Vue d’ensemble de l’analyse de données
Pour que les données puissent servir à raconter une histoire, elles doivent suivre un processus qui les rend utilisables dans l’histoire. L’analyse de 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 de rapports d’analyse qui aideront les décideurs à prendre des décisions critiques.
Le monde est de plus en plus régi par les données. C’est pourquoi le storytelling par l’analyse de données est en train de devenir un composant et un aspect incontournable pour les grandes entreprises comme pour les PME. C’est pourquoi les organisations cherchent à embaucher davantage d’analystes de données.
Les entreprises « pilotées par les données » s’appuient sur l’histoire racontée par leurs données pour prendre des décisions. Cependant, dans notre monde de données, les données ne sont pas pleinement exploitées et c’est un problème auquel la plupart des entreprises sont confrontées. L’analyse 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 produit et l’étude de marché, l’identification des tendances ou d’autres insights sur les données.
Le processus d’analyse des données se concentre sur les tâches de nettoyage, de modélisation et de visualisation des données, mais le concept même d’analyse des données et son importance pour l’entreprise ne doivent pas être négligés. Pour analyser les données, les composants principaux de l’analytique se répartissent dans les catégories suivantes :
- Descriptif
- Diagnostic
- Prédictif
- Prescriptif
- Cognitif
Analytique descriptive
L’analytique descriptive aide à répondre aux questions sur ce qui s’est produit, sur la base des données historiques. Les techniques d’analytique descriptive synthétisent des modèles sémantiques volumineux pour en tirer des résultats et les fournir aux parties prenantes.
En développant des indicateurs de performance clés (KPI), ces stratégies peuvent faciliter le suivi de la réussite ou de l’échec des objectifs clés. Des mesures telles que le retour sur investissement (ROI) sont utilisées dans de nombreux secteurs, et des métriques spécialisées sont développées pour suivre les performances dans des secteurs spécifiques.
Un exemple d’analytique descriptive est la génération de rapports destinés à fournir une vue des données commerciales et financières d’une organisation.
Analytique diagnostique
L’analytique diagnostique aide à répondre aux questions sur la cause de ce qui s’est produit. Les techniques d’analyse de diagnostic complètent les analyses descriptives de base et utilisent les résultats de l’analytique descriptive pour découvrir la cause de ces événements. Les indicateurs de performance sont ensuite examinés pour déterminer la raison pour laquelle ces événements ont été améliorés ou se sont dégradés. En règle générale, ce processus s’effectue en trois étapes :
Identification des anomalies dans les données. Il peut s’agir de changements inattendus dans une métrique ou un marché particulier.
Collecte des données liées à ces anomalies.
Utilisation de techniques statistiques pour révéler les relations et tendances qui expliquent ces anomalies.
Analytique prédictive
L’analytique prédictive aide à répondre aux questions sur ce qui se produira à l’avenir. Les techniques d’analytique prédictive se basent sur les données historiques pour identifier les tendances et déterminer la probabilité qu’elles se reproduisent. Les outils d’analytique prédictive fournissent des insights précieux 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.
Analytique prescriptive
L’analytique prescriptive aide à répondre aux questions sur les actions à entreprendre pour atteindre un objectif ou une cible. Les insights de l’analytique prescriptive sont utiles aux organisations pour la prise de décisions pilotées par les données. Cette technique permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en dépit de l’incertitude. Les techniques d’analytique prescriptive s’appuient sur le machine learning en tant que l’une des stratégies pour trouver des modèles dans des modèles sémantiques volumineux. Il est possible pour les organisations d’estimer la probabilité d’un résultat différent en analysant les décisions et les événements passés.
Analytique cognitive
L’analytique cognitive tente d’établir des inférences à partir des données et modèles existants, de tirer des conclusions en s’appuyant sur les bases de connaissances existantes, puis de réintégrer ces conclusions dans la base de connaissances pour les inférences futures, formant ainsi une boucle de commentaires en autoapprentissage. L’analytique cognitive vous aide à prévoir ce qui pourrait se produire en cas de changement des circonstances et comment gérer ces situations.
Les inférences ne sont pas des requêtes structurées reposant sur une base de données de règles ; ce sont des hypothèses non structurées établies à partir de plusieurs sources et exprimées selon des degrés de confiance variables. Une analytique cognitive efficace dépend des algorithmes de Machine Learning et utilise plusieurs concepts de traitement du langage naturel pour donner un sens à des sources de données jusque-là inexploitées, comme les journaux de conversations des centres d’appels et les évaluations de produits.
Exemple
Grâce aux visualisations des données et aux rapports, une entreprise de vente au détail peut se servir de l’analytique descriptive pour examiner les modèles d’achat des années précédentes et déterminer quels produits pourraient être populaires l’année prochaine. L’entreprise peut également examiner les données du support pour comprendre pourquoi un produit particulier a été populaire et, si cette tendance se poursuit, déterminer si elle doit continuer à proposer ce produit en stock.
Une entreprise peut déterminer qu’un certain produit a été populaire sur une période de temps spécifique. Elle peut ensuite utiliser cette analyse pour déterminer si certains efforts marketing ou activités sociales en ligne ont contribué à l’augmentation des ventes.
Une facette sous-jacente de l’analyse des données est qu’une entreprise doit avoir confiance en ses données. En guise de pratique, le processus d’analyse des données capture les données de sources approuvées et les met en forme dans des éléments qui sont consommables, ont un sens et sont facilement compréhensibles pour faciliter le processus de prise de décision. L’analyse de données aide les entreprises à bien comprendre leurs données par le biais de processus et de 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 collecter les bonnes données et ce qu’il faut en faire, en d’autres termes, révéler le sens caché des innombrables données disponibles.