Qu'est-ce que l'analytique des données ?

De plus en plus d'entreprises augmentent leur chiffre d'affaires en offrant de la valeur ajoutée aux clients plus rapidement, et réduisent leurs coûts en optimisant leurs opérations. Comment y parviennent-elles ? Elles renforcent leur avantage concurrentiel grâce à l'analytique des données.

Analytique des données : définition

L'analytique des données consiste à collecter des insights à partir de données extraites, transformées et centralisées pour découvrir et analyser des modèles, des relations, des tendances, des corrélations et des anomalies cachés, et pour valider une théorie ou une hypothèse.

Autrefois, les données étaient analysées pour prendre des décisions dans l'avenir. Aujourd'hui, les données peuvent être analysées pour prendre des décisions en temps réel, repérer des tendances émergentes et dévoiler des insights qui ne seraient pas évidents avec les processus de données existants.

Analytique des données : étude de cas

Dans une récente enquête sectorielle, les personnes interrogées dans cinq pays indiquent que les principales utilisations des données et de l'analytique visent à favoriser l'efficacité des processus et des coûts (60 %), favoriser la stratégie et le changement (57 %), surveiller et améliorer les performances financières (52 %).

Les personnes interrogées ont également déclaré que les trois principales tendances ayant le plus d'impact sur leurs initiatives en matière d'analytique sont : le cloud computing, le Big Data et l'intelligence artificielle/le machine learning. Le cloud computing, ou informatique dans le cloud, en particulier, a un impact sur la rapidité avec laquelle les entreprises peuvent obtenir des insights à partir des données. Cela crée une culture dans laquelle les clients peuvent se permettre d'être plus exigeants. Ils attendent de meilleurs produits et de meilleurs services, et ils les veulent dans l'immédiat.

Avantages de l'analytique des données

L'analytique des données peut contribuer à améliorer les processus métier. Les données peuvent fournir une image plus claire de ce qui est efficace et de ce qui ne l'est pas, et les analystes peuvent analyser en profondeur les données pour faire émerger des causes profondes.

L'analytique des données dynamise le chiffre d'affaires en permettant aux collaborateurs de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Lorsqu'elles disposent de suffisamment de données à analyser, les entreprises peuvent prédire le comportement des clients, comprendre leurs besoins et réagir en temps réel en modifiant ou en ajoutant des produits pour répondre à la demande. Il peut en résulter un avantage concurrentiel net, une amélioration de l'expérience client, ainsi qu'une meilleure acquisition ou rétention des clients.

Processus d'analytique des données

Pour tirer parti des avantages de l'analytique des données, une unité opérationnelle doit disposer d'un espace de stockage de données, afin que des informations précises et fiables puissent être analysées.

La première étape du processus d'analytique des données consiste à déterminer les données nécessaires pour atteindre les objectifs de l'entreprise. En général, les entreprises utilisent des données internes, complétées par des données provenant de sources extérieures. Elles sont ensuite organisées en groupes logiques.

L'étape suivante consiste à collecter les données dans un lieu central pour l'analyse, généralement un data warehouse. Il s'agit d'un processus technique qui implique d'associer les éléments de données des bases de données sources au warehouse correspondant. Chaque champ est mappé de la source à la destination, et des formules sont appliquées pour convertir les formats de données, afin de répondre aux exigences du data warehouse.

Analyse de différents types de données

Les systèmes existants sont performants pour analyser les données structurées, mais les méthodes traditionnelles ne sont pas conçues pour extraire de la valeur à partir de données non structurées. L'analyse moderne des données est capable de combiner des données structurées et non structurées pour y ajouter de la profondeur d'analyse et du contexte.

Les données structurées sont organisées dans une base de données relationnelle, d'une manière qui est facile à traiter et à manipuler par les technologies traditionnelles. Exemples de données structurées : numéros de téléphone, codes postaux, devises ou dates. Les données structurées ont tendance à refléter le passé, ce qui est idéal pour l'analyse historique.

Les données non structurées comprennent par exemple les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les articles, les images satellite ou les données de capteurs. Elles peuvent être stockées dans une base de données non relationnelle comme NoSQL. Les données non structurées reflètent mieux le présent et peuvent même contribuer à prévoir l'avenir.

Une fois les données collectées, elles sont validées afin de découvrir et de corriger d'éventuels problèmes de qualité des données susceptibles d'affecter la qualité de l'analyse. Cela inclut l'exécution de processus de profilage des données, pour s'assurer que le dataset est cohérent et complet, ainsi que l'exécution de processus de nettoyage des données pour s'assurer que les informations et les erreurs dupliquées sont éliminées.

Les données sont maintenant prêtes à être analysées à l'aide d'outils de visualisation des données pour découvrir des corrélations, des modèles et des tendances cachés qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions commerciales.

Six types d'analytique des données

Les différents types d'analytique des données vont de l'analytique descriptive à l'analytique avancée. Une entreprise peut choisir un (ou plusieurs) de ces types en fonction de son propre stade de développement ou de ses processus décisionnels. Les entreprises qui ne sont pas axées sur les données, ou celles qui prennent des décisions de manière réactive, peuvent s'appuyer sur l'analytique descriptive à des fins de reporting. Les entreprises axées sur les données et qui doivent prendre des décisions rapidement s'appuieront probablement sur l'analytique prédictive/prescriptive.

L'analytique descriptive indique ce qui s'est produit par le passé. C'est le type d'analyse le plus couramment proposé par la technologie traditionnelle. Elle inclut par exemple les décomptes d'inventaires, les numéros de production, le montant moyen dépensé par client et les variations annuelles de ventes.

