Qu'est-ce que l'analyse de données? Comment cela est utilisé et utilisations pratiques

Depuis des années, les entreprises ont du mal à collecter et à comprendre les données générées par ce qui semble être une variété de sources en constante expansion. Sans une stratégie d'analyse de données complète et évolutive, les décideurs manqueront des informations précieuses qui pourraient les aider à améliorer leurs opérations, à augmenter leurs revenus et à garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Un plan est la clé. Grâce aux outils et techniques d'analyse d'aujourd'hui, les entreprises peuvent explorer des ensembles de données pour découvrir les tendances, les modèles et les corrélations du secteur et des clients que le marketing, les ventes et d'autres services peuvent utiliser à leur avantage.

Qu'est-ce que l'analyse de données?

L'analyse de données est le processus de collecte d'informations dans le but de les étudier pour générer des informations. Les analyses de haut niveau sont principalement effectuées par des data scientists, mais les dernières plates-formes d'analyse de données disposent d'outils, tels que des requêtes basées sur le traitement du langage naturel et des informations automatisées, qui permettent aux utilisateurs professionnels d'explorer les ensembles de données.

En tant que pratique, l'analyse des données se concentre sur l'utilisation d'outils et de techniques pour explorer et analyser les données en temps réel ou en temps quasi réel afin de découvrir des modèles, des corrélations et des tendances cachés. L'objectif est l'analyse prédictive et prescriptive, en utilisant des techniques avancées pour faire des prévisions et des recommandations précises, dynamiques et prospectives. Les fonctionnalités de business intelligence (BI) associées vous permettent de collecter des données à jour de votre organisation, de les présenter dans des formats faciles à comprendre tels que des tableaux et des graphiques, et de diffuser les informations obtenues en temps opportun.

Analyse des données par rapport au Big Data et à la data science

Les analyses de données chevauchent souvent les disciplines de big data et de data science, bien que les trois soient différentes. L'analyse de données utilise le Big Data comme élément clé pour réussir tout en relevant le domaine d'attention de la data science. Les différences supplémentaires sont les suivantes :

Le terme Big Data désigne la génération, la collecte et le traitement de volumes importants de données. Avec des données provenant de bases de données, d'appareils Internet of Things, de réseaux sociaux et d'e-mails, et d'autres sources diverses, les systèmes d'analyse de données peuvent fonctionner mieux lorsqu'ils sont intégrés dans des magasins de Big Data. Plus le volume est important, plus le contexte et les points de données alimentent l'analyse des données. En substance, le big data est le carburant du moteur d'analyse de données.

Parallèlement à cette analogie, un data scientist règle le moteur d'analyse de données à l'aide d'une formation en data science. La data science est l'étude de la façon d'utiliser les données pour obtenir du sens et de la perspicacité. Un data scientist doit posséder une section transversale de mathématiques, de statistiques, de programmation et d'autres compétences connexes pour pouvoir créer des requêtes et des modèles pour des projets d'analyse de données.

Points à retenir

• L'analyse de données est la pratique consistant à utiliser des outils d'analyse pour obtenir des informations à partir d'ensembles de données afin de prendre des décisions éclairées.
• Grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent améliorer la prise de décision, rationaliser les opérations et augmenter les revenus.
• Néanmoins, les projets d'analyse de données peuvent nécessiter beaucoup de ressources, tant du point de vue de la technologie que des compétences.
• L'analyse des données est différente de l'informatique décisionnelle, du Big Data et de la data science, bien qu'elle soit connectée aux trois.

Quatre principaux types d'analyse de données

Avant de lancer un effort d'analyse des données, les entreprises doivent décider de ce qu'elles veulent réaliser : avez-vous des données historiques à extraire, pour comprendre les tendances et les modèles ? Vous cherchez à faire des prédictions, peut-être même recommander des actions pour atteindre les résultats souhaités ? Chaque type d'analyse de données répond à un objectif et nécessite des outils et des techniques spécifiques pour réussir.

1. Analyses de données prédictives

L'analyse prédictive peut être le type d'analyse de données le plus utilisé. Les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour identifier les tendances, les corrélations et les causes. La catégorie peut être décomposée en modélisation prédictive et en modélisation statistique, qui vont de pair.

