Google Cloud a lancé une avant-première publique de l'analyse de contribution dans BigQuery ML, offrant aux entreprises un moyen de découvrir des informations et des tendances cachées dans leurs données. À mesure que le volume des données augmente, il devient de plus en plus difficile pour les organisations de comprendre pourquoi leurs données changent. Elles ont du mal à identifier la cause première des tendances et des fluctuations critiques, ce qui entrave leur capacité à prendre des décisions éclairées. L'analyse de contribution permet de résoudre ce problème en permettant aux utilisateurs d'analyser les indicateurs qui les intéressent dans des ensembles de données définis, en identifiant les combinaisons de « contributeurs » qui provoquent des changements inattendus.
L'un des aspects intéressants de l'analyse de contribution est sa capacité à gérer à la fois les indicateurs sommables et les indicateurs de ratio sommables. Cela signifie que les utilisateurs peuvent analyser des indicateurs individuels tels que le chiffre d'affaires, ainsi que des ratios tels que le bénéfice par action. Cette flexibilité permet une large gamme de cas d'utilisation dans tous les secteurs, de la surveillance de la télémétrie aux ventes au détail et aux soins de santé.
En outre, BigQuery ML utilise des optimisations d'élagage, telles que l'algorithme Apriori, pour accélérer le processus d'analyse. En définissant une valeur de support minimale, les utilisateurs peuvent se concentrer sur les segments de données les plus importants tout en réduisant le temps d'exécution des requêtes. Cette optimisation permet de garantir que les entreprises peuvent obtenir efficacement des informations exploitables à partir de grands ensembles de données.
Globalement, l'avant-première publique de l'analyse de contribution dans BigQuery ML est une évolution prometteuse dans le domaine de l'analyse de données. En permettant aux organisations de comprendre le « pourquoi » des changements dans les données, l'analyse de contribution leur permet de prendre des décisions plus éclairées, d'améliorer leurs opérations et d'obtenir de meilleurs résultats. Alors que les entreprises continuent d'être confrontées à des quantités massives de données, des outils tels que l'analyse de contribution deviendront de plus en plus essentiels pour obtenir un avantage concurrentiel.
