Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données permet aux organisations d'analyser toutes leurs données (en temps réel, historiques, non structurées, structurées, qualitatives) afin d'identifier des modèles et de générer des idées pour éclairer et, dans certains cas, automatiser les décisions, en reliant l'intelligence et l'action. Les meilleures solutions actuelles prennent en charge le processus analytique de bout en bout, de l'accès, la préparation et l'analyse des données à la mise en place de l'analyse et au suivi des résultats.

L'analyse de données permet aux organisations de transformer numériquement leur activité et leur culture, en devenant plus innovantes et visionnaires dans leur prise de décision. En allant au-delà de la surveillance et du reporting traditionnels des indicateurs clés de performance pour trouver des modèles cachés dans les données, les organisations axées sur les algorithmes sont les nouveaux innovateurs et chefs d'entreprise.

En déplaçant le paradigme au-delà des données pour relier les connaissances à l'action, les entreprises peuvent créer des expériences client personnalisées, de construire des produits numériques connectés, d'optimiser les activités et d'augmenter la productivité des employés.

Grâce à l'analyse collaborative des données, les entreprises donnent à chacun les moyens de contribuer à la réussite de l'entreprise, qu'il s'agisse d'ingénieurs de données, de data scientists, de développeurs et d'analystes commerciaux ou même de professionnels et de dirigeants. L'analyse collaborative des données encourage également les personnes internes et externes à l'entreprise à se connecter et à collaborer. Par exemple, les data scientists peuvent travailler en étroite collaboration avec un client pour l'aider à résoudre ses problèmes en temps réel en utilisant l'interface utilisateur hautement collaborative des analyses modernes d'aujourd'hui.

L'analyse de données fait avancer les entreprises en introduisant des algorithmes partout pour optimiser les moments critiques de l'activité, comme un client qui entre dans votre magasin, une pièce d'équipement sur le point de tomber en panne, ou d'autres événements qui peuvent faire la différence entre gagner ou perdre des affaires. L'analyse de données s'applique à tous les secteurs, y compris les services financiers et les assurances, le manufacturing, l'énergie, les transports, les voyages et la logistique, les soins de santé, etc. L'analyse de données peut aider à prévoir et à gérer les perturbations, à optimiser les itinéraires, à fournir un service client proactif, à faire des offres de vente croisée intelligentes, à prévoir une défaillance imminente des équipements, à gérer les stocks en temps réel, à optimiser la tarification et à prévenir la fraude.

Capacités essentielles de l'analyse de données

Business intelligence et rapports

L'analyse des données et la production d'informations exploitables aux chefs d'entreprise et autres utilisateurs finaux afin qu'ils puissent prendre des décisions commerciales éclairées constituent l'une des principales utilisations de l'analyse de données. Également connue sous le nom de « Business Intelligence », l'analyse de données est le portail d'information de toute entreprise. Les consommateurs, les développeurs, les modélisateurs de données, les responsables de la qualité des données, les dirigeants d'entreprise, les responsables des opérations et d'autres encore s'appuient sur des rapports et des tableaux de bord qui peuvent les aider à surveiller les progrès de l'entreprise, son statut, les pannes, les revenus, les partenaires, etc.

Data wrangling/Préparation des données

Une bonne solution d'analyse de données comprend un libre-service viable de data wrangling et des capacités de traitement des données et de préparation des données afin que les données puissent être facilement et rapidement rassemblées à partir d'une variété de sources de données qui peuvent être incomplètes, complexes ou désordonnées, et nettoyées pour un mashup et une analyse faciles.

Visualisation de données

Pour tirer des enseignements des données, de nombreux analystes et data scientists s'appuient sur la data visualization, ou la représentation graphique des données, pour aider les gens à explorer visuellement et à identifier les modèles et les valeurs aberrantes dans les données. Une excellente solution d'analyse des données comprendra des capacités de data visualization, ce qui rendra la data exploration plus facile et plus rapide.

Analyse géospatiale et localisation analytique

L'analyse de grands ensembles de données ne signifie souvent rien si votre solution d'analyse ne comprend pas d'analyse géospatiale et de localisation analytique. L'ajout de cette couche d'intelligence à l'analyse de données vous permet de développer des idées et de repérer des relations dans des données que vous n'auriez peut-être pas détectées auparavant. Vous pouvez mieux prévoir où se trouvent vos clients les plus précieux et le chemin qu'ils empruntent pour acheter vos produits.

Analyse prédictive

L'une des plus grandes utilisations de l'analyse de données pour une entreprise aujourd'hui est la prédiction d'événements ; par exemple, prévoir le moment où une machine tombera en panne ou la quantité de stock requise dans un magasin particulier à un moment donné. L'analyse prédictive consiste à prendre des données historiques et à en créer un modèle pour aider à prédire des événements futurs. Traditionnellement, l'analyse avancée a été le domaine des scientifiques, des data scientists, des statisticiens et des ingénieurs de données hautement qualifiés. Mais grâce aux progrès des logiciels, certains aspects de ces rôles sont de plus en plus assumés par des citizen data scientists. De nombreux cabinets d'analystes prévoient que les citizen data scientists dépasseront les data scientists en ce qui concerne la quantité d'analyses avancées produites.

Machine learning

Le machine learning implique l'automatisation des modèles analytiques à l'aide d'algorithmes qui tirent itérativement des leçons des données et optimisent les performances. Grâce aux algorithmes de machine learning disponibles pour le big data, vous pouvez faire travailler vos ordinateurs pour trouver de nouveaux modèles et de nouvelles idées sans avoir à les programmer explicitement. Recherchez des solutions d'analyse de données qui offrent la recherche en langage naturel, l'analyse d'images et l'analyse augmentée.