Par exemple, une campagne publicitaire pour des tee-shirts intelligents sur Facebook pourrait appliquer des analyses prédictives pour déterminer le degré de corrélation entre les taux de conversion et la zone géographique, la tranche de revenus et les intérêts d'un public cible. À partir de là, la modélisation prédictive peut être utilisée pour analyser les statistiques de deux publics cibles ou plus et fournir des valeurs de chiffre d'affaires possibles pour chaque groupe démographique.

2. Analyses de données prescriptives

L'analyse prescriptive est l'endroit où l'intelligence artificielle et le big data se combinent pour aider à prévoir les résultats et à identifier les actions à entreprendre. Cette catégorie d'analyse peut être divisée en optimisation et en tests aléatoires. En utilisant les avancées du machine learning (ML), l'analyse prescriptive peut aider à répondre à des questions telles que "Et si nous essayions ce slogan ?" et "Quelle est la meilleure couleur de chemise pour une démographie plus ancienne ?" Vous pouvez tester des variables et même suggérer de nouvelles options qui offrent une plus grande chance de générer un résultat positif.

3. Analyse des données de diagnostic

Bien que ce ne soit pas aussi excitant que de prédire l'avenir, l'analyse des données du passé peut aider à guider votre entreprise. L'analyse des données de diagnostic est le processus d'examen des données pour comprendre la cause et l'effet. Des techniques telles que l'exploration vers le bas, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations sont souvent utilisées.

L'analyse des données de diagnostic permet de comprendre pourquoi un événement s'est produit. A l'instar des autres catégories, elle est également divisée en deux catégories plus spécifiques : repérage et alertes et interrogation et analyse descendante. Les requêtes et les explorations permettent d'obtenir plus de détails à partir d'un rapport. Par exemple, un commercial a conclu beaucoup moins d'affaires un mois. Une analyse descendante peut afficher moins de jours de travail en raison de vacances de deux semaines.

Repérez et signalez un problème potentiel avant qu'il ne se produise. Par exemple, une alerte indiquant un nombre d'heures de personnel inférieur peut avertir d'une diminution des affaires clôturées. Vous pouvez également utiliser l'analyse des données de diagnostic pour "découvrir" des informations, telles que le candidat le plus qualifié pour un nouveau poste dans votre entreprise.

4. Analyses de données descriptives

L'analyse descriptive est l'épine dorsale de la production de rapports. Elle n'est pas possible d'avoir des outils BI et des tableaux de bords sans elle. Elle aborde les questions de base suivantes : "Combien, quand, où et quoi ?".

Une fois encore, les analyses descriptives peuvent être divisées en deux catégories : rapports ad hoc et rapports en attente. Un rapport prédéfini est un rapport qui a été conçu précédemment et qui contient des informations sur un sujet donné. Un exemple est un rapport mensuel envoyé par votre agence publicitaire qui détaille les mesures de performances de vos derniers efforts de marketing de tee-shirt.

Les rapports ad hoc, en revanche, sont conçus et exécutés à la volée. Ils sont générés lorsqu'il est nécessaire de répondre à une question d'entreprise spécifique. Ces rapports sont utiles pour obtenir des informations plus détaillées sur une requête spécifique. Un rapport ad hoc pourrait se concentrer sur votre profil de médias sociaux d'entreprise, en examinant les types de personnes qui ont aimé votre page et d'autres pages du secteur, ainsi que d'autres informations d'engagement et démographiques. L'hyperspécificité d'un rapport ad hoc donne une image très complète, par exemple, de votre public de médias sociaux dans une ville particulière à un moment donné de la journée.

Avantages de l'analyse de données

Les données sont générées par presque tout de nos jours, des smartphones aux véhicules en passant par les machines industrielles. Individuellement, ces données fournissent des mises à jour de statut à partir de chaque source, mais collectivement, elles peuvent offrir des informations à un niveau inédit il y a à peine dix ans.

