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Data Analytics

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Qu'est-ce que la Data Analytics?

La data analytics, ou l'analytique de la donnée, consiste à explorer, transformer et analyser les données afin d'identifier les tendances et les schémas qui révèlent des informations exploitables pertinentes et améliorent l'efficacité, ce qui contribue à optimiser la prise de décision. Une stratégie moderne de data analytics permet aux systèmes et aux entreprises d'agir en fonction d'analyses automatisées en temps réel, ce qui garantit des résultats immédiats et percutants.

Le processus de Data Analytics

Ce processus repose sur plusieurs phases et étapes. Les enseignements tirés lors d'une phase peuvent nécessiter de prendre du recul et de reprendre une phase antérieure, ce qui rend l'opération plus cyclique que linéaire. Plus important encore, les processus de data analytics qui fonctionnent dépendent de la reproductibilité et de l'automatisation entre chaque étape.

Voici le détail de ces étapes et de ces phases:


Entrée de données: permet de déterminer les exigences et de collecter les données. Un minimum de travail d'investigation est nécessaire : discuter avec les personnes concernées, savoir qui « garde » les données et obtenir l'accès à ces données.

data input

Préparation des données: le but ultime de la stratégie et de la tactique de préparation des données est la production d'informations exploitables grâce à l'analyse de données. Cela inclut le nettoyage et la consolidation des données brutes en données bien structurées, prêtes pour l'analyse. Par ailleurs, les résultats sont testés à chaque étape du processus de préparation afin de s'assurer que l'analyse donne les résultats souhaités.

data preparation

Exploration des données: l'exploration des données, ou l'analyse exploratoire des données, consiste à inspecter et examiner un vaste ensemble de données à travers l'échantillonnage, l'analyse statistique, l'identification des schémas (ou patterns), le profilage visuel, et plus encore. Les méthodes ne sont pas nécessairement scientifiques ou concluantes ; elles servent plutôt à comprendre, ce qui mène à une transformation plus judicieuse des données.

data exploration

Enrichissement des données: cette opération consiste à enrichir et augmenter les données avec des entrées et des ensembles de données supplémentaires pour fournir plus d'éléments à l'analyse. Cette étape du processus de data analytics est cruciale pour révéler de nouvelles informations exploitables, ou insights, en observant les données sous un autre angle.

data enrichment

Data science: utilisation de méthodes plus sophistiquées pour donner du sens aux données d'une façon plus précise et plus poussée, et pour faire émerger des informations précieuses qui seraient impossibles à trouver lors d'un traitement des données plus rudimentaire. Les méthodes en question incluent notamment des algorithmes, l'entraînement de modèles, le machine learning (ML) et l'intelligence artificielle (IA).

data science

Business intelligence: c'est ce que produisent collectivement les données, les logiciels, l'infrastructure, les processus métier et l'intuition humaine. Elle permet d'obtenir des informations exploitables, ou insights, sous forme de rapports, de tableaux de bord et de visualisations pour faciliter la prise de décision.

business intelligence

Reporting: les résultats du processus de data analytics doivent être partagés efficacement afin de préserver les informations obtenues. Le reporting consiste à organiser ces informations et les résultats d'une façon claire et facile à comprendre.

reporting

Optimisation: à mesure que les variables évoluent dans le temps, les modèles doivent être optimisés et améliorés pour rester efficaces et conformes à leur objectif initial ou pour évoluer en fonction de nouvelles entrées ou de nouvelles caractéristiques.

optimization

Types de Data Analytics

Types of Data Analytics

Il existe plusieurs types de data analytics :

  • Descriptive: pour répondre à la question « Que s'est-il passé ? » (Quelles ventes avons-nous réalisées la semaine dernière ?)
  • Diagnostique: pour répondre à la question « Pourquoi cela s'est-il produit ? » (Pourquoi nos ventes ont-elles augmenté par rapport à la semaine précédente ?)
  • Prédictive: pour répondre à la question « Que va-t-il se passer ? » (Quelles ventes nos magasins réaliseront-ils pendant la période des fêtes ?)
  • Prescriptive: pour répondre à la question « Que dois-je faire ? » (Sur la base de nos prévisions, nous recommandons d'expédier une quantité plus importante pour un certain produit afin d'éviter une rupture de stock.)

Avec l'analytique descriptive et diagnostique, les analystes et les responsables peuvent lisser l'ensemble. Ces processus sont des éléments fondamentaux qui ouvrent la voie à des insights plus sophistiqués obtenus par des analyses prédictives et prescriptives.

