Qu’est-ce que l’analytique avancée ?

L'analytique avancée utilise la modélisation prédictive, les méthodes statistiques, le machine learning et les techniques d'automatisation des processus au-delà des capacités des outils traditionnels de Business intelligence (BI) pour analyser les données métiers. Elle implique la data science, des méthodes d'analyse matures pour projeter les tendances futures et anticiper la probabilité d'événements. Quand la BI et l'analytique traditionnelle proposent un instantané de l'activité, l'analytique avancée délivre les tendances ou les résultats à venir pour une compréhension approfondie de l'entreprise. L'analytique avancée offre des capacités élargies pour faire face aux défis que la BI traditionnelle basée sur l'historique ne peut pas relever. Elle permet une meilleure prise de décision stratégique pour l'avenir.

L'analytique avancée englobe et approfondit les analyses prédictives et prescriptives. Les solutions d'analyse dotées de modélisation prédictive incluent souvent des capacités d'analyse statistique intégrées à l'expérience utilisateur. Ces capacités incluent notamment des colonnes calculées, la possibilité d'insérer des expressions dans les visualisations et d'autres fonctions statistiques avancées. Grâce à l'analytique avancée, les entreprises peuvent créer des modèles prédictifs et les appliquer à leurs activités en les intégrant dans une interface conviviale.

Quelle est la valeur de l'analytique avancée ?

L'analytique avancée fournit aux entreprises un moyen d'exploiter et d'accroître la valeur de leur patrimoine donnée. Elle inclut l'utilisation d'analyse prédictive ou de moteurs de recommandation. Elle permet à de nombreuses entreprises d'extraire de la valeur de leurs données, qu'il s'agisse de données stockées dans un data warehouse ou de données temps réel générées par des activités métiers. Les entreprises disposant d'outils d'analytique avancée accèdent à des informations qui les aident à déterminer la probabilité d'événements futurs ce qui leur confère une plus grande confiance dans des résultats opérationnels reproductibles. L'analytique avancée résout les problèmes métiers les plus complexes que le reporting BI traditionnel basé sur l'historique ne résout pas.

Parmi les techniques souvent utilisées dans le cadre de l'analytique avancée, citons le data mining, le machine learning, la data visualisation, l'analyse des sentiments, l'analyse de réseaux et de partitionnement de données, la prévision, le pattern matching, le complex event processing, etc. Toutes ou quelques unes de ces techniques sont utilisables pour explorer et modéliser les données d'une entreprise afin d'améliorer l'activité sur la base d'informations exploitables.

Quelles sont les techniques ou les fonctionnalités d'analytique avancée ?

Les fonctionnalités suivantes sont incluses dans le cadre de l'analytique avancée :

• Analyse prédictive : analyse de données utilisée pour faire des prédictions concernant les résultats futurs de l'entreprise, en se basant sur les données historiques et en utilisant des techniques de modélisation statistique (des modèles de régression) et de machine learning (ML).
• Partitionnement : le partitionnement de données est le processus qui consiste à regrouper des éléments selon des similarités entre les éléments du groupe.
• Calculs : différents outils de calcul comme les agrégations sur les visualisations, les expressions... sont utilisables dans les analyses avancées.
• Fonctions statistiques : il est important de disposer de fonctions statistiques afin d'effectuer des analyses avancées, notamment le partitionnement, les box plots, les cercles de comparaison et les relations entre les variables catégorielle (Khi-deux).
• Machine learning: les algorithmes de machine learning tirent parti des données pour produire des modèles détaillés capables d'identifier des patterns complexes et de faire des prédictions très précises. Ils sont bien adaptés à des cas d'utilisation tels la micro-segmentation, la personnalisation, la root cause analysis de processus complexes, la détection des fraudes et la perte de clientèle.

Pourquoi l'analytique avancée est-elle si importante aujourd'hui ?

Alors que les outils de BI traditionnels étaient autrefois suffisants pour la plupart des entreprises, les dirigeants se tournent désormais vers les analyses avancées pour obtenir un meilleur retour sur investissement (Return On Investment, ROI) de leur environnement BI. Pourquoi ? Pourquoi l'analytique avancée attire-t-elle tant d'entreprises aujourd'hui ?

