistrements traités, le temps d’exécution, le SQL généré, etc., afin de détecter les erreurs de conception en amont. Data Butler prend également en charge les tâches répétitives lors de la validation. Lorsqu’un utilisateur demande « Aidez-moi à générer une requête pour vérifier le nombre d’enregistrements et les valeurs NULL entre la table source et la table cible », le système propose le SQL nécessaire à la validation, facilitant ainsi les contrôles de cohérence. En phase opérationnelle, la gestion de la planification et la surveillance fonctionnent dans le même flux, gérant le traitement des données depuis la conception, l’exécution, la validation jusqu’à l’exploitation de l’ETL.
En tant que fonction d’IA, Data Butler permet aux utilisateurs d’exécuter des processus d’analyse et de traitement des données en fonction de leurs objectifs de travail, sans avoir à chercher manuellement des menus ou des fonctions. WiseIntelligence aide les utilisateurs métier à confirmer rapidement les résultats nécessaires à la prise de décision, tandis que WiseETLX assiste dans les tâches récurrentes du travail d’ingénierie des données, telles que la conception de tâches, le mappage de colonnes, la rédaction de requêtes de validation et la gestion de la planification. De plus, WiseETLX prend en charge des travaux de conception bidirectionnelle, comme la génération automatique de schémas et de définitions de mappage, l’application des résultats de modélisation logique et physique à la base de données, et l’extraction inverse de documents de conception à partir de l’analyse de bases de données existantes, renforçant ainsi la continuité du processus de traitement des données.
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