Commençons par le commencement. L’analyse de données désigne le processus consistant à collecter, analyser et interpréter des ensembles de données volumineux afin d’identifier des tendances et des corrélations. C’est en quelque sorte un travail de détective, si ce n’est qu’au lieu d’enquêter sur des crimes, vous enquêtez sur les mystères de votre entreprise : le taux d’attrition des clients, les performances de vos campagnes marketing, les goulets d’étranglement de vos processus de production, etc.
Le volume de données n’a jamais été aussi important, et transformer celles-ci en informations exploitables est loin d’être aisé. Selon une étude internationale, près de la moitié (41 %) des chefs d’entreprise ne comprennent pas leurs données, car celles-ci sont trop complexes ou difficiles d’accès. Et pourtant, dans un contexte d'évolution rapide, ils doivent analyser toujours plus de données et ont besoin de solutions plus performantes pour cela.
Sommaire
- Qu'est-ce que l'analyse de données ?
- Quels sont les avantages de l'analyse de données ?
- Sur quels outils et technologies repose l’analyse de données ?
- Quels sont les différents types d'analyses de données ?
- Quelles sont les meilleures pratiques à suivre pour analyser des données ?
- Quel est l’avenir de l'analyse de données ?
Quels sont les avantages de l'analyse de données ?
Maintenant que nous en savons plus sur l’analyse de données, il est clair que son importance ne se limite pas à produire des chiffres et des statistiques. Sa valeur réelle réside dans sa capacité à mettre au jour des informations précieuses dont les organisations peuvent se servir pour atteindre leurs objectifs commerciaux.
Voyons à présent quelques-uns des avantages de l’analyse de données.
Meilleure prise de décision
imaginez pouvoir prendre des décisions basées sur des faits et des données réels. C’est là le sens de l’expression prise de décision data-driven : prendre des décisions judicieuses en phase avec vos objectifs, et donner chaque jour, à chaque membre de vos équipes, les moyens de prendre de meilleures décisions. Pour cela, il est nécessaire de développer des compétences en data et en analyse, et de promouvoir une communauté centrée sur les données. Bien qu'il puisse être difficile de transformer votre organisation en organisation centrée sur les données, allier les données et l’analytique dans le processus de prise de décision peut avoir un impact considérable.
Optimisation de l'efficacité des opérations
L’analyse de données met au jour les goulets d'étranglement et problèmes d’efficacité dans vos opérations. Résoudre ces problèmes vous permet d’accroître l’efficacité et de simplifier vos flux de travail, tout en réduisant vos coûts d’exploitation et le gaspillage de ressources. C’est là le secret pour améliorer l’ensemble de vos opérations sans impacter négativement la qualité.
Amélioration des prévisions et de la planification
l’analyse de données vous permet d’explorer en détail les tendances historiques afin d’effectuer des prévisions. Ces informations vous aident à anticiper les évolutions du marché, à identifier les opportunités émergentes, à réaliser un prévisionnel de vente et à prédire la demande des clients. Ces prévisions vous aideront à prendre des décisions et à éviter d'éventuelles perturbations.
Stimulation de l’innovation
L’analyse de données joue un rôle central dans l'innovation. Les données, en particulier, sont au cœur des innovations révolutionnaires telles que l’IA et ont une incidence sur les résultats de cette technologie. En résumé, l’analyse de données (Data Analytics en anglais) aide à identifier les lacunes du marché et les besoins des clients, et à mettre au jour des opportunités jusqu’ici cachées. Une approche centrée sur les données incite à explorer de nouvelles idées et à créer des produits, services et modèles économiques novateurs, autant de moteurs de croissance et de progrès.
Renforcement de la sécurité et minimisation des risques
l’analyse de données est un outil fiable et précieux pour gérer les risques. Elle vous permet, en examinant les données historiques et les tendances, d'identifier les menaces potentielles et d'élaborer des stratégies pour les atténuer. Les informations tirées de l’analyse de données vous aident à ’agir de manière stratégique face aux incertitudes, et ainsi à minimiser les perturbations pour votre entreprise.
Avantage concurrentiel
combiner la puissance de l’analyse de données avec la connaissance des tendances du marché, de meilleures expériences client, des activités efficaces et des décisions judicieuses procure un avantage concurrentiel imbattable. Grâce aux informations tirées de votre organisation et de votre secteur d’activité, vous pouvez même identifier les points à améliorer et les lacunes du marché, et suivre les tendances de vente.