Mise en place d'un socle de Data Analytics mature

Aujourd'hui, les données sont omniprésentes dans tout système ou toute entreprise. Beaucoup ont recours à l'analytique pour améliorer leurs processus ou pour obtenir des résultats qui changent la donne. Personne ne doute de l'importance de la data analytics. Les entreprises modernes cherchent à mettre en place une stratégie analytique mature, qui garantit des insights en temps réel et une prise de décision tournée vers l'avenir.

Une solution analytique moderne a besoin de l'automatisation

Dans la pratique de la data analytics, il existe une myriade de solutions ponctuelles, chacune correspondant à une des étapes ou phases mentionnées plus haut dans la description du processus. Toutefois, l'un des principaux problèmes avec ces solutions, c'est que cette approche ne permet pas d'automatiser facilement le processus analytique et de data science de bout en bout. Grâce à l'automatisation de l'analytique, l'analyse se fait véritablement en temps réel, car elle repose sur un socle d'automatisation tout au long du parcours, dans une seule et même solution analytique.

Depuis qu'elles peuvent bénéficier de l'automatisation pour la data analytics, les équipes et les entreprises peuvent automatiser n'importe quelle partie de leur processus analytique : l'entrée initiale des données, le nettoyage des données, l'enrichissement, la data science, le machine learning ou encore l'envoi des données dans des applications, des bases de données cloud, des plateformes BI, etc. Tout est réuni dans la même solution analytique.

Une entreprise moderne a besoin d'un Centre d'excellence analytique

Par ailleurs, la compétitivité d'une société dans l'économie numérique émergente nécessite des décisions plus rapides et tournées vers l'avenir. C'est pourquoi les systèmes et les entreprises modernes qui envisagent la transformation numérique doivent s'appuyer sur une stratégie data analytics moderne, un « accélérateur clé » de leurs initiatives.

Mise en place d'un Centre d'excellence analytique

Un Centre d'excellence, avec son rôle de centralisation de l'analytique, est conçu pour promouvoir et mettre en œuvre efficacement une culture d'entreprise qui donne la priorité à la data analytics à tous les niveaux de l'organigramme. L'objectif est d'améliorer l'efficacité opérationnelle et les processus, pour une prise de décision optimisée ayant des effets visibles à tous les niveaux et pour des bénéfices immédiats sur les résultats de l'entreprise. Un Centre d'excellence efficace procure de nombreux avantages : formations, avis de spécialistes, conseils et assistance en interne, promotion des meilleures pratiques, mise en œuvre d'un cadre méthodologique pour la modélisation analytique, maximisation du ROI des investissements analytiques.

Un bon Centre d'excellence permet également de relier les données, les analyses, les processus et les utilisateurs. La convergence de ces quatre piliers garantit la démocratisation des données dans l'ensemble de l'entreprise, permet aux analystes de devenir des citizen data scientists, automatise le processus analytique tout au long du parcours et facilite l'amélioration des compétences des collaborateurs.

Les données justifient l'investissement dans un Centre d'excellence efficace : une étude récente souligne l'effet catalyseur d'un ensemble unique et commun d'outils et de méthodes dans toute l'entreprise pour accéder aux données et les analyser. Elle indique également que sur les 26 % d'utilisateurs qui suivent la bonne méthode, 80 % ont dépassé leurs objectifs commerciaux. Par ailleurs, dans les entreprises où l'ensemble du personnel a suivi une formation pour apprendre à tirer parti des données, 88 % ont dépassé leurs objectifs, contre seulement 61 % dans celles où peu d'employés y ont été formés.

Cas d'usage de la Data Analytics moderne

Les cas d'usage de la data analytics dans un monde axé sur le numérique sont presque sans fin. Ils vont de la prévision du comportement des clients en fonction des interactions sur plusieurs canaux à l'anticipation des changements dans une chaîne d'approvisionnement en cas de catastrophes naturelles. Voici quelques exemples parmi les plus fréquents dans tous les secteurs d'activité.


Chaîne d'approvisionnement

Biens de consommation emballés/Vente au détail

  • Insights sur les activités promotionnelles: 7-Eleven
  • Prédiction du ressenti des clients: Mayborn
  • Tests A/B pour le placement de produits: Barnes & Noble

Santé

Secteur public

Services financiers

  • Conformité en matière de crimes financiers mondiaux: MUFG Bank
  • Stratégie analytique centralisée: UBS
  • Conseils fiscaux personnalisés: Brookson

Finance

  • Réduction de la fraude, du gaspillage et des abus: Aprio
  • Automatisation des processus comptables, fiscaux et financiers: Capitalize
  • Amélioration de la précision des structures complexes avec entités: webinaire à la demande
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