Analytique : comment les entreprises modernes utilisent les données pour prendre des décisions

L’analytique a largement dépassé le stade des tableaux de bord et des rapports périodiques. Aujourd'hui, les équipes disposent de modèles prédictifs, d'outils d'analyse en temps réel et d'interfaces conversationnelles qui permettent d'interroger les données en langage naturel.

Les entreprises mettent déjà ces capacités à profit. Dans une étude Omdia de 2026 sponsorisée par Snowflake, 59 % des équipes d’analyse de données ont déclaré utiliser l’IA générative. Pourtant, 96 % des répondants déclarent encore rencontrer des difficultés importantes pour mettre l'IA générative en pratique.

L’écart entre ces deux chiffres révèle un point essentiel sur l’analytique moderne : les nouvelles façons d'exploiter les données permettent d'obtenir plus rapidement des informations et de les rendre plus accessibles, mais elles ne dispensent pas de disposer d'un socle de données solide. La fiabilité des réponses repose toujours sur des données de confiance, des définitions métier cohérentes, un niveau de fraîcheur adapté et une approche analytique correspondant à la décision à prendre.

À mesure que l'analytique se développe, l'enjeu est de relier les outils à des données partagées, au contexte métier et à la gouvernance des données afin que les différentes charges de travail analytiques produisent des informations réellement exploitables.

L’analytique utilise les données pour mesurer les performances, étudier les changements, prévoir les résultats et guider les décisions. On parle aussi d’<em>analytics</em>, terme anglais courant dans les entreprises. Elle englobe le travail récurrent de préparation et de modélisation des données, l’application de méthodes analytiques et la présentation des résultats via des rapports, des tableaux de bord, des applications et d’autres interfaces.

La bonne approche analytique dépend de la question posée et de la rapidité avec laquelle la réponse est requise. Les analyses descriptive et diagnostique aident les équipes à comprendre la performance passée et les raisons de son évolution, tandis que les méthodes prédictives et prescriptives permettent d'anticiper les résultats futurs et d'évaluer les actions possibles. La Business Intelligence (BI) offre aux utilisateurs un moyen récurrent de surveiller et d’explorer des indicateurs définies, tandis que l’analytique en temps réel prend en charge les décisions qui dépendent de données plus récentes.

De plus en plus, les questions métier sont explorées par le biais d’interfaces analytiques assistées par l’IA. Les requêtes en langage naturel, les explications générées et le suivi conversationnel peuvent offrir aux utilisateurs un moyen plus simple et plus flexible de mener à bien une analyse.

Les équipes utilisent diverses approches analytiques pour suivre les performances au fil du temps, étudier de nouvelles questions à mesure que les conditions changent et appliquer les résultats aux décisions opérationnelles et stratégiques.

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L’analytique relie les données aux décisions. Elle permet de suivre la performance, de comprendre pourquoi un résultat évolue, d’anticiper la suite et de choisir entre plusieurs actions. Sans elle, les équipes décident à partir d’impressions ou de chiffres qui se contredisent.

Son intérêt dépasse la production de rapports : c’est une capacité partagée, qui repose sur des données fiables, des définitions communes et une gouvernance claire. Lorsque ces éléments sont réunis, les équipes passent moins de temps à débattre des chiffres et davantage à agir.

Les termes analytique et analyse de données se recoupent largement dans l'usage courant, et les professionnels ne tracent pas toujours la même frontière entre les deux. En règle générale, toutefois, l’analyse de données désigne une activité précise, tandis que l'analytique recouvre la capacité plus large qui permet aux organisations de mener cette activité de manière répétée et cohérente.

• L’analyse de données consiste à examiner des données pour répondre à une question particulière. Un analyste peut chercher à comprendre pourquoi l'attrition client a augmenté au dernier trimestre, comparer les taux de conversion de différentes campagnes ou déterminer quels produits ont le plus contribué à la baisse de la marge.
• L’analytique comprend les systèmes, les processus et les pratiques qui rendent ce travail reproductible. Elle englobe les pipelines de données qui fournissent les informations, les définitions d'indicateurs qui garantissent la cohérence des calculs, les méthodes analytiques utilisées pour étudier les questions, les outils par lesquels les utilisateurs accèdent aux résultats et la gouvernance nécessaire pour les maintenir au fil du temps.

