Présentation de l’analytique des données
Afin que les données permettent de raconter une histoire, elles doivent suivre un processus qui les rend utilisables dans l’histoire. L’analytique des données est le processus qui consiste à identifier, nettoyer, transformer et modéliser les données pour révéler des informations pertinentes et utiles. Les données sont ensuite élaborées en histoire sous forme d’états d’analyse facilitant le processus de décision critique.
Le monde étant de plus en plus régi par les données, la narration par l’analytique des données est en train de devenir un composant et un aspect incontournables pour les grandes entreprises comme pour les PME. Voilà pourquoi les organisations cherchent à embaucher davantage d’analystes de données.
Les entreprises axées sur les données s’appuient sur l’histoire racontée par leurs données pour prendre des décisions. Cependant, dans le monde actuel basé sur les données, ces dernières ne sont pas pleinement exploitées et c’est un problème auquel la plupart des entreprises sont confrontées. L’analytique des données est ou doit être un aspect au centre de toutes les organisations pour aider celles-ci à déterminer l’impact sur leur activité, y compris le sentiment des clients, la recherche de produits et les études de marché, l’identification des tendances ou d’autres insights sur les données.
Le processus d’analyse des données est axé sur les tâches de nettoyage, de modélisation et de visualisation des données, mais le concept même d’analytique des données et son importance pour l’entreprise ne doivent pas être négligés. Pour analyser les données, les composants principaux de l’analytique sont répartis dans les catégories suivantes :
- Analyse descriptive
- Analyse diagnostique
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
- Intelligence artificielle (IA)
Analyse descriptive
L’analyse descriptive permet de répondre aux questions sur ce qui s’est produit, sur la base des données historiques. Les techniques d’analyse descriptive résument les grands modèles sémantiques pour décrire les résultats aux parties prenantes.
En développant des indicateurs de performance clés (KPI), ces stratégies facilitent le suivi de la réussite ou de l’échec de l’atteinte d’objectifs clés. Des indicateurs tels que le retour sur investissement (ROI) sont utilisées dans de nombreux secteurs, et des indicateurs spécialisés sont élaborés pour suivre les performances dans des secteurs spécifiques.
Un exemple d’analyse descriptive est la génération d’états destinés à fournir une vue des données commerciales et financières d’une organisation.
Analyse diagnostique
L’analyse diagnostique permet de répondre aux questions sur la cause de ce qui s’est produit. Les techniques d’analyse diagnostique complètent l’analyse descriptive de base et découvrent la cause de ces événements à l’aide des résultats de l’analyse descriptive. Les indicateurs de performance sont ensuite examinés pour déterminer la raison pour laquelle ces événements ont été améliorés ou se sont dégradés. En général, ce processus s’effectue en trois étapes :
Identification des anomalies dans les données. Il peut s’agir de changements inattendus dans un indicateur ou sur un marché particulier.
Collecte des données liées à ces anomalies.
Découverte des relations et tendances qui expliquent ces anomalies à l’aide de techniques statistiques.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive permet de répondre aux questions sur ce qui se produira à l’avenir. Les techniques d’analyse prédictive se basent sur les données historiques pour identifier les tendances et déterminer la probabilité qu’elles se reproduisent. Les outils d’analyse prédictive fournissent de précieux insights sur ce qui est susceptible de se produire à l’avenir. Les techniques englobent une variété de techniques statistiques et de Machine Learning comme les réseaux neuronaux, les arbres de décision et la régression.
Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive permet de répondre aux questions sur les actions à entreprendre pour atteindre un objectif ou une cible. À l’aide d’insights issus de l’analyse prescriptive, les organisations peuvent prendre des décisions fondées sur les données. Cette technique permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en dépit de l’incertitude. Les techniques d’analyse prescriptive reposent sur le Machine Learning comme l’une des stratégies pour trouver des modèles dans les grands modèles sémantiques. Les organisations peuvent estimer la probabilité d’un résultat différent en analysant les décisions et événements passés.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) permet de répondre aux questions sur vos données. L’IA désigne la simulation de l’intelligence humaine dans des machines programmées pour penser, apprendre et s’adapter. Dans le contexte de l’analyse, l’IA permet aux systèmes de traiter de gros volumes de données, reconnaître des modèles et fournir des insights avec une intervention humaine minimale. Elle prend en charge un large éventail d’applications, du traitement du langage naturel à la reconnaissance d’images en passant par la génération de code et les suggestions de visualisation intelligente.
Exemple
Grâce au reporting et aux visualisations des données, un détaillant examine les modèles d’achat des années précédentes et détermine les produits susceptibles d’être populaires l’année prochaine à l’aide de l’analyse descriptive. Le détaillant peut également examiner les données complémentaires pour comprendre pourquoi un produit particulier a été populaire et, si cette tendance se poursuit, déterminer si elle doit continuer à stocker ce produit.
Une entreprise peut déterminer qu’un certain produit a été populaire sur une période spécifique. Ensuite, cette analyse lui permet de déterminer si certaines initiatives marketing ou activités sociales en ligne ont contribué à l’augmentation des ventes.
Une facette sous-jacente de l’analytique des données est qu’une entreprise doit avoir confiance en ses données. En guise de pratique, le processus d’analytique des données capture les données de sources fiables et les met en forme dans des éléments qui sont utilisables, ont un sens et sont aisément compréhensibles pour faciliter le processus de décision. L’analytique des données aide les entreprises à bien comprendre leurs données au moyen de processus et décisions basés sur les données, et ainsi à être plus sûres des décisions qu’elles prennent.
Face à la croissance continue du volume de données, l’analyste de données devient incontournable. Un analyste de données sait comment organiser les informations et les transformer en données pertinentes et compréhensibles. Il sait comment recueillir les données adéquates et ce qu’il faut en faire, autrement dit révéler le sens caché des innombrables données disponibles.