Tout savoir sur l'analytique métier des données

Les organisations ont aujourd'hui accès à une quantité presque illimitée de données. Mais, si cette masse d'informations constitue à première vue une véritable mine d’or, elle a également tendance à réduire la visibilité des entreprises. Résultat : celles-ci ne parviennent plus à distinguer les renseignements potentiellement importants pour leur business des données inutiles. C’est pourquoi les entreprises misent de plus en plus sur l'analytique : retrouvez notre décryptage et la définition des données analytiques dans cet article.

Définition des données analytiques

Identifier les futures tendances, mesurer la performance d’un service, prévoir le rendement du dernier investissement effectué… De façon globale, l'analytique des données désigne l’ensemble des méthodes utilisées par les entreprises pour extraire toute la valeur des données collectées. Au cœur de cette discipline, on retrouve la Business Analytics (ou analytique métier) : aidée du Machine Learning, de la Data Visualisation ou encore du Data Mining, elle permet aux organisations d’anticiper les événements à venir et donc d’ajuster leur stratégie d’entreprise. Les deux notions répondent à une seule et même mission : optimiser la prise de décision.

Quels sont les différents types d’analytique de données ?

L’analytique descriptive : il s’agit du niveau d'analyse le plus basique. L’analyse descriptive s'appuie sur les data brutes afin de tirer un bilan des événements passés. L’entreprise est capable de dégager des tendances grâce à des outils de reporting, mais ne sait pas pourquoi les événements se sont déroulés.

L’analytique diagnostic : ici, on cherche à comprendre pourquoi un phénomène s’est produit. Les informations sont traitées en vue de déterminer des liens et des modèles entre les données et de découvrir les causes de ce phénomène.

L’analytique prédictive : à l’aide du data mining (ou exploration de données), cette technique interprète les données actuelles et passées afin d’anticiper les événements futurs. À ce stade, l’entreprise sait quel événement s’est produit, pour quelles raisons et les faits qui pourraient se présenter à l'avenir. Loin d’être une science exacte, l'analyse prédictive est utilisée par les organisations comme un outil les aidant à détecter des opportunités commerciales ou à prévenir d’éventuels risques. Elle sert par exemple à gérer un stock ou à prévoir le prix d’un produit en fonction de la demande (comme le font les compagnies aériennes pour les billets d’avion).

L’analytique prescriptive : l’analytique prescriptive constitue un modèle analytique encore plus sophistiqué que l’analyse prédictive. Celle-ci se sert des types d’analyses précédentes de façon à donner des recommandations concrètes à l’entreprise. Associée au Big Data et à l’Intelligence Artificielle, elle vise à optimiser la prise de décision stratégique.

Avantages des données analytiques

Les données analytiques représentent une ressource précieuse au service de votre entreprise. Elles vous permettent notamment de :

• Rester compétitif : suivez les tendances et les évolutions de votre secteur d'activité ;
• Augmenter votre réactivité : mesurez la performance de votre activité en temps réel et réduisez le temps de réaction de vos équipes en cas de problème ;
• Améliorer votre flexibilité : adaptez-vous aux opportunités commerciales futures grâce aux prédictions de l'analytique métier ;
• Maximiser le processus décisionnel : appuyez-vous sur des données fiables pour prendre des décisions éclairées et bénéfiques à votre activité.

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