Le reporting recoupe l'analytique, notamment dans le domaine de la Business Intelligence, mais se concentre généralement sur la présentation d'indicateurs et de résultats définis. L’analytique va plus loin dans l’investigation, l’explication, la prédiction et l’aide à la décision. Dans la pratique, les tableaux de bord incluent souvent des fonctions analytiques, tandis que les flux de travail d’analytique se terminent fréquemment par un rapport ou une visualisation.

Un cadre courant répartit l’analytique, ou analyse de données, en quatre types selon la question posée : l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

• L’analyse descriptive résume ce qui s’est déjà produit. Les rapports sur le chiffre d'affaires, les tendances du trafic web, les niveaux de stock et l'historique de l'activité client relèvent tous de cette catégorie.
• L’analyse diagnostique étudie les facteurs associés à un résultat observé. Après avoir identifié une baisse des ventes, par exemple, un analyste peut segmenter les données par région, par produit ou par cohorte de clients pour comprendre où le changement s’est produit et ce qui y a contribué.
• L’analyse prédictive utilise des données historiques et des méthodes statistiques ou de machine learning pour estimer les résultats futurs, tels que la demande, le risque d’attrition ou la défaillance des équipements.
• L’analyse prescriptive évalue les actions possibles à la lumière des objectifs, des contraintes et des résultats attendus. Les modèles d’optimisation, les simulations et les règles de décision viennent fréquemment appuyer ce travail.

Pour ces quatre types, des données fiables et des définitions métier stables constituent la base analytique.

L’analytique commence souvent avant même que quiconque n’ouvre un outil de BI ou n’écrive une requête SQL. La première tâche consiste à décider quelles questions nécessitent des réponses et comment ces réponses influenceront les décisions.

Un flux de travail pratique comprend généralement cinq étapes interconnectées :

1. Définir l’objectif : définissez la question, la décision ou le résultat que l’analyse doit étayer. La question « Pourquoi les ventes baissent-elles ? » peut conduire à examiner si une diminution du volume de transactions, des changements tarifaires ou l'évolution de la répartition des produits vendus expliquent une baisse par rapport à l'année précédente sur un marché donné. L’objectif détermine quelles données sont pertinentes, quel doit être le niveau de fraîcheur du résultat et quel niveau d’incertitude la décision tolérera.
2. Collecter les données pertinentes : selon la question posée, les informations nécessaires peuvent comprendre des tables structurées, des enregistrements semi-structurés ou des données non structurées, comme des documents et des transcriptions d'échanges avec le support. La source façonne également les attentes en matière de fraîcheur, d’exhaustivité et d’accès.
3. Préparer les données : le traitement des données rend ces sources utilisables par le biais d’activités telles que le nettoyage, la transformation, la jointure et la validation. À ce stade, les équipes doivent également comprendre si les champs contiennent les valeurs que les analystes pensent qu’ils contiennent.
4. Analyser et interpréter : les analystes appliquent des requêtes, des méthodes statistiques, des visualisations, des modèles ou d’autres techniques analytiques, puis interprètent le résultat dans son contexte métier. Même un résultat mathématiquement correct peut facilement être mal interprété lorsque les définitions, les populations étudiées ou les hypothèses manquent de clarté.
5. Connecter le résultat à une décision ou à une action : certaines analyses éclairent une décision opérationnelle immédiate ; d'autres orientent la planification, affinent une hypothèse ou permettent d'écarter une option. Dans tous les cas, le résultat doit servir à quelque chose au-delà de l'analyse elle-même.

Le véritable travail analytique a tendance à boucler sur ces étapes. Un résultat inattendu conduit l'analyste à réexaminer les données sources, à revoir une définition ou à préciser le périmètre de sa question. Une nouvelle décision génère à son tour de nouvelles données, qui alimentent ensuite un nouveau cycle d'analyse.

« En fin de compte, la valeur se manifeste dans la rapidité de décision et l’alignement organisationnel », déclare Josh Klahr, Head of Product Management for Analytics chez Snowflake. « Le critère, c'est de savoir si les équipes transverses passent moins de temps à débattre pour déterminer quels indicateurs sont les bons, et davantage à prendre des décisions fondées sur une logique métier commune. »

Un résultat analytique hérite des caractéristiques des données sous-jacentes. Des enregistrements manquants, des valeurs non actualisées, des identifiants incohérents ou des erreurs de correspondance entre champs influent sur ce que reflète l'analyse, même lorsque la requête ou le modèle fonctionne exactement comme prévu.

