Tout savoir sur l’analytique commerciale et la data analytics

Partout, le big data transforme et alimente la prise de décision. Des grandes entreprises aux établissements d'enseignement supérieur et organismes publics, les données provenant de pléthore de sources aident les organisations à étendre leur portée, à stimuler leurs ventes, à fonctionner plus efficacement et à lancer de nouveaux produits ou services.

Afin de donner du sens à toutes ces données et de les utiliser pour être plus compétitives, les entreprises doivent exploiter à la fois l'analytics des données et l'analytics commercial. Ces deux domaines sont souvent confondus car ils peuvent paraître interchangeables. Dans cet article, nous examinerons les objectifs de chacun et comparerons les rôles et responsabilités pour vous aider à opter pour la voie qui vous convient le mieux.

Data analytics et business analytics : définitions

L'analytics commercial et l'analytics des données impliquent toutes deux de manipuler des données, d'en extraire des informations et de les utiliser pour améliorer les performances de l'entreprise. Quelles sont les différences fondamentales entre ces deux fonctions ?

L'analytics commercial se concentre sur les implications commerciales plus larges des données et les actions qui devraient en découler, comme la pertinence pour une entreprise de développer une nouvelle ligne de produits ou de privilégier un projet par rapport à un autre. L'expression « analytics commercial » fait référence à une combinaison de compétences, d'outils et d'applications qui permettent aux entreprises de mesurer et d'améliorer l'efficacité des fonctions commerciales essentielles telles que le marketing, le service clientèle, les ventes ou l'IT.

L'analytics des données consiste à passer au peigne fin d'énormes ensembles de données afin d'en extraire des modèles et tendances, de tirer des conclusions sur des hypothèses et d'étayer les décisions d'entreprise grâce à des insights basés sur des données. L'analytics des données tente de répondre à des questions telles que : « Quelle est l'influence de la géographie ou des facteurs saisonniers sur les préférences des clients ? » ou « Quelle est la probabilité qu'un client nous quitte pour un concurrent ? » La pratique de l'analytics des données englobe de nombreuses techniques et approches diverses. Elle est souvent appelée science des données, exploration des données, modélisation des données ou analytics du big data.

Une introduction à l'analytics commercial

L'analytics commercial, aussi appelée Business Analytics (BA), est l'exploration itérative des données d'une entreprise. Elle met l'accent sur l'application de techniques d'analyse statistique pour révéler des informations qui peuvent favoriser l'innovation et la performance financière. Les entreprises axées sur l'analytics traitent le big data comme un atout précieux qui vient alimenter la planification et soutient les stratégies futures, tandis que l'analytics commercial les aide à tirer le meilleur parti de cette mine d'or d'insights.

Il existe trois principaux types d'analytics commercial : descriptif, prédictif et prescriptif. Ils sont généralement mis en œuvre par étape et peuvent, ensemble, répondre ou résoudre à peu près toutes les questions ou problèmes qu'une entreprise est susceptible de se poser.

• L'analytics descriptif répond à la question : « Que s'est-il passé ? » Ce type d'analytics évalue les données historiques pour obtenir des informations sur la façon de planifier l'avenir. Grâce à la disponibilité de données en libre-service, d'outils et tableaux de bord de découverte, les dirigeants et les professionnels non techniques peuvent tirer parti des insights générés par le big data pour améliorer les performances de leur entreprise.
• L'analytics prédictif est la prochaine étape en matière d'analyse. Il utilise le machine learning ainsi que des techniques statistiques pour aider les entreprises à anticiper la probabilité d'évènements futurs. L'analytics prédictif étant par nature probabiliste, il ne peut donc pas prédire l'avenir. Il ne peut que suggérer le résultat le plus probable en fonction de ce qu'il s'est produit par le passé.
• L'analytics prescriptif explore les actions qu'il est possible d'entreprendre sur la base des résultats de l'analytics descriptif et prédictif. Ce type d'analytics combine des modèles mathématiques et des règles commerciales pour optimiser la prise de décision en recommandant de multiples réponses possibles à différents scénarios et compromis.