Sur quels outils et technologies s’appuie l’analyse de données ?
L’analyse de données fait appel à divers outils et technologies pour transformer les données brutes en informations exploitables. Mais tout d’abord, nous devons comprendre la terminologie utilisée dans ce domaine.
La visualisation des données, le cloud computing, le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle fournissent l’infrastructure, les outils et les cadres que requièrent toutes les analyses de données pour fonctionner. Voyons chacun de ces termes plus en détail.
Visualisation des données
La visualisation des données est une présentation visuelle des informations. Elle permet de communiquer des données d'une manière facilement compréhensible. Il s’agit de convertir des données complexes en images faciles à comprendre et interpréter. Cette présentation des données sous forme de graphiques et de tableaux de bord interactifs aide les utilisateurs à comprendre les tendances. Cette méthode permet de simplifier les concepts complexes, ouvre la voie à l’exploration de données et facilite le partage d'informations.
Cloud computing
Le cloud computing désigne la fourniture de différents services par Internet (le « cloud ») : stockage de données, serveurs, bases de données, mise en réseau, logiciels, etc. Il se caractérise par son évolutivité, sa flexibilité et son accessibilité. Les organisations peuvent stocker et traiter de grandes quantités de données sans avoir à se soucier de gérer leur propre infrastructure.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain. Cette technologie facilite l’analyse de textes et de sentiments, ainsi que la création de résumés de discours. Le traitement du langage naturel s’avère avantageux pour analyser des données textuelles non structurées, comme les avis des clients, les enquêtes ou les discussions sur les réseaux sociaux.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique ou machine learning (ML) est une branche de l’informatique et de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie utilise des algorithmes de données pour imiter la façon dont les humains apprennent et améliorer progressivement leur précision. Imaginez un système qui apprend à partir de données et améliore constamment ses performances avec le temps. C’est là toute la magie de l’apprentissage automatique. Cette technologie est capable d’aider à prédire les tendances et résultats futurs, et d’identifier des valeurs aberrantes dans les données, comme des erreurs ou des événements rares. De plus, elle peut permettre aux ordinateurs de reconnaître des formes pour, par exemple, reconnaître des objets dans des images ou comprendre la parole.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle va plus loin que l’apprentissage automatique classique. Cette technologie intègre des capacités cognitives et des algorithmes avancés pour simuler l'intelligence humaine. Elle permet aux systèmes de raisonner, d’apprendre et de s’adapter rapidement, ouvrant ainsi la voie à des opportunités commerciales exceptionnelles. L’automatisation de la prise de décision, la personnalisation des expériences et les systèmes adaptatifs comptent parmi ses applications les plus populaires.
Quels sont les différents types d'analyses de données ?
Maintenant que nous avons vu ce qu'était l’analyse de données, son intérêt et les technologies sur lesquelles elle repose, découvrons les divers types d’analyses de données et leurs cas d'utilisation.
Analyse descriptive
Les organisations utilisent fréquemment l’analyse descriptive pour extraire des informations à partir d’événements passés. Il s’agit ici de résumer les données historiques pour répondre à la question : « Que s’est-il passé? » Ce type d’analyse aide à identifier les tendances et les évolutions, et met en avant les forces et les faiblesses de l’organisation. Elle peut aussi faciliter les comparaisons complexes et servir de base pour des analyses complémentaires.
Cas d'utilisation possibles :
Santé
- Analyse des données démographiques des patients
- Allocation des ressources hospitalières
- Analyse de la prévalence d'une affection
Ressources humaines
- Analyse du taux de renouvellement des employés
- Analyse des données démographiques des employés
- Efficacité des canaux de recrutement
Vente et marketing
- Analyse des performances commerciales
- Analyse des performances des campagnes marketing (J’aime, followers, partages, etc.)
- Analyse des comportements des clients
Gestion de l’approvisionnement
- Analyse des performances des fournisseurs
- Analyse de la rotation des stocks
- Suivi des délais d’expédition et livraison
Les cas d'utilisation de l’analyse descriptive sont nombreux : amélioration du service client, analyse des résultats d'une enquête, évolution de la demande, états financiers, étude de marché, engagement sur les réseaux sociaux, trafic d'un site web, etc.
