Qu’est-ce que la Business Analytics?
La Business Analytics (BA), parfois appelée « analytique métier », consiste à analyser des données à l’aide de
méthodes statistiques et quantitatives afin de prendre des décisions aptes à améliorer les résultats de
l’entreprise.
Voici les principales méthodes quantitatives utilisées pour résoudre une problématique métier :
Pourquoi la Business Analytics est-elle importante?
La Business Analytics fournit aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour améliorer leurs
processus et instaurer des changements positifs. Celles qui n’ont pas recours à la BA risquent de perdre leur
efficacité, de devenir obsolètes et de se laisser distancer par des concurrents plus avisés qui tirent profit de la
Business Analytics.
Les bénéfices qu’apporte la Business Analytics :
- Une meilleure visibilité sur les performances de l’entreprise
- La possibilité d’identifier les tendances et de prédire les résultats
- La possibilité de prendre des décisions plus rapides et plus appropriées
- Les moyens d’anticiper l’inattendu et d’agir en conséquence
- Des insights qui favorisent le changement positif et l’innovation
Heureusement, les entreprises peuvent aujourd’hui mettre en œuvre une technologie qui rend le processus BA simple et
efficace de bout en bout, quel que soit le niveau de compétence des collaborateurs dans le domaine de l’analyse de
données.
Principes de base de la Business Analytics
L’objectif de la Business Analytics est de comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et pourquoi,
afin de définir une stratégie d’entreprise et de changer les comportements en vue d’améliorer les résultats.
Ce que nécessite la Business analytics :
- Comprendre la problématique métier à résoudre
- Savoir où sont les données et comment y accéder
- Préparer et explorer les données
- Analyser les données en utilisant la méthode quantitative appropriée
- Aboutir à une conclusion sur la façon de résoudre le problème, afin d’améliorer les résultats de l’entreprise
Qu’est-ce qui différencie la Business Analytics de la Data Analytics, de la BI et de la Data Science?
La data analytics, ou analytique de la donnée, et la Business Analytics fonctionnent selon le même principe
: elles utilisent toutes deux des méthodes statistiques et quantitatives pour aboutir à des conclusions. Cependant,
alors que l’analytique de la donnée peut être utilisée dans de nombreux scénarios, la BA sert uniquement à
améliorer les processus et les résultats de l’entreprise.
La Business Intelligence (BI) est quant à elle davantage axée sur la transmission des conclusions aux décideurs une
fois l’analyse terminée. Cette branche de la Business Analytics se focalise sur la création des rapports, des vues
et des tableaux de bord qui offrent aux dirigeants un moyen simple de voir et d’utiliser les données et les
insights.
La Data Science, tout comme la Business Analytics, implique la collecte des données, la modélisation et la production
d’informations exploitables (insights) utiles à partir des données, mais elle permet de répondre à des questions
plus larges et plus générales qui ne sont pas spécifiquement liées à l’activité de l’entreprise.
Par exemple, si vous ouvrez un café, la Data Science peut vous aider à répondre à des questions comme « Quel est
le profil type du consommateur de café ? » ou « Pendant quel mois de l’année est-ce que je vends le
plus de café ? ».
La Business Analytics permet plutôt de répondre à des questions comme « Suis-je en train de faire des
bénéfices ? » ou « Quelle formule ne se vend pas et devrait être retirée pour économiser de
l’argent ? ».
Quels sont les cas d’usage de la Business Analytics?
La Business Analytics peut être utile pour de nombreux secteurs d’activité. Une entreprise qui n’utilise pas
l’immense quantité de données à sa disposition pour résoudre ses problématiques et maximiser ses bénéfices risque de
passer à côté de quelque chose.
Southwest Airlines, par exemple, a utilisé la BA pour mieux gérer les coûts de personnel, ce qui représente un
véritable défi pour toute compagnie aérienne. Avec Alteryx, l’équipe a pu fournir des prévisions sur les équipages
de réserve et sur les vols ouverts à ses collègues chargés de la planification. Cela a permis au personnel chargé de
l’affectation des pilotes et des agents de bord d’anticiper l’équilibre entre le personnel de réserve et les vols
ouverts avant de décider des affectations pour le lendemain.
La Business Analytics, utilisée pour anticiper la demande, a révolutionné la façon dont Southwest Airlines gérait les
coûts de personnel. Pour en savoir plus sur ce cas d’usage, regardez ce webinaire.
Autres exemples à découvrir :
- Big Lots crée des promotions marketing personnalisées basées sur les habitudes de jeu et l’historique des ventes.
- SEGA Games Co., Ltd. exploite les données pour mieux comprendre le comportement des étudiants et élaborer des programmes qui favorisent la rétention et la réussite des étudiants.
- L’Université de Dayton aprovecha los datos para comprender mejor el comportamiento de los estudiantes y desarrollar programas que aborden la retención y el éxito de ellos
- Signet Jewelers a récemment défini une stratégie de réouverture après la fermeture des boutiques en raison de la pandémie de COVID-19. Après la réouverture, l’entreprise a enregistré une croissance de 15 % au troisième trimestre 2020.
Les défis à relever
Il n’est pas toujours facile d’impliquer la direction dans une stratégie BA. C’est pourquoi il est important de
communiquer et de présenter la Business Analytics comme un complément indispensable pour les autres stratégies
déjà en place.
Le service IT peut également avoir besoin de certains arguments convaincants s’il n’est pas enchanté à l’idée de
changer l’infrastructure technologique actuelle et d’abandonner des outils en place.
Il faut également convaincre les utilisateurs finaux et être prêt à consacrer le temps nécessaire au développement et
à l’amélioration des modèles analytiques afin d’obtenir de meilleurs résultats.
Quelles sont les compétences essentielles d’un analyste métier?
Les analystes métier doivent être curieux, avoir le souci du détail et avoir à cœur d’aider les utilisateurs métier à
prendre des décisions plus éclairées grâce aux données. Ils doivent aimer aborder les problématiques métier et la
façon de les résoudre avec un esprit critique.
Un bon analyste doit également savoir communiquer et être capable de formuler les idées et les conclusions afin de
les transmettre aux décideurs et aux dirigeants.
Quel chemin a parcouru la Business Analytics?
Avant, pour effectuer une analyse métier approfondie et significative, il fallait avoir des compétences en
informatique et en programmation.
Désormais, grâce aux plateformes analytiques accessibles et en libre-service, les analyses sont à la portée des
collaborateurs de tous horizons. De nombreux outils permettent aux personnes qui n’ont aucune expérience technique
d’analyser les données, de découvrir des tendances et de contribuer à guider les décisions d’une entreprise.
Comment bien démarrer avec la Business Analytics
La plateforme d’Automatisation des processus Alteryx APA™ élimine les obstacles et rend l’analyse métier accessible
en faisant converger les fonctionnalités de plusieurs outils dans une plateforme unique, compatible avec le code ou
sans code. Il s’agit d’une véritable solution de bout en bout et en libre-service, conçue pour l’analytique
d’entreprise, qui vous permet de passer des données aux découvertes, puis aux décisions, en quelques minutes.
Notre plateforme analytique simple et puissante a permis d’accélérer la prise de décision et de transformer les
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