Adieu, BI traditionnelle.
Prenez de meilleures décisions, plus rapidement, grâce à l'analyse agentique.

Dépassez les tableaux de bord et la BI traditionnelle pour obtenir de l'information plus rapide et plus intelligentes grâce à l'analyse agentique. Découvrez comment l'IA agentique peut accélérer le flux de travail des données à l'action pour transformer la façon dont votre organisation passe des données à la décision.

Le passage de la BI traditionnelle ...

Rapports manuels et périmés. Interfaces peu pratiques. Questions sans réponse.

  • Outils déconnectés et flux de travail cloisonnés
  • Des décisions réactives et des temps de réponse lents
  • Forte dépendance à l'égard des analystes et des connaissances institutionnelles

... à l'analyse agentique.

Intelligent et adaptable. Actionnable. Toujours en marche.

  • Analyse conversationnelle avec contexte commercial intelligent
  • Décisions adaptatives et actions accélérées
  • Surveillance et action continues avec des agents intelligents

Découvrez Tableau Next en action grâce à cette démonstration.

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Directeur de Workday Marketing Analytics, Siddarth Pawar

« Tableau Next va faire passer notre BI de la production de rapports à la prise de décision en temps réel, alimentée par l'IA. Il ne nous aidera pas seulement à faire plus avec les données - il aidera plus de personnes à travers Workday à faire plus grâce aux données ».

- Siddarth Pawar, directeur de l'analyse marketing, Workday

FAQ sur l'analyse agentique

L'analyse agentique permet aux humains de travailler en collaboration avec des agents IA, transformant ainsi l'analyse des données et la découverte d'information exploitables d'une tâche manuelle en une expérience automatisée, personnalisée et proactive.

L'analyse agentique représente une évolution significative dans le domaine de la veille stratégique (BI), allant au-delà de l'analyse et de la visualisation traditionnelles des données pour aboutir à des agents autonomes dotés d'intelligence artificielle qui améliorent et accélèrent chaque étape du processus, depuis les données jusqu'à l'information exploitables, puis à l'action. Au lieu de se contenter d'assister, les agents IA vont au-delà de la simple présentation d'information; en collaboration avec les humains, ils s'engagent dans des interactions dynamiques et conversationnelles, anticipent les besoins des utilisateurs et automatisent des flux de travail analytiques complexes, tout en laissant le contrôle aux personnes.

La BI traditionnelle est manuelle, chronophage et complexe. Elle se caractérise par des outils disparates et des processus cloisonnés, des décisions réactives et des temps de réponse longs, ainsi qu'une forte dépendance vis-à-vis des analystes de données et des connaissances institutionnelles. En revanche, l'analyse agentique est conversationnelle, proactive, orientée vers l'action, auto-apprenante et toujours disponible.

Contrairement à la BI traditionnelle, l'analyse agentique offre :

  • Analyse conversationnelle avec contexte commercial et utilisateur intelligent.
  • Apprentissage adaptatif et recommandations pour une meilleure prise de décision.
  • Surveillance continue et actions autonomes, le cas échéant, avec des agents intelligents.

L'analyse agentique peut aider les organisations à améliorer leur prise de décision, à accroître leur efficacité opérationnelle et à améliorer leurs résultats commerciaux. Grâce à l'analyse agentique, les organisations et les équipes sont en mesure de :

  • Automatisez la connectivité et la préparation des données.
  • Identifiez de manière proactive les tendances et les anomalies.
  • Générer de l'information contextuelle et des explications.
  • Automatisez la fourniture d'information.
  • Aider à réaliser des analyses avancées.
  • Activez les recommandations exploitables.
  • Automatisez les actions.

L'analyse agentique peut démocratiser les données au sein d'une organisation en donnant à chacun accès à de l'information contextuelle exploitables et à des mesures proactives.

  • Fondements et sémantique des données : une plateforme de données avec orchestration des données et données d'entrée harmonisées et cohérentes. Une couche sémantique robuste est nécessaire pour garantir la cohérence des définitions, de la qualité et de la traçabilité des données.
  • Transparence et confiance : l'analyse agentique ne doit pas être une « boîte noire » ; elle doit offrir une transparence totale sur la manière dont l'information et les recommandations sont générées.
  • Un cadre d'action intégré aux systèmes métier pour automatiser les flux de travail.
  • Une approche axée sur les API : composants de données et API faciles à trouver et réutilisables.

Les outils BI traditionnels servaient de référentiels de données monolithiques avec des visualisations statiques. L'analyse agentique accélère le processus qui mène des données à la prise de décision, permettant ainsi à tous les utilisateurs de l'entreprise de découvrir plus rapidement de l'information pertinente grâce à l'aide d'agents IA.

L'analyse agentique est une approche fondamentalement nouvelle de la BI, qui transcende les limites des outils BI actuels en leur conférant l'autonomie et l'adaptabilité des agents IA. Grâce aux LLMs et aux modèles sémantiques de nouvelle génération, ces agents peuvent orchestrer des tâches de manière autonome avec l'intervention humaine. Ensemble, les humains et les agents peuvent atteindre les objectifs fixés, effectuer des analyses en plusieurs étapes, fournir des explications et même déclencher des actions automatisées basées sur l'information obtenue, ce qui permet un niveau de prise de décision basée sur les données qui était auparavant inaccessible.