Les entreprises peuvent utiliser une partie ou la totalité de ces techniques, pas nécessairement dans cet ordre. L'analytics commercial peut être mis en œuvre dans n'importe quel service, des ventes au développement de produits en passant par le service clientèle, grâce à des outils facilement accessibles avec des interfaces intuitives et une intégration totale avec plusieurs sources de données. Nombreuses sont les solutions qui offrent aux utilisateurs la possibilité d'appliquer des modèles analytiques avancés sans l'aide d'un data scientist, créant de nouvelles opportunités de trouver des insights cachés dans de grands ensembles de données.

L'analytics commercial nécessite des volumes adéquats de données de haute qualité, de sorte que les entreprises qui cherchent des résultats précis doivent intégrer et rapprocher les données entre différents systèmes, puis déterminer quels sous-ensembles de données mettre à la disposition de l'entreprise.

Une introduction à l'analytics des données

L'analytics des données est le processus de collecte et d'examen des données brutes afin d'en tirer des conclusions. Chaque entreprise recueille des volumes massifs de données, notamment des chiffres de vente, des études de marché, des données logistiques ou transactionnelles. La valeur réelle de l'analytics des données réside dans sa capacité à reconnaître des modèles dans un ensemble de données qui peuvent indiquer des tendances, des risques ou des opportunités. L'analytics des données permet aux entreprises de modifier leurs processus sur la base de ces enseignements afin de prendre de meilleures décisions. Il peut s'agir de déterminer les nouveaux produits à mettre sur le marché, d'élaborer des stratégies pour conserver des clients importants ou d'évaluer l'efficacité de nouveaux traitements médicaux.

Les techniques d'analytics des données les plus couramment utilisées ont été automatisées pour accélérer le processus d'analyse. Grâce à la disponibilité étendue de plateformes d'analyse puissantes, les data analysts peuvent trier d'énormes quantités de données en quelques minutes ou heures au lieu de plusieurs jours ou semaines en utilisant:

• L'exploration des données (ou data mining) : c'est le tri dans de grands ensembles de données pour identifier des tendances, modèles et relations.
• L' analytics prédictif : il regroupe des données historiques pour aider les entreprises à s'adapter de manière adéquate aux évènements futurs, tels que le comportement des clients et des pannes d'équipement.
• L'apprentissage automatique (ou machine learning) : des probabilités statistiques sont exploitées pour apprendre aux ordinateurs à traiter les données plus rapidement que la modélisation analytique classique.
• L'analytics big data : elle s'appuie sur des outils d'exploration de données, d'analytics prédictif et de machine learning pour transformer les données en business intelligence.
• Le text mining : cette approche permet de repérer les modèles et les sentiments dans les documents, les e-mails et autres contenus textuels.

Alors que de plus en plus d'entreprises déplacent leurs applications stratégiques vers le cloud, elles gagnent en capacité d'innover plus rapidement avec le big data. Les technologies cloud créent un environnement évolutif et innovant, où les équipes d'analytics des données peuvent stocker toujours plus de données, y accéder et les explorer plus facilement, ce qui permet de rentabiliser plus rapidement les nouvelles solutions.

Analytics des données ou commercial : comparaison

La plupart des gens s'accordent à dire que les outils d'analytics des données et commercial partagent le même objectif final : exploiter les technologies et les données afin d'améliorer les performances de l'entreprise. Dans un monde data-driven, où le volume d'informations dont disposent les entreprises continue de croître de manière exponentielle, ces deux fonctions peuvent travailler en tandem pour maximiser l'efficacité, révéler des analyses pertinentes et aider les entreprises à faire la différence.

Cette comparaison devrait contribuer à dissiper une partie de la confusion entre l'analytics des données et l'analytics commercial.

Analyste commercial ou data analyst : comparaison des fonctions

Les analystes commerciaux et les data analysts travaillent tous deux avec des données. La différence réside dans ce qu'ils en font. Les analystes commerciaux utilisent les données pour prendre des décisions stratégiques. Les data analysts recueillent des données, les manipulent, identifient des informations utiles et transforment leurs résultats en insights digestibles. L'analyse des données est leur objectif final.