Analyse en streaming

Agir sur les événements en temps réel au moment qui compte devient aujourd'hui une capacité critique de l'analyse de données. L'extraction de données à partir de dispositifs de streaming IoT, de sources vidéo, de sources audio et de plateformes de médias sociaux, le tout en temps réel, est une capacité essentielle des meilleures solutions analytiques actuelles.

Comment utiliser l'analyse de données : Le processus analytique

1. Comprendre le problème de l'entreprise.
2. Collecter/identifier les données pertinentes pour le problème.
3. Préparez les données pour l'analyse.
4. Analysez les données pour générer des informations.
5. Déployer/opérationnaliser les analyses et les modèles.
6. Surveillez et optimisez les performances.

La première étape pour générer des informations à partir de vos données consiste à s'assurer qu'elles sont organisées, précises et exploitables. De nombreuses entreprises commencent par créer une méthode standard d'accès et d'intégration des données provenant de sources disparates à l'aide d'une couche de données virtuelle. Ensuite, après avoir automatisé le data wrangling, les entreprises peuvent consacrer leur temps et leur énergie à agir sur les données aberrantes ou incohérentes. Ensuite, l'analyique visuelle peut fournir des tableaux de bord riches et interactifs pour la data exploration, offrant aux entreprises de puissantes capacités analytiques dans un format intuitif. De nombreuses organisations ont recours à la data science pour créer des modèles permettant de fournir des informations prédictives. En outre, les solutions d'analyse de données extraient désormais en permanence des streaming data en temps réel pour une analyse plus précise. Grâce à des informations fraîches, les entreprises peuvent agir rapidement et prendre des décisions urgentes en toute simplicité, avec une compréhension claire des données historiques et en temps réel.

Aujourd'hui, les entreprises peuvent utiliser l'analyse de données pour inspecter, nettoyer, transformer et modéliser leurs données. Les meilleures solutions d'analyse de données font tout ce travail pour vous, ce qui vous permet de tirer le meilleur parti de vos données et d'améliorer vos stratégies commerciales.

Les avantages de l'analyse de données

Simplifiez, collaborez et faites plus

Les meilleures solutions d'analyse de données actuelles simplifient ce qui était auparavant un processus très complexe. La simplification du cycle de vie de l'analyse de bout en bout au sein des écosystèmes de big data tels que Spark et Hadoop vous permet d'utiliser à grande échelle les techniques de science des données. La collaboration entre les équipes de science des données, de secteur d'activité et d'informatique sur les projets d'analytique big data augmente l'efficacité et la productivité de l'ensemble de l'organisation.

Trouvez les anomalies et agissez

L'analyse de gros volumes de streaming data, à la fois dans vos systèmes d'entreprise principaux et à la périphérie, vous permet de trouver des anomalies, de prendre des décisions et d'agir au point d'impact. Avec des volumes de données en constante augmentation, la capacité d'analyser, de filtrer, de résumer et d'obtenir des informations en temps réel vous permet de trouver des anomalies avant qu'elles ne deviennent un problème plus important.

Industrialisez, pilotez, gérez et agissez en confiance

De nombreuses organisations ont du mal à rendre l'analyse opérationnelle. Alors que les données dérivent et que les modèles se détériorent, la possibilité de conserver, d'actualiser et de déployer automatiquement de nouveaux modèles analytiques à la périphérie ou directement dans les systèmes d'entreprise principaux vous permet de comprendre et d'agir sur des résultats fiables.

Alliez intelligence et action

Grâce à une visibilité totale sur l’intégralité des données, votre entreprise dispose de résultats et d’informations exploitables en temps réel lui permettant de prendre les décisions optimales. Améliorez les résultats opérationnels en imprégnant l’activité d’analyse et en automatisant les décisions. Apprenez-en davantage, affinez vos processus et renforcez l’intelligence avec une solution en boucle fermée intégrant un feed-back en continu.

Réagissez rapidement et correctement

Répondez aux événements en une fraction de seconde et assurez-vous que les bonnes personnes prennent les bonnes mesures au bon moment pour que les problèmes soient corrigés rapidement. Employez des microservices pour le edge scoring et des applications modernes serverless avec une empreinte minuscule basée sur une technologie open source.

L'impact de l'analyse de données

L'analyse de données, lorsqu'elle est exploitée correctement, peut être une source d'avantage concurrentiel. Les organisations qui abordent l'analyse de données avec une vision ciblée peuvent favoriser la transformation numérique, améliorer l'expérience client et créer une culture d'entreprise axée sur les données. Grâce à l'analyse de données, les organisations peuvent identifier de nouvelles opportunités commerciales et utiliser des informations pour hiérarchiser les actions et créer de nouvelles sources de revenus.

Pour tirer parti de la valeur que l'analyse de données peut apporter à une organisation, les entreprises doivent tenir compte des données dans chaque décision commerciale afin d'optimiser les résultats et de prendre des décisions plus éclairées.

À mesure que les initiatives d'analyse de données sont mieux acceptées, les organisations passeront des rapports traditionnels à des solutions d'analyse en temps réel plus avancées. Les programmes d'analyse de données au sein des entreprises évoluent rapidement, car la transformation numérique et les organisations axées sur les données deviennent de plus en plus une priorité.

Principaux cas d'utilisation de l'analyse de données

• Détecter les anomalies
• Gérer les données clients
• Gérer le risque
• Détecter la fraude
• Personnaliser et adapter
• Réaliser des études de marché
• Analyser des opérations