L'analytique avancée et son importance pour votre entreprise

Table des matières

L’analyse poussée emploie des méthodes complexes et modernes que les entreprises utilisent pour élaborer de meilleures prévisions et prendre des décisions plus éclairées en matière commerciale.

Les techniques traditionnelles d’analyse de données et de veille économique apparaissent inefficaces pour de nombreux cas d’application dans notre environnement technologique en constante évolution.

Aujourd’hui, de nombreuses organisations délaissent les approches traditionnelles au profit de techniques modernes, tirant ainsi parti des atouts de l’analyse avancée.

De nombreuses techniques utilisées dans l’analyse poussée englobent l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), et bien d’autres, offrant ainsi une aide précieuse aux organisations de diverses manières.

Qu’il s’agisse de concevoir des campagnes marketing, de déceler les failles dans les nouvelles politiques d’entreprise, ou d’améliorer la sécurité des systèmes bancaires, l’utilisation de l’analyse avancée est en pleine expansion.

Cet article abordera les analyses poussées et leur importance pour votre entreprise.

C’est parti !

Qu’est-ce que l’analyse poussée ?

L’analyse poussée est une méthode d’analyse de données qui exploite une variété d’outils et de techniques d’analyse pour anticiper des événements, prédire des résultats, prendre des décisions optimisées et extraire des informations précieuses afin d’améliorer les activités.

Les techniques d’analyse utilisées dans ce cadre incluent l’IA, les algorithmes de ML, la modélisation prédictive, l’automatisation des processus métier, l’apprentissage profond, etc., afin d’étudier et d’analyser les données commerciales provenant de sources multiples. Les solutions et outils d’analyse avancée étendent et combinent l’analyse prescriptive et prédictive pour visualiser les données, identifier des tendances et améliorer la prise de décision.

L’analyse poussée est mise en œuvre dans divers secteurs et entreprises, notamment l’exploration de données, le marketing, la publicité et la cybersécurité. De nombreuses entreprises l’utilisent pour mieux comprendre leurs activités, repérer les faiblesses des politiques, anticiper les dynamiques du marché, identifier les nouvelles tendances et exploiter son potentiel à de nombreuses autres fins.

De nombreuses approches complexes, telles que la culture numérique, l’analyse de regroupement, le traitement d’événements complexes, les statistiques multivariées, l’aide à la décision, etc., sont également considérées comme faisant partie de l’analyse avancée.

La liste des approches relevant de l’analyse poussée ne cesse de s’allonger, et de nouvelles techniques sont adoptées au fil du temps. Cependant, les tâches fondamentales que cette méthode d’analyse aide à accomplir sont la segmentation, la classification, la corrélation, la prévision et l’association.

La segmentation aide à regrouper des données similaires.
La classification permet de catégoriser les éléments non classés.
La corrélation est une tâche qui révèle les liens entre les caractéristiques des éléments.
La tâche de prévision fournit à l’entreprise une projection du résultat futur.
L’association aide l’entreprise à évaluer la fréquence d’une cooccurrence de deux données dans un ensemble de données brutes. Elle permet également d’identifier la dérivation de règles.

Analyse poussée : avantages

L’analyse poussée est une méthode puissante employée par de nombreuses entreprises à travers le monde. Elle donne aux entreprises l’accès à une multitude de techniques d’analyse de données, les aidant à surmonter les défis commerciaux et à assurer leur croissance.

Voici les avantages de l’analyse poussée :

Prévisions précises : Le principal avantage de l’analyse poussée, qui a attiré la majorité des entreprises, est la grande précision des prévisions. Contrairement aux anciens outils de BI qui comportent encore des éléments d’incertitude, l’analyse avancée peut prédire les résultats avec plus d’efficacité et vous aider à orienter vos décisions commerciales dans la bonne direction.

Meilleure gestion des risques : Le risque est une composante inhérente à toute entreprise, et l’analyse avancée est la solution idéale pour le minimiser. La grande précision des prévisions aide l’organisation à mieux gérer les risques et à limiter les erreurs coûteuses. Que vous démarriez une nouvelle entreprise ou que vous lanciez un produit, l’analyse avancée peut vous aider à prévenir des pertes potentielles.

Analyse approfondie : Grâce aux outils d’analyse avancée, vous pouvez obtenir des informations exploitables plus profondes sur les données du marché. En analysant la dynamique du marché et en utilisant la modélisation prédictive, vous pouvez identifier le potentiel de votre prochaine action commerciale sur le marché.

