Data Analytics : qu’est ce que c’est ? 

Data Analytics : qu’est ce que c’est ?

Les Data Analytics, ou encore la Data Analyse, ou Analyse de données, est une science qui consiste à analyser des données brutes afin de former des conclusions en lien avec ces informations. De nombreuses phases et techniques de data analytics ont été automatisées grâce à des algorithmes spécifiques qui transforment les données brutes en données exploitables.

L'analyse de données : à quoi ça sert ? 

L'expression Data Analytics est un terme général qui englobe de nombreux types d'analyse de données. Tout type d'information peut être traité par des techniques d'analyse de données afin d’obtenir des éléments dont les applications permettent l’amélioration et la performance. Les techniques d'analyse de données peuvent révéler des tendances et des mesures qui seraient autrement noyées et donc perdues dans la masse d'informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les processus afin d'augmenter l'efficacité globale d'une entreprise ou d'un système.

Exemples d’application : les usines de production enregistrent souvent le temps d'exécution, les temps d'arrêt et la file d'attente de travail pour diverses machines, puis analysent les données pour mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent au plus près de leur capacité maximale.

L'analyse des données peut faire bien plus que signaler les goulots d'étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l'analyse de données pour définir des calendriers de récompenses pour les joueurs dont la présence maintient d’autres joueurs actifs dans le jeu. Les sociétés de contenu utilisent bon nombre des mêmes analyses de données pour organiser leurs suggestions, prioriser des contenus en fonction des utilisateurs et personnaliser leur navigation.

L'analyse des données tient aujourd’hui une place de premier ordre car elle permet aux entreprises d’optimiser leurs performances. Son application et sa mise en œuvre au sein de leurs modèles économiques aident les entreprises à réduire les coûts en identifiant des processus plus rentables et en stockant de grandes quantités de données. Une entreprise peut également utiliser l'analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Elle est une aide irremplaçable pour analyser les tendances ainsi que la satisfaction des clients, ce qui conduit au développement de nouveaux et meilleurs produits et services.

Les différentes étapes de l'analyse de données

Le processus impliqué dans l'analyse des données comprend plusieurs étapes :

  1. La première étape consiste à déterminer les exigences en matière de données ou la manière dont les données sont regroupées. Les données peuvent être triées selon toutes sortes de critères (âge, sexe, situation géographique, etc) . Les valeurs des données peuvent être numériques ou correspondre à des catégories.
  2. La deuxième étape de l'analyse des données est le processus de collecte. Cela peut être fait par le biais de différents types d’outils tels que des ordinateurs, des logiciels en ligne, des caméras, ou par le travail humain.
  3. Une fois les données collectées, elles doivent être organisées de manière à pouvoir être analysées. Cela peut avoir lieu sur une feuille de calcul ou une autre forme de logiciel traitant des données statistiques.
  4. Les données sont ensuite nettoyées avant analyse afin de vérifier qu’il n’y ait pas de duplication, de manque ou d’erreur, auquel cas il faudra les corriger avant leurs utilisation pour analyse.

Data Analytics : les 4 grands types d'analyse

L'analyse des données est divisée en quatre types de base : 

  • L’analyse descriptive : elle décrit ce qu’il s'est passé sur une période de temps donnée.

Exemples d’application : mesure du nombre de vues, mesures et comparaison des volumes de vente à une période.

  • L’analyse diagnostique : elle se concentre sur la raison pour laquelle un fait s'est produit. Ce type d’analyse implique des entrées de données plus diverses et le recours à des  hypothèses.

Exemples d’application : établir un lien entre météo et ventes de produits, rechercher les retombées économiques d’une campagne marketing.

  • L’analyse prédictive : elle s’intéresse à ce qui pourrait se produire à court terme.

Exemples d’application : déterminer quelles seront les conditions météo de cette saison et redéfinir leurs impact sur les ventes à venir. On peut se baser sur le nombre de météorologues qui confirment la même analyse.

  • L’analyse prescriptive : ses conclusions permettent de proposer une ligne de conduite à tenir.

Exemples d’application : déterminer l’organisation et les mesures à mettre en place en vue des conditions à venir (stocks, produits, etc).

L'analyse des données n’est possible que par l’utilisation de nombreux systèmes de contrôle de la qualité. Il est en effet nécessaire de mesurer les éléments à analyser afin de les optimiser en prenant soin d’utiliser des méthodes précises et correctes.

De nombreux secteurs basent leur activité sur l’analyse de données comme le secteur du tourisme (voyages, hôtellerie) qui traite des clients et des temps de manière rapide, le secteur du Healthcare, tous les domaines de la vente afin de faire évoluer les produits et les usages et bien sûr la finance.

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