Décrire l’utilisation d’Insights IA pour repérer les tendances et les anomalies
Une des problématiques que les organisations doivent relever est de pouvoir facilement identifier les tendances et détecter les anomalies au fur et à mesure qu’elles se produisent. Par exemple, de nombreuses organisations du secteur de la distribution constatent une augmentation des ventes au cours du mois de décembre pendant la période des fêtes. Cette hausse des ventes est attendue, mais que se passe-t-il si les ventes ont diminué au cours de ce mois ou si elles ont été plus élevées que d’habitude en août ? Il est important d’identifier ces anomalies le plus rapidement possible afin de pouvoir prendre les mesures nécessaires.
La fonctionnalité d’insights de Power BI permet aux organisations d’identifier facilement des insights comme les anomalies et les tendances dans vos données quand vous interagissez et que vous consommez des éléments comme des rapports, des tableaux de bord et des visualisations. Elle vous avertit en cas d’insights intéressants et fournit des explications. Elle est intégrée à tous les rapports, ce qui vous permet d’obtenir automatiquement des insights sur vos rapports sans aucune configuration.
Power BI offre plusieurs fonctionnalités d’insights qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) :
Insights pour les rapports : analyse les données, et recherche les anomalies et les tendances dans vos données quand vous interagissez avec des rapports.
Insights pour des visuels individuels : analyse et explique les fluctuations des points de données dans les visuels.
Insights pour les vignettes de tableau de bord : examine les données utilisées pour afficher une vignette spécifique et les présente dans des visuels interactifs.
Quick Insights pour les jeux de données : génère automatiquement des insights de données sur un jeu de données dans le service Power BI.
Insights IA pour les modèles de données dans Power Query : permet d’accéder à des modèles de machine learning préentraînés provenant d’Azure Cognitive Services.
Notifications
Les notifications sont une partie importante des fonctionnalités d’insights dans Power BI. Quand vous travaillez sur des éléments Power BI tels que des rapports, Power BI exécute automatiquement l’analyse des insights. Quand Power BI identifie des insights, une notification vous est présentée. Vous pouvez choisir d’afficher les insights ou de les ignorer. Les notifications constituent un excellent moyen d’interagir de façon proactive avec des insights suggérés pour vérifier que vous ne manquez rien d’important, par exemple si les ventes dans une région spécifique ont augmenté. Les meilleurs insights sont ceux qui sont dignes d’intérêt, sur la base de facteurs comme le caractère récent et l’importance de la tendance ou de l’anomalie.
Obtenir des insights sur les rapports et les visuels
Les fonctionnalités de notification vous alertent et vous informent des insights pendant que vous travaillez sur des rapports. Il existe également de nombreux scénarios dans lesquels vous pouvez simplement obtenir des insights en parcourant certains des différents éléments. Quand vous travaillez avec des rapports et des visuels Power BI, vous pouvez sélectionner Obtenir des insights pour ouvrir le volet Insights.
Le volet affiche seulement les insights qui concernent la page active du rapport et se met à jour quand vous sélectionnez une autre page du rapport. Quand vous travaillez avec des visualisations individuelles, vous pouvez sélectionner Autres options (...) en haut à droite d’un visuel, puis Obtenir des insights pour voir des insights seulement pour ce visuel.
Insights
Le volet Insights montre actuellement trois types d’insights :
Anomalie : représente quelque chose qui sort de l’ordinaire par rapport à ce qui est attendu. Par exemple, un thermostat intelligent qui lit soudainement une température de 37°C, alors qu’elle est habituellement de 22°C, serait considéré comme une anomalie.
Tendance : représente un modèle qui se trouve dans des jeux de données de série chronologique. Par exemple, si les ventes d’une entreprise augmentent régulièrement au cours du mois d’avril, elles constituent une tendance.
Analyse d’indicateur de performance clé (KPI) : vous aide à évaluer la valeur actuelle par rapport à une cible définie. Par exemple, une entreprise peut fixer un objectif de ventes à 1,2 million, mais elles sont actuellement à 1 million.
Anomalies
Une anomalie est une anormalité dans les données de série chronologique, comme des pics et des creux inattendus. L’algorithme calcule une limite autour de ce qui est considéré comme une valeur normale ou attendue. Toute valeur trouvée en dehors de cette limite est marquée comme une anomalie.
Il existe trois types d’insights d’anomalie :
Anomalie importante : l’anomalie a un score élevé. Le score d’anomalie indique l’écart entre le point et la plage attendue.
Anomalie récente : anomalie la plus récente dans la mesure.
Synthèse des anomalies : ce type d’insight fait la synthèse de plusieurs anomalies dans la mesure.
Quand une anomalie est signalée dans vos données, Power BI effectue une analyse à travers différentes dimensions de votre modèle de données pour rechercher des hausses ou des baisses dans la mesure qui est en corrélation avec l’anomalie. Ils sont indiqués comme des explications possibles classées par force.
Trends
Il y a une tendance quand une augmentation ou une diminution prolongée apparaît dans les données d’une série chronologique. L’algorithme de Power BI utilise une série d’étapes pour rechercher les tendances significatives. Il commence par lisser les données, effectue leur interpolation et échantillonne les séries chronologiques. Les tendances sont ensuite classées selon leur importance statistique en fonction de la pente et de la longueur du changement d’une valeur. L’algorithme supprime le bruit comme la saisonnalité et les valeurs hors norme. Par exemple, si les ventes augmentent en décembre, l’algorithme ne considère pas cette tendance comme étant notable, car elle constitue un phénomène courant pendant les fêtes.
Quatre tendances principales peuvent être détectées :
Tendance longue : la tendance est significative et c’est la plus longue pour une ou plusieurs séries dans un visuel.
Tendance abrupte : la tendance est significative et c’est la plus marquée pour une ou plusieurs séries dans un visuel.
Tendance récente : la tendance est significative et c’est la plus récente pour une ou plusieurs séries dans un visuel.
Inversion de tendance : il s’agit d’une tendance récente dans une ou plusieurs séries dans un visuel, et dont l’inversion est significative par rapport au segment de tendance précédent.
Quand une tendance dans vos données est signalée, Power BI recherche et identifie les catégories qui ont le plus influencé l’augmentation ou la baisse de la tendance identifiée. Les explications possibles sont classées en fonction des contributions relatives des différentes catégories à l’augmentation ou la baisse de la tendance.
Analyse des KPI
L’analyse des KPI avec cible examine la variance de la valeur actuelle par rapport à la cible. Elle est considérée comme significative si la variance est élevée ou faible par rapport aux autres segments. L’analyse des KPI sans cible examine la valeur elle-même et signale celles qui sont élevées ou faibles par rapport aux autres segments.
Pour obtenir des explications sur l’analyse des indicateurs de performance clés, Power BI recherche et identifie les catégories dont les valeurs sont supérieures ou inférieures aux prévisions. Pour l’analyse des KPI avec cible, les explications possibles sont classées en fonction des scores Z représentant la différence de la valeur par rapport à la cible. À l’inverse, pour l’analyse des indicateurs de performance clés sans cible, les explications possibles sont classées en fonction des scores Z de la valeur elle-même.