Les avantages communs de l'analyse des données sont les suivants :

• Prise de décision éclairée : Une meilleure utilisation des données peut révolutionner le processus de prise de décision d'une entreprise. La capacité d'un dirigeant peut désormais être vérifiée à l'aide de données, en intégrant le contexte historique tout en tenant compte d'autres variables directes et indirectes pour une vue claire de la façon de procéder. L'intégration des données est un facteur clé de cet avantage. En rassemblant des données provenant de toute une entreprise ainsi que des ensembles de données externes applicables, tels que des données accessibles au public provenant de sources telles que les administrations locales et les universités, l'analyse peut fournir un contexte beaucoup plus profond avant de prendre une décision finale.
• Efficacité opérationnelle : lorsque vous disposez de données pour le workflow de bout en bout de votre opération, il est alors possible de décomposer les étapes de chaque service et d'envisager des améliorations potentielles. Par exemple, les analyses peuvent faire le point sur les mesures de votre chaîne d'approvisionnement, en mettant en évidence les domaines où des problèmes d'expédition, des pertes de stock ou des prix inutilement plus élevés sont courants. Avec ces données à l'esprit, les équipes de gestion de la supply chain pourraient théoriquement ajuster leur approche des fournisseurs, du contrôle de la qualité ou de la gestion des stocks.
• Expérience client améliorée : les analyses peuvent créer une meilleure expérience client, à partir des fonctionnalités opérationnelles et des PDV d'individualisation des clients. Du point de vue des opérations, l'analyse peut montrer ce qui fonctionne et ce qui crée des problèmes dans le workflow client, en mettant en évidence où investir dans des correctifs de processus pour maximiser la satisfaction client. Du côté de la personnalisation, l'analyse peut créer des profils individuels, ce qui permet ensuite un engagement plus fort via un marketing personnalisé, tel que des remises spécifiques ou des rappels chronométrés.
• Croissance du chiffre d'affaires et avantage concurrentiel : Plus une entreprise utilise de données, plus ses marchés deviennent clairs : la segmentation, la saisonnalité, les tendances des concurrents et d'autres facteurs peuvent se réunir pour mettre en évidence les domaines prêts à la capitalisation. Avec ce type d'analyse, des options plus exploitables entrent en ligne de compte, allant des façons de sauter les concurrents à la recherche de marchés mal desservis à l'élimination progressive des produits et services défaillants. Toutes ces actions contribuent à une plus grande rentabilité, soit en augmentant les revenus entrants, soit en réduisant les dépenses.
• Gestion des risques et prévisions : Les risques opérationnels d'une entreprise se présentent sous de nombreuses formes, de l'activité financière frauduleuse à la cybersécurité en passant par les processus défectueux. Grâce à l'analyse des données, les services peuvent traduire l'identification des risques en chiffres réels qui mettent en évidence les résultats les plus faibles ou les plus anormaux. En élargissant la portée et la profondeur de l'identification des risques, les entreprises peuvent réduire les impacts financiers directs et indirects.

Défis liés à l'analyse des données

L'analyse des données présente des avantages pour les entreprises, mais une mise en œuvre complète et efficace comporte des obstacles. Les défis les plus courants en matière d'analyse de données sont les suivants :

