Qu’est-ce que l’analyse de données ? Définition, modèles, cycle de vie et bonnes pratiques d’application

L’analyse des données est défini comme la capacité d’appliquer l’analyse quantitative et les technologies aux données pour découvrir des tendances et résoudre des problèmes. Alors que les volumes de données augmentent considérablement, l’analyse de données permet aux entreprises d’analyser les informations pour améliorer et accélérer la prise de décision.

Dans les mondes technique et commercial, néanmoins, « l’analyse de l’information », en particulier, a en fait pris une signification plus étroite et plus spécifique. Il s’agissait en fait d’expliquer la nouvelle analyse algorithmique d’ensembles de données « énormes » et généralement désorganisés qui dépassent, par exemple, les dossiers commerciaux monétaires et basés sur les entités qui notifient depuis longtemps l’intelligence d’entreprise (BI) et l’analyse conventionnelles.

Une étude récente d’International Data Corporation (IDC) a révélé que les entreprises qui utilisent le mieux les outils et processus d’analyse numérique constatent des améliorations des résultats de service qui sont en moyenne 2,5 fois supérieures à celles pour les organisations à la traîneʼ pour six des 12 résultats des meilleures organisations étudiés. Sans surprise, IDC rapporte également que les entreprises investissent massivement dans leurs grandes capacités d’information et d’analyse, constatant que les dépenses internationales, au sens large, ont atteint 215,7 milliards de dollars en 2021.

Qu’est-ce que l’analyse d’informations ?

L’analyse des données a tendance à être prédictive et offre de nombreuses fonctionnalités inédites, consistant en l’affinement itératif d’algorithmes pour l’apprentissage automatique (ML) qui pilote une grande partie de l’intelligence artificielle (IA). Il améliore également considérablement la BI et la prise de décision dans toutes les entreprises.

Les entreprises génèrent des gestionnaires d’informations, définissant de nouveaux politiques et en utilisant des solutions comme Snowflake pour collecter des quantités substantielles d’informations (structurées, semi-structurées ou non structurées) provenant de sources internes et externes à leurs organisations.

L’objectif est de générer de la valeur à partir de ces volumes croissants d’informations, mais la collecte seule ne suffit pas pour y parvenir. Les données sont fréquemment compilées sous une forme brute (tableaux, graphiques, fichiers journaux) qui ne fournit aucune valeur sans traitement. C’est là que les analyses de données peuvent être trouvées. Les données brutes recueillies à partir de différentes sources sont analysées pour extraire des informations qui fonctionnent pour les entreprises et peuvent aider à orienter des choix commerciaux importants.

L’analyse des données est généralement effectuée par des experts en information (et parfois des ingénieurs en analyse de l’information). Ils examinent l’ensemble du puzzle de l’information, le comprennent (par le nettoyage, la transformation, la modélisation) et finalement identifient des modèles et des idées pertinents à utiliser par l’entreprise. Ils peuvent également développer des panneaux de contrôle et des rapports que des experts commerciaux moins expérimentés sur le plan technique utilisent dans leur travail. (Dans les grandes entreprises, les ingénieurs de l’information et les ingénieurs en analyse de données peuvent assembler et prendre en charge les systèmes de données utilisés par ces analystes.)

L’analyse de données est couramment utilisée dans le secteur des soins de santé, par exemple. De grandes quantités d’informations réelles sur les clients sont compilées et analysées pour identifier :

• La fréquence des diagnostics médicaux, des traitements et des procédures
• L’efficacité de ces traitements et procédures
• Le succès des traitements et des traitements par démographie, zone et type de centre

Pour chaque zone étudiée, des résultats peuvent être produits pour :

• Décrire le passé
• Anticiper l’avenir
• Conseiller des approches pour optimiser les résultats

Types d’analyse de données

Selon le niveau de mise en œuvre, les analyses d’informations peuvent être classées en quatre types :

1. Analyse descriptive

L’analyse descriptive permet aux entreprises de comprendre leur passé. Il rassemble et photographie des données historiques pour répondre à des préoccupations telles que « que s’est-il passé ? » et combien? » Cela donne aux utilisateurs professionnels un moyen de déterminer le résultat des choix qui ont actuellement été faits au niveau organisationnel.

