Qu'est-ce que l'analytique métier ?

L'analytique métier est le processus de collecte et de traitement de toutes vos données commerciales, et d'application de modèles statistiques et de méthodologies itératives pour traduire ces données en informations commerciales. Plus important encore, vous devez être capable de traduire ces données en ce que veulent vos clients. Et essayer de deviner ce que veulent vos clients n'est plus suffisant. Vous avez besoin de l'analytique métier pour connaître les désirs et les besoins de vos utilisateurs.

L'analytique métier combine des processus, des compétences et des technologies pour collecter, analyser et présenter les performances historiques de l'entreprise, sur la base de données, dans le but de guider la planification des activités commerciales. L'analytique métier utilise essentiellement de grandes quantités de données commerciales historiques afin de fournir des informations qui aideront à évaluer une entreprise. Les analytiques métier révèlent des informations inconnues jusqu'alors ou identifient des problèmes inattendus afin de créer une nouvelle valeur commerciale. L'analytique métier peut être exploitée pour créer de nouveaux processus permettant de résoudre les problèmes de l'entreprise et d'accroître l'efficacité, la productivité et les revenus.

Qu'est-ce que l'analytique métier

Quels sont les avantages de l'analytique métier ?

Les entreprises cherchent à trouver et à maintenir un avantage concurrentiel en créant un avantage informationnel sur leurs rivaux grâce à l'analytique métier. Cet avantage informationnel contribue à rendre l'entreprise plus intelligente et plus réactive aux changements du marché. Il contribue également à rendre l'analyse plus conviviale, en donnant aux professionnels la possibilité de réellement comprendre les données de leur entreprise et de réagir de manière plus intelligente. Par conséquent, les entreprises se tournent vers l'analytique métier pour obtenir un meilleur rendement des investissements en matière d'information et d'expertise.

Que pouvez-vous faire avec l'analytique métier ?

L'objectif spécifique de l'analytique métier est d'apporter des informations et une expertise pour aider à guider les décisions de l'entreprise et créer un « avantage informationnel ». Avec l'analytique métier, vous pouvez :

  • Transformer les big data en informations.
  • Construire des modèles statistiques pour faire des projections sur une entreprise.
  • Proposer des idées pour optimiser les performances.
  • Conseiller la direction en matière de prise de décision.
  • Exploiter les données pour influencer les résultats commerciaux.

L'analytique métier vous permet de choisir les opportunités ayant la plus grande propension au succès, de calculer la stratégie qui produira le meilleur rendement à l'entreprise, et elle peut aider à préparer votre entreprise à tout changement ou tendance du marché qui se profile à l'horizon. L'analytique métier peut vous aider à comprendre l'environnement dans lequel vous vous trouvez, comment vous pouvez devenir plus compétitif, rationaliser la prise de décision et, par conséquent, augmenter les revenus et diminuer les risques.

Auparavant, seules les entreprises présentant un niveau de risque élevé, comme les compagnies d'assurance, appliquaient l'analytique métier. Cependant, depuis que les données ont révolutionné le monde, l'analytique métier est devenue une nécessité pour toutes les entreprises qui veulent rester compétitives et réussir dans un monde numérique.

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Types d'analytiques métier

Il existe fondamentalement quatre types d'analytique métier, chacune ayant sa propre importance. Comme vous le verrez ci-dessous, chaque catégorie devient de plus en plus mature et plus orientée vers l'application de connaissances futures et en temps réel.

Types d'analytiques métier

En exploitant ces quatre types d'analytiques, il est possible d'analyser les données correctement et de les rendre opérationnelles afin de créer des solutions aux problèmes auxquels de nombreuses entreprises sont confrontées aujourd'hui.

Analyse descriptive

Les analyses descriptives offrent généralement un regard rétrospectif sur le passé à travers les données du présent. Elles peuvent dire à un utilisateur ce qui s'est passé dans l'entreprise. L'analyse descriptive est généralement effectuée au stade préliminaire du traitement des données afin de créer un résumé des événements historiques et une base pour une analyse et une compréhension plus poussées. L'agrégation des données et le data mining sont les principales méthodes utilisées. L'analyse descriptive est généralement considérée comme le type d'analyse le plus simple. En fait, la plupart des entreprises effectuent des analyses descriptives dans leurs rapports quotidiens tels que l'inventaire, le flux de travail et les ventes.

Analyses diagnostiques

L'analyse diagnostique (également connue sous le nom d'analyse de découverte), un type d'analyse avancée rendue possible par le machine learning, est utilisée pour trouver des modèles et des corrélations intéressants dans les données, même sans que l'utilisateur ne pose de questions spécifiques. Elle utilise des techniques comme les probabilités, le data mining et les corrélations pour découvrir les causes profondes et les corrélations. Bien que les analyses diagnostiques soient excellentes pour découvrir pourquoi des événements se sont produits, elles n'ont pas la capacité de vous conseiller sur la marche à suivre. Elles fournissent toutefois le contexte dont vous pourriez avoir besoin pour décider de la marche à suivre.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est axée sur la prévision de la probabilité de résultats et d'événements potentiels dans votre entreprise et est modélisée à partir de données historiques. L'analyse prédictive fait appel à des techniques comme la modélisation statistique et le machine learning et nécessite généralement l'intervention de data scientists et de statisticiens. Les organisations peuvent utiliser des modèles trouvés dans les données passées et actuelles pour prévoir les tendances, détecter les risques et les opportunités dans un avenir proche ou lointain. L'analyse prédictive offre aux entreprises un niveau de confiance qui leur permet de se projeter dans l'avenir pour économiser et même gagner plus de revenus. Parmi les exemples d'analyse prédictive actuellement utilisée, citons les détaillants qui utilisent des modèles prédictifs pour prévoir les stocks, gérer les expéditions et aménager les magasins afin de maximiser les ventes. Les compagnies aériennes utilisent souvent l'analyse prédictive pour fixer le prix des billets en fonction de la demande et des tendances passées. Les hôtels peuvent utiliser l'analyse prédictive pour déterminer la capacité afin de s'assurer qu'ils sont prêts à faire face à toute augmentation soudaine des réservations.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive est l'étape la plus mature du parcours analytique dans l'analytique métier. Elle indique à l'entreprise ce qu'elle doit faire et lui recommande les meilleures actions à entreprendre en fonction de différents choix. Ce type d'analyse peut vous indiquer les résultats de chacun de vos choix déjà pris et vous recommander la meilleure action à prendre en fonction de toutes les possibilités. L'analyse prescriptive est liée à l'analyse descriptive et à l'analyse prédictive, mais elle se concentre sur des informations exploitables plutôt que sur le simple suivi des données. Pour réaliser des analyses prescriptives, vous avez besoin de deep learning et de réseaux neuronaux complexes. Les moteurs de recommandation sont un excellent exemple d'analyse prescriptive.

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Analytique Métier et Business Intelligence

L'analytique métier et la business intelligence (BI) sont souvent confondus, mais l'analytique métier est en fait un sous-ensemble de la business intelligence. La business intelligence est la première étape pour comprendre ce que vit votre entreprise et l'état dans lequel elle se trouve. L'analytique métier explique comment votre entreprise s'en trouve là. La BI s'occupe traditionnellement de surveiller les opérations de l'entreprise à l'aide de rapports statiques de routine et à informer les plans d'entreprise à long terme, tandis que l'analytique métier s'occupe de comprendre l'entreprise, de poser toutes les questions auxquelles les utilisateurs ont besoin d'une réponse et elle peut être beaucoup plus flexible et itérative.