• Qualité et précision des données : les efforts d'analyse des données ne fonctionnent que si les données sous-jacentes sont précises, propres et pertinentes. Ainsi, l'identification des sources de données de qualité est l'une des premières étapes clés de tout projet d'analyse. Pour faciliter l'obtention de données de haute qualité, les entreprises doivent peser des éléments clés, notamment la pertinence et la précision des sources de données, les éventuels conflits de format de données et les étapes nécessaires de préparation et de nettoyage des données.
• Intégration et silos des données : une fois les sources de données identifiées, qu'elles proviennent de sources internes ou externes, les ensembles de données associés doivent être collectés dans un référentiel unifié pour tirer pleinement parti de l'analyse des données. L'intégration de ces jeux de données dans un référentiel nécessite une stratégie d'intégration de données solides. Les équipes informatiques doivent mettre en place des réseaux dotés d'une infrastructure sous-jacente capable de prendre en charge l'intégration et toute transformation/nettoyage nécessaire. Selon la façon dont les organisations sont structurées, cela peut nécessiter des négociations avec des services qui ne sont pas habitués au partage de données.
• Problèmes d'évolutivité : les projets d'analyse de données peuvent consommer beaucoup de ressources. Il peut être avantageux pour les équipes informatiques d'inventorier les composants individuels du pipeline de données et de répertorier des tâches allant de l'intégration des données à la transformation et à la consolidation, en passant par les connexions au référentiel et à l'application d'analyse elle-même. Il s'agit d'un processus d'image plus large nécessitant que les équipes informatiques prennent en compte l'impact du projet sur le réseau. Selon la configuration, une configuration gourmande en ressources peut entraîner des difficultés importantes à augmenter à mesure que la demande augmente.
• Confidentialité et sécurité des données : seule, une application d'analyse de données ne présente pas de problème de sécurité important. Cependant, lorsque tous les éléments sont connectés, le processus d'analyse peut introduire des vulnérabilités. Chaque fois que des données sont transférées entre des environnements, cela présente des risques. Au niveau de l'utilisateur, l'accès basé sur les rôles est nécessaire pour s'assurer que les données sensibles ne sont pas exposées. Les exigences de confidentialité des réglementations régionales, telles que le RGPD, posent des problèmes de conformité. Pour l'ensemble de l'entreprise, les protocoles d'utilisation et les directives de base sont essentiels pour permettre une compréhension générale de la façon de traiter les données à ce niveau. Ces points et plus sont en constante évolution, ce qui signifie que les équipes informatiques doivent rester à jour avec les derniers risques et outils sur chaque sujet.
• Déficit de compétences : La data science est un domaine en constante évolution. Au fur et à mesure que la demande d'analyses de données augmente, la demande de talents augmente, ce qui signifie que les meilleurs candidats sont souvent regroupés immédiatement et au meilleur prix. Cette pénurie de compétences nécessite que les entreprises deviennent stratégiques lors de la création d'une équipe de data science. Envisagez de former les collaborateurs actuels, lorsque cela est possible, et d'acheter des outils qui permettent aux utilisateurs de bénéficier de fonctionnalités en libre-service.

Stratégies et solutions d'analyse de données

Si vous voulez créer une organisation plus axée sur les informations, il existe de nombreux produits d'analyse de données sur le marché aujourd'hui. En fin de compte, la solution idéale propose des outils d'analyse novateurs prédictifs, intuitifs, d'auto-apprentissage et adaptatifs.

Pour prendre en charge toutes les façons dont votre entreprise utilisera les données, voici quelques points à garder à l'esprit :

• Optez pour une plate-forme qui intègre des fonctionnalités d'analyse et de gestion des données. Une telle solution est plus facile à provisionner et offre une valeur commerciale plus rapidement tout en évitant les problèmes de compatibilité et d'accès d'un système hérité qui dispose de solutions distinctes pour le reporting, la découverte, l'analyse et les recommandations.
• Une plate-forme qui réside dans le cloud mais peut accéder aux données dans des environnements on-premise et/ou hybrides est essentielle. Un accès rapide et facile aux données ainsi qu'au système d'analyse permet à tous les collaborateurs de l'entreprise d'obtenir des informations et de prendre des décisions éclairées.

En outre, nous considérons les pratiques suivantes :