Les équipes évaluent généralement la qualité des données selon plusieurs dimensions :

• Précision : les valeurs représentent-elles correctement l’événement ou l’entité sous-jacente ?
• Exhaustivité : les valeurs et les enregistrements requis sont-ils présents ?
• Cohérence : les mêmes informations concordent-elles entre les systèmes et les ensembles de données ?
• Fraîcheur : les données sont-elles suffisamment récentes pour la décision qu’elles appuient ?
• Validité : les valeurs sont-elles conformes aux formats, plages et règles attendus ?
• Unicité : les enregistrements en double faussent-ils les comptages ou d’autres calculs ?

Avant de définir des règles pour ces dimensions, les équipes doivent établir le profil des données existantes et comprendre leurs distributions réelles, leurs taux de valeurs nulles, leurs formats et leurs relations. Un seuil de fraîcheur adapté à la planification financière trimestrielle, par exemple, ne conviendrait pas à la détection des fraudes.

Cependant, la qualité des données ne garantit pas à elle seule la cohérence analytique. Deux équipes peuvent travailler à partir d’enregistrements parfaitement valides, mais rapporter des chiffres d’affaires différents si elles définissent les revenus récurrents annuels différemment, par exemple. Un tableau de bord peut inclure immédiatement les revenus d’expansion, un autre peut attendre la date de début d’un contrat, et un troisième peut exclure une catégorie de produits particulière. Sans une définition convenue, ces trois calculs pourraient être techniquement corrects tout en produisant des réponses différentes à la même question métier.

Une couche sémantique résout ce problème. Rajhans Samdani, Principal Software Engineer chez Snowflake, explique : « Les modèles sémantiques constituent l’interface partagée qui permet aux tableaux de bord de BI et aux agents d’IA de fonctionner sur les mêmes définitions. » Les définitions d'indicateurs, les relations entre les entités et d’autres contextes sémantiques offrent aux analystes, aux tableaux de bord, aux applications et aux systèmes d’IA une interprétation commune des données sous-jacentes.

Une couche sémantique est particulièrement cruciale pour les interfaces en langage naturel. Lorsque les définitions divergent, le système peut reproduire des réponses inadaptées à plus grande échelle, et il peut être plus difficile d’identifier le problème. La cohérence sémantique joue un rôle opérationnel de plus en plus important à mesure que les utilisateurs interagissent avec les données par le biais de systèmes conversationnels et d’agents.

La Business Intelligence s’inscrit dans la discipline plus large de l’analytique, en se concentrant fortement sur le reporting, les tableaux de bord, la visualisation et l’accès aux indicateurs métier récurrentes.

Un environnement de BI peut mettre à disposition d'une équipe financière un tableau de bord mensuel du chiffre d'affaires, fournir aux responsables commerciaux des indicateurs sur le pipeline et permettre aux équipes opérationnelles d'explorer l'évolution des stocks. Comme ces questions reviennent régulièrement, les équipes définissent généralement à l'avance les indicateurs et les modèles de données sous-jacents. Les utilisateurs métier disposent ainsi d'un cadre cohérent pour examiner la performance sans devoir reprendre chaque analyse de zéro.

Les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative offrent aux utilisateurs de nouvelles façons d’interroger et d’explorer les données analytiques. Outre les filtres et les tableaux de bord, les utilisateurs peuvent interagir avec les données métier par le biais de questions en langage naturel, de visualisations générées et de suivis conversationnels.

L’analyse en temps réel est souvent définie autour de la latence : des millisecondes, des secondes ou des minutes entre l’occurrence d’un événement et son apparition dans un résultat analytique. Toutefois, la nécessité de recourir à l'analyse en temps réel et la latence cible appropriée dépendent de la décision que le résultat doit éclairer. Si une réponse datant de cinq minutes conduit à la même décision qu'une réponse datant de cinq secondes, réduire davantage la latence apporte peu de valeur en pratique.

Des exigences de fraîcheur plus strictes nécessitent généralement des données actualisées en continu, un traitement à faible latence et une infrastructure analytique conçue pour traiter les requêtes pendant l'ingestion de nouveaux enregistrements.