Pour ces deux rôle, il convient d'aimer travailler avec tout type de données, d'avoir un esprit analytique, de disposer de bonnes compétences en résolution de problèmes et d'avoir une vue d'ensemble. Si vous hésitez entre ces deux parcours, il est tout aussi important de comprendre en quoi ils diffèrent.

• Les analystes commerciaux utilisent les données pour identifier les problèmes et les solutions, mais n'effectuent pas une analyse technique approfondie des données. Ils opèrent à un niveau conceptuel, définissent la stratégie, communiquent avec les parties prenantes et s'intéressent aux implications commerciales des données. Les data analysts, quant à eux, passent la majorité de leur temps à rassembler des données brutes provenant de diverses sources, à les nettoyer et les transformer, et à appliquer une série de techniques spécialisées pour extraire des informations utiles et élaborer des conclusions.
• Les analystes commerciaux possèdent généralement une vaste expérience spécialisée dans des domaines tels que l'e-commerce, la fabrication ou la santé. Les personnes occupant ce poste s'appuient moins sur les aspects techniques de l'analyse que les data analysts, même si elles doivent disposer d'une connaissance pratique des outils statistiques, des langages de programmation courants, des réseaux et bases de données.
• Les analystes commerciaux doivent maîtriser la modélisation et la collecte d'exigences, tandis que les data analysts ont besoin de solides compétences en business intelligence, en data mining et en technologies à la demande telles que le machine learning et l'intelligence artificielle.
• Pour les analystes commerciaux, une solide formation en administration des affaires est un réel atout. De nombreux analystes commerciaux ont une formation en gestion, en commerce, en IT, en sciences informatiques ou dans des domaines connexes. D'autre part, un bagage en mathématiques ou technologies de l'information est souhaitable pour les data analysts, qui ont besoin de comprendre des statistiques complexes, des algorithmes et des bases de données.

Autres compétences requises pour chaque fonction

Outre les compétences techniques et spécifiques aux métiers, les analystes commerciaux et data analysts ont tous besoin de compétences autres pour réussir.

Un analyste commercial doit être capable de :

• Déployer une vision d'ensemble d'un problème ou d'un défi commercial.
• Travailler avec des personnes de toute l'entreprise pour obtenir les informations nécessaires à la conduite du changement.
• Développer des plans de gestion de projets, des rapports et analyses clairs et compréhensibles.
• Échanger et communiquer avec les parties prenantes à tous les niveaux de l'entreprise.
• Présenter ses recommandations de manière claire et convaincante à différents publics.

Un data analyst doit être capable de :

• Traduire les données en insights métier utiles.
• Travailler de manière indépendante.
• Identifier les ensembles de données pertinents et les ajouter au fur et à mesure.
• Synthétiser ses résultats avec clarté et pertinence.
• Définir de nouveaux processus de collecte et d'analyse des données selon les besoins.

Vos premiers pas avec l'analytics commercial et l'analytics des données

Des start-ups les plus récentes aux groupes mondiaux déjà bien établis, chaque entreprise doit exploiter les données pour innover et se développer. Les pratiques en matière d'analytics des données et d'analytics commercial partagent un objectif commun d'optimisation des données pour améliorer l'efficacité et résoudre les problèmes, avec toutefois des différences fondamentales.

Quelle que soit la voie choisie, vous devrez recueillir des données pertinentes et fiables auprès de nombreuses sources, rapidement, facilement et en toute sécurité. La solution Talend Data Fabric accélère le processus d'analytics en fournissant une suite unique d'applications en libre-service basées dans le cloud pour l'intégration et l'intégrité des données. Si vous avez confiance dans la qualité de vos données, vos parties prenantes seront assurées de prendre à chaque fois les bonnes décisions commerciales. Essayez Talend Data Fabric dès aujourd'hui pour prendre des décisions data-driven.