2. Analyse de diagnostic

Alors que l’analyse détaillée offre une norme de ce qui s’est produit, l’analyse de diagnostic va plus loin et explique pourquoi cela s’est produit. Il vérifie les points de données historiques pour déterminer les modèles et les dépendances entre les variables qui pourraient décrire un résultat spécifique.

3. Analyse prédictive

L’analyse prédictive utilise la compréhension du chemin à partir d’une analyse détaillée pour indiquer ce qui est le plus susceptible de se produire à l’avenir. Les experts prédictifs peuvent utiliser les tendances historiques pour prévoir ce que pourrait être le résultat de service d’une augmentation de 30 % du coût d’un article. Cela implique principalement la modélisation prédictive, les données, l’exploration d’informations et l’analyse avancée.

4. Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive, comme son nom l’indique, va plus loin et utilise l’apprentissage par appareil pour donner aux entreprises des suggestions appropriées pour obtenir les résultats souhaités. Cela peut aider à mieux gérer l’entreprise, à augmenter les ventes et à générer plus de revenus.

Par exemple, ces types d’analyses peuvent être déployés dans un service de financement d’entreprise selon les méthodes suivantes :

• L’analyse descriptive (également comprise dans ce contexte comme « intelligence de service ») peut éclairer les rapports mensuels et trimestriels internes sur les ventes et le succès des divisions, des gammes de produits, des régions géographiques, etc.
• L’analyse diagnostique peut disséquer les effets du taux de change, de l’économie régionale et des impôts locaux sur les résultats par région géographique.
• L’analyse prédictive peut intégrer des informations sur l’économie et la demande du marché prévues par gamme de produits et par zone pour anticiper les ventes du mois ou du trimestre suivant.
• Des analyses faisant autorité pourraient alors créer des suggestions d’investissements financiers relatifs dans les plans de budget de production et de publicité par ligne de produit et zone pour le mois ou le trimestre à venir.

7 modèles essentiels pour l’analyse de données

Lorsqu’il s’agit réellement d’évaluer des informations pour identifier des tendances et des modèles, les experts peuvent utiliser plusieurs modèles. Chacun fonctionne différemment et chacun fournit des informations pour une meilleure prise de décision.

1. Analyse de régression : Ce modèle détermine la relation entre un ensemble donné de variables (dépendantes et indépendantes ) pour reconnaître les modèles vitaux et les modèles entre eux. Un analyste peut utiliser la méthode pour associer les dépenses sociales (une variable indépendante) au revenu des ventes (une valeur dépendante) et comprendre quel a été l’effet des investissements financiers sociaux sur les ventes jusqu’à présent. Ces informations peuvent finalement aider la direction à faire des choix concernant les investissements sociaux.

1. Simulation de Monte Carlo : Également appelée simulation de vraisemblance multiple, une simulation de Monte Carlo se rapproche les résultats possibles d’une occasion incertaine. Il fournit aux utilisateurs d’entreprise une gamme de résultats possibles et la probabilité que chacun se produise. De nombreuses entreprises utilisent cette méthode mathématique pour l’analyse des dangers.

1. Analyse des éléments : cette technique consiste à prendre une masse de données et à la réduire à une taille plus petite qui est plus pratique et facile à comprendre. Les organisations diminuent souvent les variables en ramenant toutes leurs similitudes dans une variété d’aspects de plus petite taille. Cela aide à découvrir des modèles précédemment cachés et montre comment ces modèles se chevauchent.

1. Analyse associée : Dans le cadre de l’analyse de cohorte, au lieu d’examiner les données dans leur ensemble, les experts se regroupent en groupes apparentés pour une analyse progressive. Ces groupes partagent généralement certaines qualités ou expériences typiques dans un laps de temps spécifié.