Pour permettre l'analyse en temps réel, le système doit maîtriser à la fois la latence et les accès simultanés : les données doivent parvenir rapidement à la couche analytique, tandis que de nombreux utilisateurs ou applications interrogent des informations en constante évolution sans engendrer de délais inacceptables.

Pour les charges de travail associées à des décisions qui peuvent s'appuyer sur des données moins récentes, le traitement par lots reste plus simple et souvent moins coûteux.

L'analytique en libre-service a rendu une grande partie du travail d'analyse plus accessible aux utilisateurs métier, en leur proposant des tableaux de bord gouvernés, des fonctions d'exploration par glisser-déposer, des filtres et des requêtes ad hoc. L'IA a considérablement élargi les possibilités du libre-service en permettant aux utilisateurs de formuler leurs questions en langage naturel et de poursuivre l'analyse au fil d'un dialogue.

L'IA générative contribue largement à cette expérience grâce à la conversion du langage naturel en SQL, à la génération d'explications et au requêtage conversationnel, tandis que le machine learning sous-tend les méthodes prédictives et prescriptives utilisées notamment pour prévoir les résultats et évaluer les actions possibles.

L'IA peut également aider les analystes à repérer des tendances, à générer des explications et à synthétiser les résultats, des fonctionnalités souvent regroupées sous le terme d'analytique augmentée.

À mesure que le parcours analytique repose moins sur une navigation prédéfinie et davantage sur des requêtes générées et des flux de travail en plusieurs étapes, le contexte sémantique et la gouvernance jouent un rôle croissant pour maintenir la cohérence des résultats avec les définitions métier.

« L'introduction de l'IA conversationnelle fait évoluer le travail : il ne s'agit plus de concevoir des tableaux de bord et des rapports, mais de gérer le contexte », explique Josh Klahr. « Le système doit comprendre l'intention de l'utilisateur et appliquer les définitions métier et les règles analytiques adaptées à la question posée. »

Pour aller plus loin, découvrez les avantages et les cas d’usage de l’IA dans la Business Intelligence >.

Le secteur modifie davantage le contexte autour de l’analytique que les méthodes analytiques sous-jacentes. Les principales différences tiennent généralement aux données analysées, au niveau de fraîcheur nécessaire à la décision et aux contraintes de gouvernance ou de réglementation qui encadrent leur utilisation.

Un environnement analytique nécessite plusieurs capacités tout au long du cheminement, des données brutes au résultat analytique. Les données doivent être ingérées et transformées, stockées et traitées, interprétées au moyen de définitions métier cohérentes et mises à disposition via des interfaces adaptées aux différents utilisateurs et charges de travail.

Pour l’analytique en particulier, ces capacités comprennent généralement :

• Stockage et calcul : traiter les données structurées, semi-structurées et non structurées utilisées pour l’analyse, y compris à grande échelle avec l’analyse du Big Data.
• Ingestion et transformation des données : intégrer les données sources dans l’environnement analytique et les préparer pour leur utilisation.
• Capacités sémantiques et métriques : définir des concepts, des mesures et des relations métier partagés.
• BI et visualisation : prendre en charge les tableaux de bord, le reporting récurrent et l’exploration interactive.
• Notebooks et environnements de code : prendre en charge l’analyse statistique, le machine learning et des flux de travail analytiques plus personnalisés.
• Interfaces conversationnelles : permettre aux utilisateurs de poser des questions analytiques en langage naturel et de poursuivre une investigation par des questions de suivi.

Idéalement, ces capacités sont réunies au sein d’une même plateforme de données. Lorsque la plateforme peut prendre en charge plusieurs charges de travail analytiques sur les mêmes données gouvernées, les équipes peuvent limiter les copies, les pipelines et la logique métier qu'elles devraient autrement recréer à mesure que les données circulent entre les systèmes.

Une plateforme doit être suffisamment flexible pour répondre aux besoins en ressources de calcul, en latence et en accès simultanés, tout en préservant un socle commun de données, de définitions et de gouvernance pour l'ensemble de ces charges de travail.

Développer une capacité analytique consiste moins à suivre un modèle de maturité fixe qu’à prendre quelques décisions fondamentales dans le bon ordre. Les équipes doivent savoir quelles questions elles appuient, comment les indicateurs sous-jacents sont définis, quelle fraîcheur et quel traitement ces décisions nécessitent, et comment les personnes accéderont aux résultats.

