L’objectif ultime de l’analytique des données est d’aider les entreprises à prendre des décisions plus pertinentes et à améliorer leurs performances. Les organisations capables de comprendre les données et de les utiliser de manière appropriée peuvent améliorer les performances de l’entreprise grâce à une stratégie data-driven et à des processus organisationnels optimisés.
Qu’est-ce que l’analytique de données ?
L’analytique des données est le processus d’analyse des jeux de données pour identifier les tendances, comprendre les comportements des clients et développer des insights et des conclusions exploitables. Les outils et technologies d’analytique des données, qu’il s’agisse de packages autonomes ou d’une suite plus large de gestion des données tout-en-un, comme une customer data platform (CDP), sont désormais largement utilisés par diverses entreprises commerciales pour prendre des décisions plus éclairées sur la base des données.
Les entreprises qui utilisent l’analytique de données peuvent plus efficacement augmenter leur chiffre d’affaires, améliorer leur efficacité opérationnelle, optimiser leurs campagnes marketing et améliorer la réponse du service client. Une bonne intégration de l’analytique des données dans votre organisation vous permet de réagir rapidement aux événements imprévisibles et aux tendances de consommation, et de vous démarquer de vos concurrents.
Les applications modernes d’analytique de données sont dotées de capacités d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) qui rassemblent, trient et analysent les données plus rapidement et plus efficacement que ce que les employés peuvent faire manuellement, ce qui les libère pour des tâches plus stratégiques.
Les dirigeants d’aujourd’hui sont très conscients de l’importance que revêtent la compréhension des données et leur exploitation à l’aide d’outils d’analytique avancés pour impacter leurs résultats. En fait, 74 % des cadres dirigeants estiment que des données de qualité leur donnent un avantage concurrentiel sur les autres entreprises.
Quels sont donc les quatre principaux types d’analytiques de données que les organisations utilisent pour prendre des décisions plus judicieuses et améliorer les performances de l’entreprise ? Voici la répartition.
Quels sont les quatre types d’analytiques de données ?
Les quatre types d’analytiques de données sont les suivants :
- Analytique descriptive
- Analyse diagnostique
- l’analyse prédictive, et
- Analyse prescriptive
1. Analytique descriptive
L’analytique descriptive est le type d’analytique le plus courant et le plus simple. L’analytique descriptive est le fondement de l’établissement des rapports, car elle permet de répondre à des questions telles que :
- Que s’est-il passé ?
- Où cela s’est-il produit ?
- Comment cela s’est-il produit ?
- Quand cela s’est-il produit ?
L’analyse descriptive peut être divisée en deux catégories : Les rapports ad hoc et les rapports standard.
- Un rapport standard est formaté et délivré sur un seul sujet. Par exemple, un rapport mensuel sur les performances du site est remis au leadership.
- Les rapports ad hoc sont conçus dans un but unique et ne sont pas périodiques. Ils sont créés pour répondre à une question spécifique et sont utilisés pour obtenir des informations plus approfondies sur un sujet particulier.
2. Analytique diagnostique
Si l’analyse descriptive répond à la question de savoir « ce qui » s’est passé, l’analyse diagnostique est le processus d’examen d’un jeu de données pour comprendre « pourquoi » quelque chose s’est produit. L’analytique diagnostique permet la découverte et l’exploration de données afin d’examiner les tendances, d’établir des corrélations entre les variables et de déterminer les relations de cause à effet lorsqu’elles existent.
L’analytique diagnostique peut être divisée en deux catégories : la découverte et les alertes, et l’interrogation et l’exploration. La découverte et les alertes informent les utilisateurs d’un problème potentiel avant qu’il ne se produise, tandis que les requêtes et les explorations sont utilisées pour extraire plus de détails d’un rapport.
3. Analytique prédictive des données
Si l’analyse descriptive pose la question de savoir ce qui s’est passé, et l’analyse diagnostique celle de savoir pourquoi quelque chose s’est passé, l’analyse prédictive, elle, pose la question de savoir ce qui peut se passer : « Qu’est-ce qui pourrait arriver ? » Les analytiques prédictives analysent les tendances historiques des données, combinées à l’examen des tendances du secteur, pour donner aux professionnels du marketing et aux utilisateurs professionnels des prévisions sur les tendances futures. Cela les aide à comprendre les corrélations et les causalités, et donne aux dirigeants la possibilité de formuler des stratégies basées sur les scénarios les plus probables. Aujourd’hui, l’analyse prédictive est devenue l’une des catégories d’analytique de données les plus utilisées et les plus discutées.
L’analytique prédictive peut être divisée en deux catégories : la modélisation prédictive et la modélisation statistique.
- La modélisation prédictive est une technique statistique utilisant le ML et le data mining pour prédire et prévoir des résultats futurs probables à l’aide de données historiques et existantes. La modélisation prédictive consiste à analyser des données et à projeter ce qu’elles apprennent sur un modèle généré pour prévoir les résultats probables.
- La modélisation statistique est le processus d’application de l’analyse statistique à un ensemble de données. Un modèle statistique est une représentation mathématique des données observées. En appliquant des modèles statistiques aux jeux de données, les organisations peuvent comprendre et interpréter les informations de manière plus stratégique. Au lieu de passer au crible des données brutes, un modèle statistique permet aux professionnels du marketing d’identifier les relations entre les variables, de faire des prédictions sur de futurs ensembles de données à l’aide de la modélisation prédictive et de fournir des visualisations de cet ensemble de données.
4. L’analytique prescriptive des données
Si l’analyse prédictive s’interroge sur ce qui pourrait se produire demain, l’analyse prescriptive répond par : « Voici ce qu’il faut faire ensuite ». Les professionnels du marketing et les dirigeants qui veulent vraiment adopter la prise de décision basée sur les données déploient un logiciel d’analyse prescriptive. L’analyse prescriptive prend en compte toutes les données recueillies dans les prédictions passées, présentes et futures pour offrir des informations exploitables et des conseils. L’analyse prescriptive utilise des technologies basées sur l’IA et le ML pour aider à prédire les résultats et identifier la meilleure action à entreprendre.
L’analytique prescriptive vous permet de tester les bonnes variables et de suggérer de nouvelles variables qui ont plus de chances de générer un résultat positif.
Perspectives pour l’avenir
Les dirigeants modernes savent que les données et l’analytique de données sont un élément fondamental de leur stratégie d’entreprise.
Les entreprises sont de plus en plus habiles à exploiter les données et les analyses de données et les intègrent plus efficacement dans leurs opérations globales. Selon Treasure Data, 63 % des dirigeants du retail déclarent utiliser les données relatives aux clients pour influencer l’offre de produits. Selon le rapport CX Experience 2022, 65 % des chefs d’entreprise déclarent que leur objectif est de créer un écosystème de données cohérent et de normaliser la collecte de données.
Pour les dirigeants modernes qui veulent être davantage data-driven, l’adoption de l’analytique des données sous toutes ses formes les aidera à prendre des décisions plus intelligentes afin d’améliorer les performances de l’entreprise.