Exemple : Vous êtes-vous déjà demandé comment les services de streaming comme Netflix et Spotify faisaient pour suggérer et classer des contenus à regarder ou écouter ? Ces entreprises centrées sur les données collectent et analysent les données de leurs clients pour comprendre leurs comportements et les contenus qu'ils consomment. Ces informations sont ensuite utilisées pour guider diverses décisions commerciales. Par exemple, Spotify crée des playlists comme « Top 50 » en fonction des titres les plus écoutés dans une région donnée. De même, Netflix analyse les habitudes de streaming des utilisateurs pour établir sa liste de films et séries TV populaires. L’entreprise analyse également les comportements de ses abonnés pour identifier de nouvelles opportunités commerciales, mettre sur pied des campagnes marketing et bien plus.
Technologie : Parmi les technologies fréquemment utilisées pour l’analyse descriptive figurent Tableau, Google Analytics, Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Looker et Qlikview.
Analyses diagnostiques
L’analyse diagnostique est un type d’analyse de données qui aide à identifier des anomalies dans vos données et à y répondre. Elle permet de répondre à la question : « À quoi cela est dû ? » Elle fonctionne de concert avec d’autres types d’analyses et est généralement réalisée après une analyse descriptive. Elle vise principalement à déterminer la cause de certains événements ou de certaines tendances.
Cas d'utilisation possibles :
Finance
- Détection des fraudes
- Détection d'anomalies
- Analyse des risques
Transport et logistique
- Analyse des accidents
- Analyse des retards
- Analyse des opérations de maintenance
Vente et marketing
- Analyse du taux de conversion
- Analyse de l’attrition des clients
- Analyse des performances de l’équipe commerciale
Ressources humaines
- Analyse de l’engagement des employés
- Analyse des enquêtes réalisées auprès des employés
- Analyse des incidents de sécurité sur le lieu de travail
Exemple : Prenons le cas d’un magasin de vêtements qui constate une hausse soudaine des ventes d'une robe particulière. Le responsable analyse alors le trafic du site web de la boutique, les avis des clients, l’engagement sur les réseaux sociaux et bien plus grâce à l’analyse diagnostique. Cette enquête révèle qu'une influenceuse a présenté la robe sur sa page Instagram et tagué la boutique, ce qui explique la hausse des ventes.
Technologie : Les technologies couramment utilisées pour l'analyse diagnostique incluent Tableau, Microsoft Power BI, QlikView et Looker.
Analyses prévisionnelles
L’analyse prédictive peut aider à répondre à la question : « Que pourrait-il se passer ? » Elle utilise les données historiques et des modèles statistiques pour prédire les risques, les opportunités et les résultats. En fournissant des insights orientés vers l’avenir, l’analyse prédictive peut vous aider à élaborer des stratégies étayées par des données et à prendre des décisions commerciales qui auront un véritable impact, que ce soit à court ou à long terme.
Cas d'utilisation possibles :
Expérience client
- Recommandations personnalisées
- Segmentation et ciblage des clients
- Analyse des commentaires des clients
Fabrication et maintenance
- Maintenance prédictive des équipements
- Prévision de la demande
- Prédiction de la durée de vie utile restante des actifs
Santé
- Prédiction précoce des maladies
- Prévision du nombre de patients et du taux d’occupation des lits
- Anticipation des besoins en ressources et en personnel
Énergie et développement durable :
- Prévision de la demande
- Optimisation des prix
- Optimisation du réseau
Exemple : Reprenons l’exemple de Spotify. Ce service de streaming place nombre de ses efforts dans l’expérience d'écoute de l'utilisateur. Les fonctionnalités puissantes comme la playlist « Découvertes de la semaine » et la section « Conçu pour vous » reposent toutes deux sur l’analyse prédictive. Elles analysent les données des utilisateurs pour identifier leurs genres et leurs artistes favoris, ainsi que d’autres éléments, afin de suggérer des titres et de concevoir des playlists susceptibles de leur plaire.
Technologie : Parmi les technologies populaires utilisées pour réaliser des analyses prédictives figurent Python, R, SAS, SPSS, Tableau (illustration ci-dessous), Microsoft Excel et Apache Hadoop.