Décisions plus rapides : Grâce à des prévisions futures très précises, vous pouvez prendre des décisions plus rapidement concernant n’importe quelle stratégie commerciale. Elle vous aide à étayer toute décision où vous avez prévu un résultat favorable.
Réduction des biais : Un autre avantage majeur de la mise en œuvre d’analyses avancées est sa capacité à réduire les biais cognitifs qui peuvent avoir un impact négatif sur toute décision commerciale. L’analyse avancée fait appel à l’apprentissage automatique et à l’IA, ce qui vous donne un résultat davantage axé sur les données et une solution logique à une décision.
Anticipation des opportunités et des problèmes : En utilisant des outils d’analyse avancés et fiables, les entreprises peuvent identifier de nouvelles opportunités sur le marché et agir en fonction de la demande. De plus, cela peut également vous aider à repérer les problèmes potentiels dans votre approche commerciale et à apporter des modifications en conséquence.

Techniques d’analyse poussée

L’analyse poussée met en œuvre diverses techniques qui travaillent ensemble pour aider les organisations à faire des prédictions et à prendre des décisions commerciales. Voici quelques techniques populaires :

Exploration de données : L’exploration de données est l’une des techniques les plus utilisées pour identifier les schémas, les lacunes et les tendances au sein d’un ensemble de données donné. Elle permet également d’établir une relation entre les variables d’un ensemble de données pour résoudre des problèmes potentiels. L’exploration de données combine l’IA, les statistiques et l’apprentissage automatique pour effectuer efficacement les tâches.
Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments est une technique moderne qui utilise le traitement du langage naturel (TLN), la biométrie et l’analyse de texte pour déterminer si le texte est négatif, neutre ou positif. Elle aide les entreprises à analyser l’émotion de leurs clients potentiels et la façon dont ils perçoivent une marque ou un nouveau produit.
Analyse du Big Data : Il s’agit d’une autre technique bien connue qui est mise en œuvre dans l’analyse poussée pour évaluer de grandes quantités de données non structurées, semi-structurées et structurées. Cette technique est très utile pour identifier les tendances du marché, la corrélation entre les entités, les schémas cachés, les préférences des clients et d’autres informations dissimulées dans un grand ensemble de données.

Visualisation des données : La visualisation des données présente les données sous une forme graphique. Il s’agit d’une pratique d’analyse courante pour les entreprises afin de présenter l’analyse et d’autres informations au moyen d’une représentation graphique. La visualisation des données est plus que de simples graphiques et diagrammes ; elle présente beaucoup plus d’informations, comme la situation de votre entreprise et sa direction.

Analyse de regroupement : L’analyse poussée utilise l’analyse de regroupement pour étudier des ensembles de données non structurés et identifier des groupes de points de données similaires. Il s’agit d’une méthode d’analyse courante qui aide les entreprises à classer les données non structurées et à les utiliser pour trouver des informations connexes. En plus des similitudes, cette technique aide également à identifier les différences entre ces points de données et à les présenter visuellement.
Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est sans aucun doute une technique d’analyse poussée très utilisée, qui permet d’extraire des informations cruciales à partir des sources de données collectées et de créer un modèle détaillé. Cela permet d’identifier des schémas complexes et de formuler des prévisions précises qui aideront à définir la feuille de route de l’organisation.

Traitement d’événements complexes : Le traitement d’événements complexes est une méthode utile qui permet de suivre et d’analyser des flux de données structurées en temps réel, et de prédire des conclusions exploitables très précises. Elle utilise une technique spécialisée de correspondance de schémas pour identifier tout événement ou action et fournir des informations cruciales sur la façon de réagir à cet événement.

Analyse de cohorte : Cette technique permet de diviser des ensembles de données massifs en ensembles liés, puis d’utiliser les informations obtenues pour décider de votre prochaine action sur le marché cible.

Les entreprises utilisent cette technique pour désencombrer d’importantes quantités d’informations sur les clients en fonction de diverses analyses, puis les répartir en groupes apparentés. Elle est souvent utilisée pour vérifier la validité des hypothèses basées sur des données échantillonnées.