• Une solution d'analyse de bout en bout : recherchez une solution qui prend en charge l'ensemble du processus d'analyse, de la collecte des données à la fourniture d'informations et d'actions prescriptives, avec sécurité, flexibilité, fiabilité et rapidité.
• Tirer parti de toutes les données : choisissez une solution qui accède et analyse tous les ensembles de données disponibles, quelle que soit leur taille et leur emplacement, à partir d'applications, d'appareils, notamment de capteurs, de services et de tiers de l'Internet of Things, qu'ils soient structurés ou non, sur site ou dans le cloud. Cette vue complète libère toute la valeur de vos données en découvrant des modèles et des informations pertinentes pour aider les utilisateurs à prendre des décisions éclairées et basées sur les données.
• Améliorer la productivité et l'intégration des données : la solution d'analyse de données idéale optimise toutes les étapes de vos workflows de données. Cela accélère les processus de données et d'analyse. Des fonctionnalités intégrées avancées, telles que le machine learning, accélèrent la création de modèles. Idéalement, l'efficacité sera améliorée partout dans le processus, y compris la collecte de données, la découverte d'informations et l'amélioration de la prise de décision.
• Avantage d'une source unique d'informations fiables : pour des analyses, des informations et des résultats fiables, les données doivent être consolidées en une source unique. Cela permet une cohérence et une précision avec une vue unifiée des données, des mesures et des informations.
• Accélérez les informations sur les données : recherchez une solution avec des analyses augmentées, telles que l'IA intégrée et lemachine learning, qui peuvent simplifier, accélérer et automatiser les tâches, donnant à vos décideurs la possibilité d'approfondissement et d'accélération. Idéalement, le système collectera et consolidera automatiquement les données provenant de plusieurs sources et recommandera de nouveaux ensembles de données pour analyse.
• Analyses en libre-service : informatique gratuite pour réaliser son potentiel en tant qu'outil métier, l'analyse doit être démocratisée. Cela signifie que vous disposez d'une solution qui ne nécessite pas d'assistance informatique. Tout membre de votre entreprise disposant de l'autorisation appropriée doit pouvoir l'utiliser. La solution d'analyse idéale est conçue pour le libre-service, avec des fonctionnalités de type pointer-cliquer ou glisser-déplacer et une navigation guidée étape par étape qui permet aux utilisateurs de charger et d'importer facilement des données et de les analyser sous n'importe quel angle.

  Nous pensons que les meilleures solutions d'analyse de données offrent aux utilisateurs la possibilité de trouver, de comprendre, de gérer et de suivre les ressources de données dans toute l'entreprise en fonction des métadonnées et du contexte commercial. Cela accélère le délai de rentabilité et facilite la recherche de données adaptées à l'utilisation. La découverte de données, la collaboration et les processus internes peuvent être améliorés avec des annotations définies par l'utilisateur, des balises et des termes de glossaire métier.

• Visualiser les données : l'analytique a le potentiel de vous fournir un instantané détaillé de votre environnement commercial. Pour tirer le meilleur parti de ce potentiel, vous voulez une solution intelligente capable de transformer automatiquement les données en présentations visuelles. Cela peut vous permettre de voir et de comprendre les modèles, les relations et les tendances qui peuvent être manqués avec une feuille de calcul de nombres bruts. Il vous permet également de créer des composites de données pour obtenir de nouvelles informations uniques. Vos collaborateurs peuvent le faire sans formation spécialisée, grâce à la technologie intelligente.
• Analyse mobile : Vous voulez un outil qui puisse donner à vos collaborateurs l'accès aux informations dont ils ont besoin, même lorsqu'ils sont en déplacement. Mais toutes les solutions d'analyse mobile ne sont pas égales. Recherchez-en un qui offre non seulement un accès vocal et des alertes en temps réel, mais fournit des fonctionnalités avancées pour aider vos collaborateurs à être encore plus productifs.

  Ces fonctionnalités incluent la création d'applications analytiques mobiles avec des visuels interactifs à partir d'un téléphone ou d'une tablette, sans écrire de code. Ou imaginez une solution qui examine votre empreinte numérique, sait que vous êtes sur le point d'assister à une réunion en déplacement et qu'elle fournit des informations pour vous aider à réussir cette réunion.

Comment l'automatisation et l'IA transforment l'analyse des données

L'automatisation et le transfert des processus d'analyse vers le cloud peuvent changer la donne. Par exemple, une solution d'analyse innovante avec IA et ML intégrés et un entrepôt de données autonome intégré qui s'exécute dans un cloud autonome auto-sécurisé, auto-correctif et auto-réglé peut révolutionner la prise de décision. Lorsque vous travaillez avec une solution d'analyse moderne, tout peut être automatisé et les données peuvent être ingérées à partir de plusieurs applications, plates-formes et clouds.