1. Analyse de cluster : L’analyse de cluster comprend l’organisation des informations en clusters de telle sorte que les éléments d’un groupe se ressemblent mais sont totalement différents par rapport à ceux d’un autre groupe. Il offre un aperçu de la circulation de l’information et peut facilement aider à exposer les modèles derrière les anomalies. Par exemple, un assureur peut utiliser la méthode pour déterminer pourquoi davantage de sinistres sont liés à des lieux particuliers.

1. Analyse de séries chronologiques : L’analyse de séries chronologiques étudie la attributs d’une variable par rapport au temps, et identifie les tendances qui pourraient aider à prévoir son comportement futur. Image examinant les chiffres des ventes pour prédire où les chiffres entreront au prochain trimestre.

1. Analyse des croyances : cette méthode identifie le ton psychologique derrière un ensemble de données, aidant les organisations déterminent les points de vue sur un article, un service ou une idée.

Automatisation et intelligence artificielle : phases de maturité clés

Alors que la majorité des organisations comprennent la valeur de l’analyse de l’information, beaucoup n’ont pas encore atteint la maturité d’exécution complète. Pour aider à comprendre cela, Gartner a en fait détaillé 5 niveaux dans sa conception de la maturité de l’information et de l’analyse.

• Fondamental : Il s’agit de l’étape préliminaire de maturité, où l’information et les efforts d’analyse sont gérés en silos, se concentrant principalement sur les événements rétrospectifs (par exemple, les revenus du dernier trimestre) à l’aide d’informations transactionnelles et de journaux. Néanmoins, dans ce cas, les procédures analytiques sont effectuées sur une base ad hoc, avec peu ou pas d’automatisation et de gouvernance. Les analystes doivent gérer des feuilles de calcul et de gros volumes d’informations.

• Opportuniste : à ce niveau, les organisations commencent à se concentrer sur la satisfaction d’exigences d’accessibilité aux détails plus complètes pour business units (marchés départementaux) et mise en place de paramètres garantissant la qualité des données. Tous ces efforts restent cloisonnés et sont impactés par la culture, l’absence de leadership approprié, les barrières organisationnelles et la lente prolifération des outils. La stratégie d’information manque également de pertinence pour l’organisation.

• Systématique : Dans les organisations à ce stade 3, les cadres deviennent des champions des données et de l’analyse. Ils apportent une stratégie et une vision claires et se concentrent sur une livraison agile. Dans ce cadre, des capacités d’entreposage de données et d’intelligence de service (BI) sont adoptées, ce qui entraîne une gestion plus centralisée des informations. Cependant, même à ce niveau, les données ne sont pas une priorité commerciale clé.

• Distinction : À cette phase, les données commencent à devenir une possession tactique . Il est connecté à travers les systèmes de services, agissant comme un carburant vital pour la performance et l’innovation. Un CDO (responsable principal de l’information) dirige l’ensemble de l’effort d’analyse, déterminant le retour sur investissement, tandis que les cadres défendent et communiquent les meilleures pratiques. Notamment, le système comporte toujours des espaces de gouvernance et l’utilisation de l’IA/ML est restreinte.

• Transformationnel : une organisation au niveau transformationnel a effectivement exécuté des données et l’analyse en tant qu’élément central de sa technique commerciale, avec une combinaison plus approfondie d’IA/ML. L’information affecte également les investissements financiers des services clés de l’organisation.

Selon l’ancien vice-président et expert de Gartner Nick Heudecker, « les organisations à des niveaux de maturité transformationnels bénéficient d’une dextérité accrue, d’une meilleure combinaison avec les partenaires et les fournisseurs, et une utilisation beaucoup plus facile des types d’analyses prédictives et prescriptives sophistiquées. Tout cela se traduit par des avantages et une différenciation concurrentiels. »

En outre, grâce à de nombreuses enquêtes de 2022, IDC a en fait cartographié les capacités et les avantages modèle de maturité en quatre étapes.