Modélisation prédictive : La modélisation prédictive est largement utilisée par les entreprises car elle leur permet de faire des prédictions sur les résultats futurs d’une stratégie commerciale. La prédiction est basée sur des données historiques, et cette technique exploite l’apprentissage automatique et la modélisation statistique pour prévoir le résultat. En se basant sur les prédictions, les entreprises peuvent décider de leurs prochaines actions, tout en minimisant les risques.
Analyse de simulation : L’analyse de simulation est bénéfique pour les entreprises car cette technique vous aide à anticiper différents résultats possibles qui peuvent survenir pendant, avant ou après la mise en œuvre d’une décision.
Statistiques multivariées : Il s’agit d’une technique très poussée qui fait appel à différentes méthodes pour examiner le lien entre différentes variables au sein d’un ensemble de données. Elle identifie la connexion de manière simultanée afin de fournir un résultat précis.
Analyse en continu : L’analyse en continu est une technique poussée moderne qui évalue de manière continue les données à large bande passante en temps réel. De nombreuses entreprises gérant des magasins en ligne utilisent souvent cette technique pour mieux comprendre différentes informations relatives aux ventes et au comportement des clients.
Analyse prescriptive : L’analyse prescriptive est souvent utilisée par les organisations, car elle combine les attributs de l’analyse prédictive et de la veille économique. Cette technique aide les organisations à décider de la prochaine action à entreprendre et à tracer la voie à suivre sur la base des données passées. Elle est spécifiquement utilisée lorsqu’une organisation est sceptique quant à son approche et souhaite savoir quelle approche lui offrira de meilleurs résultats commerciaux.

Veille économique vs analyse poussée

La veille économique (BI) et l’analyse poussée sont les deux choix les plus courants pour aider les entreprises à prendre des décisions très précises basées sur les données. Bien qu’elles visent des objectifs similaires, il existe de nombreuses différences entre elles.

	Analyse Poussée	Veille Économique
Définition	L’analyse poussée emploie diverses techniques modernes et des stratégies de modélisation pour prédire l’avenir et prendre des décisions en conséquence. Elle est principalement axée sur les événements futurs.	La BI utilise les performances précédentes et les données historiques pour aider une organisation à améliorer ses activités. Elle est principalement axée sur les événements passés et présents.
Objectif principal	Son objectif principal est d’identifier des problèmes complexes dans une entreprise et de décider du plan d’action en conséquence.	Elle aide à obtenir des informations sur les données historiques et à résoudre des problèmes mineurs.
Techniques impliquées	Les techniques incluent l’IA, l’apprentissage automatique, l’analyse de regroupement, la modélisation prédictive, la correspondance de schémas et bien d’autres.	Les techniques impliquent l’exploration de données, la création de rapports et l’interrogation.
Utilisation du Big Data	Elle utilise fréquemment le Big Data.	Elle utilise presque régulièrement le Big Data.
Type de données utilisées	L’analyse poussée utilise à la fois des types de données non structurés et structurés.	La veille économique implique des types de données principalement structurés.
Approche	Elle adopte une approche de gestion proactive.	Elle crée une approche commerciale réactive pour le traitement des informations.
Génération de connaissances	Les connaissances sont générées automatiquement dans cette méthode.	Les connaissances sont générées manuellement.
Utilisateurs	Les analystes commerciaux et les data scientists sont les principaux utilisateurs des analyses poussées.	Elle est principalement utilisée par les analystes commerciaux et les utilisateurs.

Cas d’utilisation des analyses poussées

L’analyse poussée peut être utilisée de différentes manières dans votre écosystème d’entreprise actuel, par exemple :

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : L’analyse poussée peut aider votre organisation à évaluer la demande, à modifier les préférences des clients, à s’adapter aux fluctuations des coûts et à créer une chaîne d’approvisionnement dynamique. Elle rend la chaîne d’approvisionnement adaptable aux changements rapides du marché et contribue à réduire les retards, à diminuer les coûts de distribution et à rationaliser les processus.

Réalisation d’une analyse marketing : Elle aide les entreprises à concevoir des campagnes marketing personnalisées et ciblées, et à vendre des produits. De cette manière, vous pouvez éviter les stratégies inefficaces et réduire le gaspillage d’argent. En analysant les résultats futurs, vous pouvez identifier les possibilités de vente incitative et de vente croisée et également améliorer l’expérience client.
Rationalisation des opérations commerciales : Grâce à l’analyse poussée, vous pouvez rationaliser vos opérations et les adapter aux tendances changeantes du marché. Contrairement aux outils de BI qui peuvent ne pas s’adapter correctement aux conditions changeantes du marché, l’analyse poussée peut aider à améliorer les performances, les revenus et la productivité de votre organisation.
Analyse des vecteurs de risque : En mettant en œuvre l’analyse poussée, les entreprises peuvent examiner d’énormes ensembles de données et des flux de données en temps réel. Cela vous permet de déceler des schémas dans les données qui peuvent présenter des risques accrus pour l’organisation. Qu’il s’agisse de fraude au paiement, de failles dans les polices, de passifs d’assurance ou de surveillance de la réputation des clients, l’analyse poussée peut aider à atténuer les risques et à économiser de l’argent.

