En quoi consiste l’analyse de données ? Guide complet

Une stratégie d’analyse de données efficace peut transformer votre entreprise, grâce à une meilleure visibilité sur vos points forts et faibles. Elle comble le fossé entre les connaissances et l’action, afin de permettre à vos équipes d’optimiser leur efficacité et la satisfaction de vos clients. 
 

1. Prise de décision éclairée

Pas de devinettes, pas de suppositions. Prenez des décisions basées sur des données en vous appuyant sur des preuves et des tendances extraites de jeux de données historiques pour obtenir des résultats plus précis et plus fiables.
 

2. Amélioration de l’efficacité opérationnelle

Comme on dit, le savoir, c’est le pouvoir. Ainsi, l’analyse de données fournit des informations exploitables qui permettent de repérer les inefficacités opérationnelles, les goulots d’étranglement et les améliorations possibles dans l’ensemble de l’entreprise. Les entreprises disposent ainsi des informations dont elles ont besoin pour simplifier leurs processus, réduire leurs coûts, améliorer leur productivité et abandonner ou affiner leurs stratégies inefficaces.
 

3. Atténuation des risques

Alors que les fraudes toujours plus fréquentes continuent d’évoluer, les entreprises doivent rester vigilantes face aux acteurs malveillants. L’analyse de données leur permet d’identifier de manière proactive les menaces et les anomalies, afin de développer plus facilement des stratégies ciblées d’atténuation des risques grâce à l’IA et au machine learning.
 

4. Meilleure compréhension des clients

L’analyse de données fournit aux entreprises les informations et données clients stratégiques dont elles ont besoin pour personnaliser l’expérience client, améliorer leurs produits et services et augmenter la satisfaction et la fidélité de leurs clients. Elle leur offre ainsi un avantage concurrentiel considérable qui favorise non seulement la fidélité de leurs clients existants, mais aussi l’acquisition de nouveaux clients et la croissance globale de l’entreprise.

Si le fait de disposer d’une mine de données est déjà une excellente chose, il faut encore prendre certaines mesures pour passer des données brutes à des données exploitables. Un projet type d’analyse de données implique du travail tout au long du cycle de vie de l’analyse de données : définition de l’objectif, collecte des données, nettoyage et préparation des données, et enfin analyse. 
 

1. Définition de l’objectif

Quelles informations votre équipe espère-t-elle tirer des données que vous collectez ? Quel processus ou opération essayez-vous d’optimiser ? Quelle campagne soutenez-vous ? Il ne sert à rien de consacrer du temps et des ressources à recueillir une masse de données si vous n’avez pas d’objectifs clairs et définis. Définissez votre objectif pour déterminer les données dont vous avez besoin et comment les regrouper ou les dissocier.
 

2. Collecte des données

Maintenant que vous savez exactement ce que vous recherchez, vos data analysts peuvent collecter les données pertinentes pour soutenir vos objectifs. Celles-ci peuvent être très variées : trafic sur votre site sur une période donnée, enquêtes auprès de vos clients, statistiques sur l’engagement sur les réseaux sociaux, données transactionnelles, évaluation des risques, etc.
 

3. Nettoyage et préparation des données

Nettoyez les données et examinez-les pour détecter les erreurs, les incohérences et les anomalies qui pourraient avoir un impact sur leur fiabilité et leur utilisation. Organisez-les ensuite pour faciliter leur analyse. Les feuilles de calcul sont idéales pour les jeux de données restreints, mais elles sont lentes et peu maniables pour traiter des jeux de données plus volumineux. Les outils de Business Intelligence (BI) sont idéaux pour la visualisation de données et les tableaux de bord, tandis que les bases de données et les data warehouses sont nécessaires pour les très grands jeux de données.
 

4. Analyse des données

Vous avez maintenant votre jeu de données propres et préparées. Il est temps de les analyser pour identifier les schémas, les relations et les tendances qui s’en dégagent à l’aide de techniques logiques et statistiques. Rappelez-vous des types d’analyse de données dont nous avons parlé précédemment. Vos data analysts utilisent ces méthodes sur vos données pour répondre aux questions « quoi » et « pourquoi » et planifier les prochaines étapes. 

Les feuilles de calcul et les versions gratuites d’outils de BI sont des ressources courantes pour analyser de petits jeux de données. Elles sont généralement utilisées par des équipes de petite taille qui n’ont parfois même pas de data analyst dédié parmi leurs collaborateurs. À l’échelle de l’entreprise, les services cloud et les frameworks de traitement de Big Data gèrent des jeux de données de taille intermédiaire à très grande, souvent en association avec des plateformes de BI complètes, afin de produire des visualisations et des rapports exhaustifs.

De manière générale, les techniques d’analyse de données sont classées en deux catégories : l’apprentissage supervisé et non supervisé. Les techniques supervisées s’appuient sur des données étiquetées pour faire des prédictions, tandis que les techniques non supervisées permettent de repérer des tendances dans des données non étiquetées.
 