Les 10 meilleures pratiques d’analyse de données en 2023

Concentrez-vous sur ces meilleures pratiques pour exécuter un projet d’analyse réussi :

1. Améliorez la coordination des personnes et des processus

Avant d’introduire de nouveaux outils et technologies pour l’analyse, vous devez vous concentrer sur une bien meilleure collaboration entre les individus et les procédures au sein de votre organisation. Cela consiste en partie à briser les silos et à promouvoir une culture où l’information est essentielle aux objectifs de l’entreprise et facilement accessible. Il ne devrait y avoir qu’une seule source de faits et aucune dispute sur les informations.

2. Commencez petit avec un objectif clair

Après avoir collaboré avec les individus et les procédures, vous devez déterminer ce qu’ils veulent réaliser avec les informations disponibles. Il peut y avoir de nombreux objectifs, mais la priorisation est importante pour s’assurer que les ressources sont libérées de la meilleure façon possible, pour un retour sur investissement optimal. Avec un objectif clair, les utilisateurs peuvent rester à l’écart des types de données et des outils qui ne sont pas nécessaires.

3. Auditer les capacités importantes

Les organisations doivent également effectuer un audit des capacités analytiques critiques , consistant en : la capacité de mesurer des mesures d’efficacité en fonction d’objectifs définis ; la capacité à développer des modèles prédictifs ; et la qualité et l’exhaustivité des informations requises.

4. Concentrez-vous sur l’évolutivité

Lorsque vous choisissez un outil d’analyse de données, assurez-vous de penser à l’évolutivité. Cela garantira que votre outil continue de fonctionner même lorsque vos volumes d’informations, la profondeur de l’analyse et la variété des utilisateurs simultanés augmentent considérablement.

5. Intégrer la conformité

Il est également crucial de lier la conformité à l’analyse des données. Cela peut vous aider à vous assurer que vos utilisateurs respectent les directives gouvernementales et les exigences de sécurité spécifiques à l’industrie lors du traitement des informations personnelles de l’entreprise.

6. Affiner les modèles

Parce que les informations commerciales évoluent en permanence, les modèles utilisés pour analyser les informations doivent également être affinés progressivement. De cette manière, une entreprise peut s’assurer de rester à jour avec l’environnement dynamique du marché.

7. Standardiser les rapports

Concentrez-vous sur la standardisation des outils de production de rapports dans toute l’organisation. Cela peut garantir que les rapports et les visualisations produits après analyse seront similaires pour tous les utilisateurs, quel que soit leur service. Plusieurs formats de rapport entraînent souvent une confusion et une analyse incorrecte.

8. Data storytelling

Bien que les visualisations puissent fournir des détails adéquats, les organisations doivent également se concentrer sur la mise à disposition des éléments grâce à la data storytelling. Cela peut aider chaque utilisateur professionnel, y compris ceux qui n’ont pas de capacités d’analyse, à utiliser les informations pour prendre des décisions. Tableau est l’un des fournisseurs fournissant des capacités de narration d’informations pour la consommation analytique.

9. Mettre en place une formation et une mise à niveau

Afin de tirer une valeur optimale des données, maintenez votre culture des données dans toute l’entreprise. Vous pouvez le faire grâce à une interaction bidirectionnelle et en informant les membres du personnel de la valeur des données et de la manière dont ils peuvent les utiliser pour obtenir de meilleurs résultats.

10. Performances du modèle d’écran

Les informations peuvent devenir obsolètes avec le temps, ce qui entraîne des problèmes de performances d’un modèle. Cela peut être évité si l’entreprise surveille régulièrement ces performances. Cependant, pour exploiter les capacités actuelles et préserver la compétitivité, cela nécessite progressivement des systèmes et le soutien des groupes de science de l’information et d’ingénierie de l’information et de l’IA de votre entreprise.