• Commencez par la décision et les mesures qui la sous-tendent : identifiez les questions auxquelles les personnes doivent répondre, les indicateurs dont dépendent ces questions et la rapidité avec laquelle les informations sous-jacentes doivent refléter les changements dans l’entreprise. Un rapport de performance récurrent, une prévision de la demande et une décision opérationnelle imposent chacun des exigences différentes à l’environnement analytique.
• Définissez les indicateurs importants dès le début : si le chiffre d'affaires, l'attrition ou la notion de client actif sont définis différemment d'une équipe ou d'un flux de travail analytique à l'autre, l'ajout de tableaux de bord, de modèles ou d'interfaces conversationnelles multiplie le travail de réconciliation à effectuer par la suite. Une appropriation claire donne également aux équipes un moyen de gérer les modifications apportées à ces définitions au fil du temps.
• Adaptez les exigences en matière de données et de traitement à la charge de travail : des actualisations programmées peuvent suffire aux usages récurrents de BI, tandis que l'analytique opérationnelle peut nécessiter un traitement continu des données et une latence plus faible. Les charges de travail prédictives introduisent des exigences supplémentaires concernant la couverture historique, la qualité des caractéristiques et la question de savoir si les données passées représentent toujours les conditions actuelles.
• Élargissez l’accès analytique en fonction des méthodes de travail : la BI et le libre-service gouverné répondent aux besoins d'exploration récurrents des utilisateurs métier ; les notebooks et les environnements de programmation permettent de mener des analyses plus spécialisées ; les interfaces conversationnelles offrent aux utilisateurs une autre manière de formuler leurs questions dans le langage métier. Ces modes d'accès fonctionnent au mieux lorsqu'ils s'appuient sur des données gouvernées et un contexte métier partagés, plutôt que de les recréer séparément.
• Développez la culture et la gouvernance des données parallèlement à l’accès : les utilisateurs doivent disposer d'un contexte suffisant pour comprendre ce que représente un indicateur, quelle population il décrit et d'où vient l'incertitude du résultat. La gouvernance apporte les mécanismes de contrôle correspondants en matière d'accès, de responsabilités, de définitions et de traçabilité.

Les organisations mettront en place ces capacités dans des ordres différents. Le fait de conserver les données et le contexte métier partagés entre elles réduit la quantité d’infrastructure et de logique analytique qui doit être reconstruite à mesure que de nouvelles charges de travail sont ajoutées.

Snowflake prend en charge les charges de travail analytiques sur un socle partagé et gouverné. Les équipes peuvent ainsi combiner BI, analyse en temps réel, machine learning et requêtage assisté par l'IA sans avoir à gérer un environnement de données distinct pour chaque cas d'usage.

Pour la BI et l'analyse interactive, Snowflake fournit des ressources de calcul élastiques et permet à de nombreux utilisateurs de travailler simultanément sur les mêmes données sous-jacentes. L'analyse en temps réel et l'analyse opérationnelle peuvent s'appuyer sur des données actualisées en continu, tandis que les flux de travail de data science et de machine learning utilisent le même socle gouverné pour la préparation des variables, l'expérimentation et le développement de modèles.

Les fonctionnalités sémantiques apportent un contexte métier commun à l'ensemble de ces charges de travail. En centralisant la définition des indicateurs, des dimensions et des relations, les organisations peuvent faire en sorte que les tableaux de bord, les applications et les interfaces assistées par l'IA s'appuient sur les mêmes définitions métier, plutôt que de recréer cette logique séparément.

Snowflake Cortex AI étend cette base à l’analytique conversationnelle et générative, tandis que Snowflake Horizon applique des contrôles de gouvernance, de sécurité, de découverte et de conformité sur les données, les applications et l’IA. Le résultat est un environnement analytique dans lequel différentes charges de travail peuvent utiliser le traitement et les interfaces dont elles ont besoin tout en restant connectées aux données et à la gouvernance partagées.

Les utilisateurs métier s’attendront de plus en plus à passer des indicateurs récurrents à l’investigation ad hoc, aux prévisions et aux requêtes conversationnelles sans avoir à comprendre quel pipeline, modèle ou outil se trouve sous chaque résultat. Le socle de données doit donc être plus exigeant : les définitions doivent voyager avec les données, la gouvernance doit suivre la charge de travail et la fraîcheur doit correspondre à la décision.