Choisissez Oracle Analytics et vous obtiendrez une plate-forme intégrée unique qui combine Oracle Analytics et Oracle Autonomous Database. Il s'agit d'une solution simple et reproductible dotée des meilleurs éléments d'analyse et de puissants services de données autonomes. Cela signifie que les obstacles sont supprimés, que les données sont rassemblées dans une source unique d'informations fiables et que les informations hautement exploitables sont débloquées rapidement, ce qui en fait une solution d'analyse de données idéale pour guider les décisions stratégiques de l'entreprise.

Conclusion

Aujourd'hui, des millions de feuilles de calcul préparées manuellement sont utilisées dans divers secteurs, notamment la finance, la santé et l'économie. Et, selon ZDNet, 90 % des feuilles de calcul présentent des erreurs qui affectent leurs résultats. Les solutions et processus d'analyse traditionnels peuvent également entraîner des retards dans la fourniture des informations nécessaires pour prendre des décisions en temps opportun. L'automatisation aide. Mais n'oubliez pas : les entreprises qui tirent pleinement parti de l'analyse des données ne s'arrêtent pas aux outils. Ils travaillent également à développer une culture axée sur les données au sein de l'organisation, où les décisions sont basées sur des faits plutôt que sur l'intuition. Le résultat est une meilleure croissance, rentabilité et satisfaction client.

FAQ sur l'analyse de données

Quels sont les principaux types d'analyse de données ?

Les principaux types d'analyse de données sont les suivants :

• Analyses de données prédictives, qui identifient les tendances, la corrélation et la causalité.
• Analyses de données prescriptives, qui prédisent les résultats et fournissent des suggestions sur le plan d'action.
• Analyse des données de diagnostic, qui passe en revue les données historiques pour quantifier les raisons pour lesquelles quelque chose s'est produit.
• Analyses de données descriptives, qui révise les données historiques pour afficher une revue complète d'un événement passé qui couvre tous les faits clés.

Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?

Comme les données sont constamment générées à partir d'appareils et de bases de données dans presque toutes les facettes de l'entreprise et de la vie quotidienne, l'analyse des données permet de transformer ces volumes importants en quelque chose de significatif. Par conséquent, l'analyse des données est importante car elle fournit des preuves quantifiables pour prendre des décisions tout en découvrant des informations qui peuvent éclairer d'autres stratégies.

Comment l'analyse des données peut-elle améliorer les décisions commerciales ?

Avant l'analyse des données, les décisions commerciales étaient exécutées avec un contexte limité. Par exemple, une décision marketing peut être basée sur des données de campagne, mais il aurait été impossible de prendre pleinement en compte les données de vente, les données concurrentielles, les facteurs saisonniers et d'autres types de données contextuelles en raison du temps et des efforts impliqués. Grâce à l'analyse des données connectée à un référentiel complet de données de qualité, tout cela peut être synthétisé en une vision claire d'une situation spécifique. En plus de justifier des décisions, l'analyse des données peut produire de nouvelles informations en trouvant des modèles enfouis profondément dans les ensembles de données.

Quelle est la différence entre le Big Data et l'analyse de données ?

Le Big Data fait référence à la génération, à la collecte et au traitement de volumes importants de données provenant d'un large éventail de sources. L'analyse de données est l'étude des données pour obtenir des informations. Bien que l'analyse puisse être effectuée sur un ensemble de données unique et contenu, elle fonctionne mieux avec de gros volumes de données, en fait, plus les données sont nombreuses, mieux c'est.

Quel est le meilleur type d'analyse de données ?

Le meilleur type d'analyse de données pour une entreprise dépend de son stade de développement. La plupart des entreprises utilisent probablement déjà une sorte d'analyse, mais elle peut fournir des informations pour prendre uniquement des décisions commerciales réactives et non proactives.

Les entreprises adoptent de plus en plus de solutions d'analyse de données sophistiquées avec des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour prendre de meilleures décisions et aider à identifier les tendances et les opportunités sur le marché. Les entreprises qui ne commencent pas à utiliser l'analyse des données avec des fonctionnalités proactives de prévision future peuvent constater que les performances de l'entreprise en pâtissent car elles ne sont pas en mesure de découvrir des modèles cachés et d'obtenir des informations inattendues.