L'analytique prédictive prédit ce qui peut se passer dans le futur sur la base de données présentes. Par exemple, elle peut anticiper le comportement des clients, les pannes d'équipement ou l'impact des conditions météorologiques sur les ventes. L'analytique prédictive est également utilisée pour la détection des fraudes, l'optimisation des campagnes de marketing et la prévision des stocks. Les cotes de crédit sont un exemple d'analytique prédictive, car elles indiquent la probabilité d'un défaut de paiement sur la base du comportement passé.

L'analytique prescriptive est à la pointe de l'analytique des données. Elle prescrit un plan d'action pour résoudre un problème ou tirer parti d'une opportunité. Elle peut évaluer une variété de résultats possibles en fonction d'actions spécifiques. Il s'agit d'une extension de l'analytique prédictive. Une fois l'avenir prédit, l'analytique prescriptive suggère des mesures possibles pour éviter un problème ou saisir une opportunité.

L'exploration de données est une forme d'analytique avancée. Il s'agit du processus consistant à transformer les données non structurées en informations utiles telles que les modèles, les corrélations et les anomalies. L'exploration de données permet de trouver l'aiguille dans la botte de foin.

L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont également considérés comme des outils d'analytique avancée. L'intelligence artificielle est la capacité d'un ordinateur à traiter des informations de manière humaine, comme comprendre une question et être capable d'y répondre. Le machine learning fait référence à la capacité d'un ordinateur à se programmer lui-même. Ils constituent tous deux une puissante combinaison qui peut éliminer les points de friction du processus d'analytique des données en en automatisant presque toutes les étapes, y compris la recherche de nouvelles sources de données, la structuration des données à analyser et la suggestion de mesures à prendre et d'actions à mener en conséquence.

L'exploration de texte, une autre forme d'analytique avancée, prend en charge le traitement du langage naturel (NLP), c'est-à-dire la capacité d'un ordinateur à lire un texte ou à écouter un langage. Les systèmes d'IA parcourent régulièrement le web pour trouver de nouvelles informations afin de servir les objectifs d'analytique d'une entreprise. Des contenus texte peuvent également être scannés à partir de livres et de documents comme matériels de recherche pour le système.

Qu'est-ce que l'analytique Big Data ?

Le Big Data est un terme clé utilisé pour décrire la collecte, l'analyse et le stockage d'énormes quantités d'informations digitales structurées et non structurées dans le but d'optimiser les opérations. L'analyse du Big Data est le processus d'évaluation de ces informations digitales en une veille économique utile pour l'entreprise.

À mesure que le Big Data prend de l'ampleur, de plus en plus d'outils et de techniques sont mis en ligne pour simplifier le processus, et le rendre plus efficace. Le cloud est l'environnement le plus pratique pour l'analyse du Big Data, car il est conçu pour stocker des quantités massives de données à un coût raisonnable. Il met l'analyse des données à la disposition des décideurs de l'ensemble de l'entreprise (et pas seulement des experts IT ou en données) en les invitant à collaborer. Actuellement, les meilleurs outils d'analyse des données migrent vers le cloud, et leurs fournisseurs mettent plus de puissance et de performance à disposition dans les versions cloud de leurs solutions.

La migration et l'intégration de données dans un data warehouse s'effectuent également mieux dans le cloud. Les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) fonctionnent de manière transparente dans le cloud pour extraire des données d'une source, les transformer dans un format compatible avec leur destination et les charger dans le warehouse.

L'analytique Big Data pour les entreprises consiste à étendre la veille économique traditionnelle et à générer des rapports pour le traitement analytique des données en ligne (OLAP), qui fournit une analytique des tendances ainsi qu'une analytique avancée, prédictive et prescriptive.

Il existe un certain nombre d'outils d'analyse dans le cloud, tels que Hadoop et NoSQL, qui sont conçus pour stocker, structurer et récupérer rapidement des données volumineuses. Hadoop est une plateforme open source d'analyse de données pensée pour exploiter rapidement les données volumineuses. Elle est gratuite et peut fonctionner sur du matériel de base tels que des ordinateurs ou des serveurs simples, qui peuvent exécuter des environnements de base de données à échelle réduite au lieu de nécessiter des serveurs plus onéreux, ce qui permet de réduire les coûts.

L'analytique des données et le cloud : faire avancer l'entreprise.

L'analytique des données, y compris l'analytique Big Data, aident les entreprises à générer de la croissance. Une entreprise capable de transformer ses données en insights exploitables peut bénéficier de processus améliorés, d'une prise de décision plus rapide, d'une productivité accrue, de renseignements plus clairs sur la façon dont les clients utilisent les produits, du développement de nouveaux produits et services, etc. Les bénéfices de l'analytique avancée en temps réel pour l'entreprise continuent à être toujours plus mis en évidence.

Pour en tirer profit, la plupart des entreprises auront besoin d'une plateforme d'intégration de données pour relier leurs données historiques à de nouvelles sources de données, en connectant les données traditionnelles on-premise et les sources de données externes à un data warehouse basé dans le cloud.

Les outils de gestion et d'analyse des données de Talend, basés dans le cloud, rationalisent le processus de transfert des données dans un warehouse et l'extraction d'insights pour la prise de décisions. Talend Data Fabric est une suite d'applications de gestion de données, qui comprend des outils puissants pour réussir les migrations dans le cloud. Elle permet d'accéder à toutes les solutions et fonctionnalités de Talend, à partir d'une interface unique, qui garantit la cohérence et le contrôle de toutes vos données d'entreprise.

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