Analyse de données

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données (ou data analytics en anglais) est le processus de collecte et d'analyse de nombreuses données clients afin de tirer des conclusions sur les modèles de comportement, les intérêts personnels et les tendances d'achat. L'analytique accélère la prise de décision, améliore les processus d'entreprise, renforce l'engagement des utilisateurs, réduit les coûts et favorise la croissance et la rentabilité. L'analyse de données couvre l'ensemble du paysage analytique, des analyses descriptives et diagnostiques les plus simples aux analyses avancées telles que les analyses prédictives, prescriptives et les sciences des données.

Quels sont les avantages de l'analyse de données pour une entreprise ?

L'analyse de données peut offrir de nouvelles opportunités de revenus, un meilleur service client, un marketing plus efficace, une efficacité opérationnelle améliorée et de vrais avantages concurrentiels. Elle peut également aider les entreprises à :

• Anticiper les besoins de leurs clients, optimiser l'expérience client et offrir des services hyperpersonnalisés.
• Réduire la fraude et les risques liés à l'activité d'une entreprise
• Informer les décideurs sur la façon d'appréhender les produits et services afin de mieux répondre aux besoins futurs de leurs clients.
• Identifiez les domaines de l'entreprise qui doivent être améliorés, afin de pouvoir modifier les outils ou les processus en conséquence.

Comment une organisation peut-elle atteindre un haut niveau de performance en matière d'analyse de données ?

Il faut une conjonction de ces éléments :

• Intention. Pour devenir une organisation axée sur l'analytique, un changement culturel est nécessaire. Le PDG et les membres du comex doivent décrire comment intégrer une culture analytique dans l'ADN de l'organisation, afin de s'assurer d'un alignement entre la vision de l'entreprise, les tendances changeantes, les services internes et les processus.
• Données. Les organisations doivent disposer d'un plan stratégique pour collecter toutes les données pertinentes susceptibles de générer des résultats concrets pour l'entreprise. Ils doivent définir une politique de données complète couvrant les sources de données critiques, les moyens de collecte des données, le stockage des données et l'architecture de gestion. 
• Outils. Les outils et la technologie progressent rapidement, permettant l'application de l'analytique à tous les défis d'entreprise pour connaître une croissance exponentielle. Ces technologies facilitent les méthodes et techniques d'analyse avancées, telles que le regroupement, la modélisation prédictive, la modélisation statistique et les algorithmes, afin d'obtenir des informations plus approfondies. Les entreprises doivent procéder à des évaluations intelligentes et minutieuses afin de sélectionner les outils et les technologies les mieux adaptés à leurs besoins. 
• Talents. Pour réussir une organisation axée sur l'analytique, il est essentiel de disposer des bonnes personnes. Il faut la bonne équipe pour convertir les données en valeur en utilisant des matrices, des algorithmes, des modèles, des optimisations et des fonctions. Et il est essentiel de veiller à l'équilibre de l'équipe, pour permettre un retour à 360° sur les données. L'équipe idéale doit comprendre des business analysts, des data scientists et des spécialistes techniques. 
• Capacité. Il n'existe pas de solution unique. À mesure que les tendances se dessinent et que les nouvelles technologies se généralisent, les organisations doivent faire preuve de souplesse et s'adapter à l'évolution des progrès et des moyens de tirer un sens des données. 
• Innovation et investissement. Un investissement dans les talents et leurs compétences permettra de constituer une main-d'œuvre capable de penser différemment et d'innover, plaçant ainsi l'entreprise sur la voie rapide du succès.

Comment développer des capacités d'analyse de données avancées ?

Voici cinq choses à garder à l'esprit...

1. La modernisation des données n'est pas seulement une question de technologie. En plus des stratégies fondées sur des technologiques intelligentes, la modernisation des données nécessite une transformation complète des entreprises, qui est déjà amorcée. Il s'agit d'une montée en puissance spectaculaire des données, qui se répercute sur toutes les fonctions de l'entreprise.
2. Créez un processus structuré. La modernisation commence par la valeur pour l'entreprise. Cartographiez la chaîne de valeur en identifiant clairement les opportunités qui se traduisant par des résultats qui ont un impact sur le chiffre d'affaires et les bénéfices. Quelles sont les données associées qui permettront de donner ces résultats ? Priorisez les domaines potentiels où les données peuvent améliorer les processus d'entreprise, qu'il s'agisse d'augmenter les ventes ou de réduire les risques.
3. Partez de ce que vous monétisez. Si votre entreprise cherche à améliorer ses processus métiers et à gagner en efficacité, la création d'un lac de données doit figurer en tête de priorités informatiques. Si votre objectif est l'expérience client (CX) et que vous créez des fonctionnalités et des expériences associées à votre produit, l'accent doit être mis sur le cloud et l'évolutivité.
4. Rendez les données accessibles. La modernisation des données est essentielle pour l'IA tienne ses promesses. Si les données historiques ne sont pas stockées de manière accessible, les projets d'IA et de machine sont voués à l'échec. Voici quelques questions pertinentes : dans quelle mesure est-il facile pour les data scientists d'accéder à tous les types de données existant au sein de l'entreprise ? Dans quelle mesure ont-ils la possibilité d'expérimenter et d'échouer rapidement ?
5. Mettez en place les compétences requises. La modernisation des données nécessite une équipe d'intervention composée d'experts métiers qui travaillent en partenariat avec des développeurs full-stack et d'autres personnes qui comprennent les sources de données nécessaires. Et compte tenu de la multiplicité des appareils, il est essentiel d'intégrer un processus de design-thinking pour rendre les données plus accessibles et plus pertinentes.