Quelques outils d’analyse poussée

#1. Countly

Countly est un outil d’analyse poussée efficace qui peut vous aider à mieux comprendre votre entreprise à partir de vos applications. Il est disponible sur un cloud privé ou peut être auto-hébergé. Il vous permet de suivre les performances de votre produit, ainsi que le comportement et le parcours des clients sur les applications de bureau, web et mobiles.

Caractéristiques et avantages :

Propriété et contrôle complets des données
Il est extensible à l’aide de plugins
Accès simplifié aux données avec des tableaux de bord personnalisables
Analyse des produits
Soutien à la stratégie de suivi
Notifications push interactives
Courriel et rapport d’incident
Sécurité accrue grâce aux autorisations d’utilisateurs
Amélioration de la confidentialité des données grâce au respect des réglementations de conformité telles que HIPAA, RGPD et COPPA

Sur GitHub, il a recueilli plus de 5 100 étoiles et 949 forks au total.

#2. Apache Superset

Superset est une plateforme d’exploration et de visualisation de données par Apache. Cette application de veille économique moderne et prête pour l’entreprise peut étendre ou remplacer les outils de BI propriétaires pour de nombreuses entreprises.

Caractéristiques et avantages :

Vous pouvez créer des graphiques rapidement à l’aide de l’interface sans code de Superset
Effectuez des requêtes avancées avec le puissant éditeur SQL basé sur le web
Définissez rapidement des mesures et des dimensions personnalisées avec une couche sémantique légère
Prend en charge presque toutes les bases de données SQL prêtes à l’emploi
Visualisation des données avec de nombreuses belles visualisations comme des graphiques à barres, des visualisations géospatiales, etc.
Options extensibles pour l’authentification de sécurité et les rôles
Couche de mise en cache configurable et légère pour simplifier le chargement de la base de données
Personnalisation avec une API

Il s’intègre également de manière assez fluide à plusieurs sources de données et possède une architecture cloud native conçue de zéro pour une mise à l’échelle facile.

#3. Great Expectations

Great Expectations (GX) permet aux équipes de données de développer une compréhension commune des données collectées grâce à un meilleur profilage, une meilleure documentation et des tests de qualité. Il vous aide à gérer efficacement vos pipelines de données et à déployer rapidement des tests de qualité flexibles et extensibles.

Caractéristiques et avantages :

S’intègre parfaitement dans la pile technologique actuelle et s’intègre aux pipelines CI/CD
Découverte de données accélérée, même pour des volumes de données plus importants
Documentation des données générée automatiquement
Meilleur contrôle et maintenance des données avec des procédures de gouvernance et de sécurité
Alertes et notifications
S’intègre parfaitement avec de nombreux systèmes et outils tels qu’AWS S3, GCP, etc.

Sa documentation est facile à comprendre pour les utilisateurs techniques et non techniques.

Ressources pour apprendre l’analyse poussée

#1. Analyse poussée des données avec Python

Ce cours vous aidera à maîtriser l’analyse poussée en utilisant Python et en résolvant des problèmes en temps réel.

#2. Analyse poussée avec Excel : ensemble d’outils d’analyse de données/Solver

Ce cours enseigne l’analyse poussée des données dans Excel en utilisant des outils d’analyse de données, tels que Toolpak pour les statistiques et Solver pour l’optimisation linéaire.

#3. Analyse poussée avec Spark : Patterns for Learning

Ce manuel pratique rédigé par quatre data scientists de Cloudera vous permet d’effectuer une analyse de données à grande échelle en utilisant Spark. Vous y trouverez des exemples d’approche et de résolution de différents problèmes d’analyse.

#4. Analyse poussée dans Power BI avec R et Python

L’auteur Ryan Wade fournit des recettes Python et R pour vous aider à appliquer différents langages dans le domaine de l’analyse de données à votre travail dans MS Power BI.

#5. Analyse poussée avec Excel 2019

L’auteur Manisha Nigam vous permet d’explorer diverses méthodes et approches d’analyse complexe, de consolidation des données et de prévisions basées sur les tendances récentes.

Conclusion

L’analyse poussée peut s’avérer être une stratégie commerciale très efficace et efficiente pour vous aider à élaborer et à façonner vos objectifs tout en atténuant les risques. Elle évolue sans cesse avec les progrès technologiques, ajoutant davantage de possibilités et devenant encore plus utile. Les grandes marques utilisent déjà l’analyse poussée et elle se généralisera bientôt à d’autres.

Vous pouvez également explorer l’analyse augmentée.

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