Analyses normatives
L’analyse prescriptive est la forme d’analyse des données la plus avancée. Elle répond à la question : « Que devrions-nous faire ? » C’est un outil précieux pour prendre des décisions data-driven, prédire les résultats et recommander des actions pour obtenir les meilleurs résultats possibles. L’analyse prédictive peut aider les organisations à élaborer le plan d’action le plus efficace pour atteindre ses objectifs en termes de rentabilité, d'évolutivité, de satisfaction des clients, etc.
Cas d'utilisation possibles :
Finances et opérations
- Optimisation des flux de travail
- Détection des fraudes et des anomalies (basée sur les actions)
- Gestion des liquidités
Commerce et vente au détail
- Stratégie de réapprovisionnement des stocks
- Optimisation des prix
- Optimisation des territoires de vente
Santé
- Recommandations de traitement
- Optimisation des ressources de santé
- Optimisation du programme de soin des patients
Télécommunications
- Optimisation du réseau
- Plans d’amélioration de la qualité du service
- Stratégies de tarification dynamique
Exemple : Supposons que le compte d'un client présente une activité suspecte. Un algorithme basé sur l’analyse prédictive détecte cette activité. Par exemple, si un client dépense généralement 5 000 € par mois, mais que, tout à coup, il dépense plus de 15 000 € par carte bancaire, l’algorithme analyse les données de ses transactions, alerte la banque et recommande un plan d’action, lequel peut inclure le gel ou l’annulation de la carte pour éviter d’autres transactions suspectes.
Technologie : Parmi les technologies couramment utilisées pour l’analyse prédictive figurent IBM Decision Optimization, FICO Xpress Optimization, SAS Optimization, Gurobi et DataRobot.
Quelles sont les meilleures pratiques à suivre pour analyser des données ?
En suivant les meilleures pratiques d’analyse de données, vous serez en mesure d’extraire des informations précises et utiles de vos données. Un processus structuré permet de s’assurer que les données collectées et analysées sont de grande qualité et bien comprises par tous les services de votre entreprise. Voici quelques-unes des meilleures pratiques à suivre pour analyser des données.
Définissez des métriques et des objectifs clairs
Votre réussite repose sur la définition d’objectifs et de métriques clairs pour mesurer correctement vos progrès. Par exemple, si vous travaillez dans la vente ou le marketing, vous pouvez suivre le coût d’acquisition des clients. En revanche, si vous travaillez au service client, vous préférerez sans doute suivre le taux d’attrition des clients. Déterminer les métriques appropriées vous permet de vous focaliser sur ce qui compte vraiment : votre équipe et vos clients.
Sélectionnez les bons outils et les bonnes technologies
Choisissez des outils d’analyse adaptés à vos besoins et tirez parti des technologies modernes. Par exemple, l'utilisation d'outils d’IA et de visualisation des données améliore vos capacités d’analyse, vous aide à mettre au jour des informations plus profondément enfouies et vous permet de communiquer efficacement vos résultats.
Concentrez-vous sur la gouvernance et la qualité des données
Suivre les principes de gouvernance des données garantit une gestion et une maîtrise efficaces des ressources de données de votre organisation. Cela nécessite de définir des règles, des politiques et des procédures afin de garantir la qualité et la conformité des données, l’accès à celles-ci et les responsabilités. Vous pourrez alors utiliser vos données en toute confiance, tout en préservant leur intégrité et leur sécurité.
Protégez la confidentialité de vos données
Il s’agit ici de ne pas perdre la confiance de vos clients. Votre organisation est tenue de respecter les lois et normes du secteur pertinentes lorsqu’elle traite des données. La mise en place de mesures de sécurité (contrôles d’accès, chiffrement, etc.) est le meilleur moyen de protéger des données contre un accès non autorisé ou une violation. Les protocoles de sécurité des données appropriés, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), doivent également être suivis à des fins de conformité et de protection des données.
Apprenez et adaptez-vous en permanence
Tenez-vous au courant des nouvelles techniques et stratégies, dans un cycle continu d’apprentissage et d’adaptation. Avec le temps, de nouvelles technologies apparaissent, ce qui change la façon dont vous collectez et analysez vos données, et tirez des informations de celles-ci pour améliorer vos processus et vos résultats.
Quel est l’avenir de l'analyse de données ?