Avec les volumes de données générés chaque jour, les entreprises cherchent de nouvelles façons d'en tirer parti. L'analyse avancée aide les entreprises à le faire. Elle permet aux entreprises d'optimiser leurs activités et d'innover pour obtenir un avantage concurrentiel. Grâce à une meilleure analyse des clients, à l'analyse prédictive et à la modélisation statistique, l'analytique avancée aide les entreprises à améliorer leur prise de décision et à s'imposer face à des marchés extrêmement compétitifs et en évolution rapide. Là où les outils d'analyse et de BI traditionnels échouent, l'analytique avancée positionne les entreprises sur la voie du succès.

Avantages de l'analytique avancée

Contribuant à une réelle valeur métier, voici les principaux avantages que les organisations peuvent tirer d'un programme d'analyse avancée réussi :

• Prévoir l'avenir : les organisations, qui utilisent des analyses avancées, agissent rapidement et avec un plus grand degré de confiance dans les résultats futurs. Elles peuvent prendre des décisions fondées sur des données et obtenir des informations plus approfondies sur les tendances du marché, les préférences des clients et les principales activités opérationnelles. La mise en œuvre de l'analyse avancée permet aux entreprises d'évaluer plus rapidement les conditions du marché et de réagir aux changements avant leurs concurrents, ce qui leur donne un avantage considérable.
• Réduire les risques : avec des prévisions plus précises grâce à l'analyse avancée, les entreprises évitent de prendre des décisions coûteuses et risquées basées sur des prévisions inexactes. L'analytique avancée permet aux entreprises d'avoir une compréhension globale de l'activité, passée, présente et future, afin de mieux identifier et gérer les risques.
• Anticiper et résoudre les problèmes : l'analytique avancée aide les entreprises à résoudre des problèmes que la BI traditionnelle ne résout pas. Sur la base de la probabilité, elle peut prescrire des actions pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Quels sont les cas d'utilisation de l'analytique avancée ?

Si votre entreprise utilise déjà des outils de BI traditionnels, elle pourrait probablement bénéficier aussi des analyses avancées pour :

• L'optimisation de la supply chain : les entreprises ont besoin d'une chaîne d'approvisionnement capable de réagir rapidement aux changements de conditions du marché, notamment la demande du marché, les préférences du client et les fluctuations de coûts. Les analyses avancées aident particulièrement les secteurs industriels à réduire les coûts de distribution, à éviter les retards ou les pannes de machine, et à rationaliser les processus.
• L'analyse marketing : comprendre les clients n'a jamais été aussi difficile. La vente et le marketing ciblant les clients au moment opportun peut être un énorme défi. Grâce aux analyses avancées, les entreprises créent des campagnes de vente et de marketing personnalisées afin de réduire les dépenses liées à des stratégies inefficaces, identifier les opportunités de ventes additionnelles et croisées, et améliorer l'expérience client.
• L'analyse des risques : toutes les entreprises cherchent des moyens pour réduire les risques, mais seules celles qui emploient des analyses avancées peuvent gérer de grands ensembles de données, voire des flux de données en temps réel, pour identifier les modèles de risque. Les techniques d'analyse avancée sont utilisées pour détecter les commandes et paiements frauduleux, ou même pour surveiller la réputation des clients.
• L'analyse des ressources humaines : la satisfaction des collaborateurs a un impact énorme sur les performances de l'entreprise, mais la plupart des entreprises ne parviennent pas à tirer parti des données relatives aux ressources humaines. Les analyses avancées sont utilisées par les RH pour réduire la rotation du personnel, les coûts associés au recrutement et à l'embauche, et pour investir dans des programmes de récompenses efficaces afin de maintenir ou d'augmenter la satisfaction des employés.
• Les opérations métiers : les outils de BI traditionnels ne sont pas assez agiles pour favoriser une excellence opérationnelle qui réagit à l'évolution des conditions du marché et optimise les décisions en fonction des prédictions sur les tendances futures. L'analyse avancée permet aux organisations d'améliorer leurs performances et leur productivité, d'augmenter leur chiffre d'affaires et de résoudre plus rapidement les problèmes opérationnels.