Les organisations data-driven ont trois fois plus de chances d’améliorer significativement leurs processus de prise de décision. Elles sont également mieux à même de prendre conscience du fait que leurs données présentent moins de valeur si elles ne sont accessibles que par quelques-uns. En investissant dans la formation et la promotion de la data literacy, les responsables peuvent combler le manque de compétences et s’assurer que chacun peut accéder aux informations exploitables tirées des données. C’est essentiel pour bâtir un avenir dans lequel la data literacy est une compétence répandue, pour que les data scientists et les analystes de données ne soient plus les seuls capables d'exploiter efficacement les données.
Les avancées technologiques les plus récentes permettent aux personnes sans compétences data d’analyser et de comprendre facilement leurs données. L’IA générative a révolutionné la façon dont les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, interagissent avec les données. C’est ce sur quoi s’appuient les solutions telles que Tableau AI, qui simplifie l’extraction d'insights et l'interaction avec les données, et permet aux utilisateurs de découvrir et de générer rapidement de nouvelles informations exploitables. Grâce à cette technologie, les utilisateurs peuvent à présent recevoir en quelques secondes des réponses à des questions auxquelles ils n’auraient jamais pensé auparavant.
L’IA et l'apprentissage automatique ouvrent la voie à de nouvelles possibilités en termes d’analyse de données. Grâce à l’analyse optimisée par l’IA, les organisations ont toutes les cartes en main pour révolutionner leur approche de la maintenance prédictive. Et grâce aux insights basés sur les données, elles peuvent acquérir une meilleure compréhension de chacune de leurs machines ainsi que de leurs réseaux de ressources, au lieu de suivre un plan de contrôle. Sur la base de ces insights, elles peuvent ensuite élaborer des recommandations en matière de maintenance.
L’avènement d’outils d’analyse nécessitant peu ou pas de code signale également le passage à une culture data au sein des organisations. Ces outils permettront à davantage d’entreprises de tirer parti de tout ce que l’analyse de données a à offrir, sans nécessiter d’expertise approfondie en codage, améliorant ainsi l’accès aux insights.
Il y a beaucoup à apprendre pour exploiter efficacement les données. Pour poursuivre votre apprentissage, consultez ce glossaire pratique sur le sujet. Il vous aidera à mieux comprendre l’analyse de données et la puissance des données.
Questions fréquentes sur l’analyse de données
Quelles sont les techniques avancées d’analyse de données ?
Les techniques avancées d’analyse de données incluent l’apprentissage automatique (machine learning), la modélisation prédictive et l’analyse statistique. Ces méthodes ne se limitent pas à créer des rapports visant à prédire les tendances futures et à identifier des tendances dans de grands ensembles de données.
Comment l’analyse de données utilise-t-elle le Big Data ?
Le Big Data fait référence à la quantité considérable d’ensembles de données complexes que les logiciels traditionnels ne peuvent pas gérer. L’analyse de données utilise des outils et techniques spéciaux pour traiter ces données et mettre au jour des tendances et des corrélations cachées. Les entreprises disposent ainsi de meilleures informations et donc d'un avantage sur leurs concurrents.
Comment l’IA transforme-t-elle le secteur de l’analyse de données ?
L’IA révolutionne l’analyse de données en automatisant les tâches chronophages telles que le nettoyage et la préparation des données. Cette technologie améliore également les modèles prédictifs et permet aux non-spécialistes d’accéder plus facilement aux informations par le biais de requêtes en langage naturel et d’insights automatisés.
Quels sont les plus grands défis auxquels l’analyse de données doit faire face ?
L'un des principaux défis est la qualité des données. En effet, des données inexactes, incomplètes ou incohérentes peuvent conduire à des insights erronés. Autres problèmes courants : le manque de personnel qualifié, la difficulté à intégrer des données provenant de plusieurs sources, et les questions liées à la confidentialité et à la sécurité des données.
Quels langages de programmation sont couramment utilisés dans l’analyse de données ?
Les langages de programmation les plus courants sont le Python et R, car ils disposent de très nombreuses bibliothèques pratiques pour la manipulation, l’analyse et la visualisation des données. SQL est également essentiel pour interroger et gérer les données dans les bases de données.
Quelle est la différence entre un analyste des données et un data scientist ?
L’analyste des données crée généralement des rapports et des tableaux de bord expliquant les performances passées de l’entreprise à partir de données structurées. Le data scientist, quant à lui, crée des modèles prédictifs et se sert de l’apprentissage automatique pour prédire les tendances futures à partir d’ensembles de données plus volumineux et plus complexes.