Analyse de régression

Cette technique d’apprentissage supervisé est utilisée pour prédire une valeur numérique continue d’après une ou plusieurs variables indépendantes. Autrement dit, il s’agit d’une méthode statistique qui permet de comprendre la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en associant une ligne ou une courbe aux données. Ainsi, elle permet de déterminer quelles variables ont un impact.

L’analyse de régression sert notamment à répondre à la question « combien » et aide les entreprises à déterminer les facteurs les plus et les moins déterminants.
 

Analyse de classification

L’analyse de classification permet de répondre à la question « De quelle catégorie cela relève-t-il ? ». C’est un outil efficace pour donner du sens à l’information et prendre des décisions éclairées.

Cette technique d’apprentissage supervisé est utilisée pour trier et classer les données en groupes à l’aide d’un modèle de classification entraîné pour prédire à quelle catégorie les nouvelles données qui lui sont fournies appartiennent. En substance, l’analyse de classification consiste à utiliser des données étiquetées passées pour entraîner un modèle à catégoriser correctement de nouvelles données non étiquetées.
 

Analyse en cluster

Contrairement aux deux techniques précédentes, l’analyse en cluster est une technique d’apprentissage non supervisé utilisée pour regrouper des points de données similaires en clusters. Il n’y a pas d’étiquettes ni de catégories prédéfinies ; l’algorithme découvre les regroupements au sein des données. L’analyse en cluster permet de répondre à la question « Comment regrouper ces données ? ».

Comme nous l’avons mentionné au début de ce guide, tous les secteurs peuvent bénéficier de l’analyse de données, et les entreprises de toutes tailles s’octroient un avantage concurrentiel lorsqu’elles exploitent leurs propres données pour nourrir leurs optimisations, leur évolution et leur croissance. Examinons trois secteurs : le retail, la santé et les services financiers, afin de comprendre comment ceux-ci intègrent l’analyse de données dans leurs flux de travail et processus courants.
 

Retail
 

• Personnalisation des publicités : les retailers peuvent exploiter les données recueillies sur leurs clients (historique des achats, données démographiques, données comportementales, etc.) pour personnaliser les promotions qu’ils leur envoient par e-mail et sur les réseaux sociaux. En effet, les expériences d’achat sur mesure favorisent la fidélité à votre marque et contribuent à augmenter votre part de portefeuille.

• Gestion des stocks pour le retail en ligne : pour s’assurer que les niveaux de stock peuvent répondre à la demande, les retailers en ligne analysent l’historique des comportements d’achat des clients, les niveaux de stock, ainsi que des données tierces et publiques. En évitant les ruptures de stock en ligne, vous pouvez fidéliser vos clients qui n’ont pas besoin d’aller voir ailleurs pour s’approvisionner.

• Sécurité des boutiques physiques : les boutiques physiques se doivent absolument d’éliminer tout danger pour leurs clients ou leurs collaborateurs. L’analyse d’une variété de points de données (comme les rapports d’incidents et les dossiers de formation à la sécurité) via les quatre types d’analyse de données peut aider les dirigeants à améliorer la formation à la sécurité de leurs collaborateurs, afin de réduire la fréquence des incidents.
   

Santé
 

• Prédiction des maladies : l’analyse prédictive s’appuie sur des données patients (mode de vie, génétique, antécédents médicaux, etc.) pour identifier les patients qui présentent un risque élevé de développer certaines pathologies. Cela aide les médecins à élaborer des plans thérapeutiques personnalisés et à commencer des soins préventifs pour anticiper les maladies.

• Affectation des ressources : les hôpitaux peuvent utiliser leurs données, comme les admissions saisonnières aux urgences, pour prévoir les niveaux d’admission de patients afin d’optimiser la gestion du personnel et du matériel. Ils peuvent ainsi répondre aux besoins de leurs patients, améliorer leur satisfaction et réduire les temps d’attente.

• Détection des fraudes : l’analyse de données peut aider les hôpitaux, les pharmacies et les compagnies d’assurance à prévenir les fraudes en analysant les schémas de facturation, l’utilisation des ordonnances et les demandes d’indemnisation, afin d’identifier les anomalies et les transactions non autorisées.
   

Services financiers
 

• Gestion des risques : les banques peuvent analyser des données clients très variées, notamment les habitudes de dépenses, la stabilité des revenus et l’historique des paiements, afin de déterminer la solvabilité de leurs clients.

• Prédiction de la perte de clients : si certaines données (comme l’absence d’activité bancaire récente ou des frais élevés) suggèrent qu’un client risque de clôturer son compte, la banque peut proposer de manière proactive des services ou des incitations pour le conserver, comme un taux de rémunération particulier.

• Trading algorithmique et analyse de marché : les sociétés de trading à haute fréquence utilisent des algorithmes complexes pour analyser les données du marché, identifier les opportunités et les tendances, et exécuter des transactions en quelques secondes.

• Feuilles de calcul : Microsoft Excel, Google Sheets
• Outils de Business Intelligence (BI) : Tableau, Microsoft Power BI
• Langages de programmation : Python, R, SQL

L’analyse de données est essentielle pour bénéficier d’un avantage concurrentiel dans pratiquement tous les secteurs. La prise de décision fondée sur les données permet de gagner en efficacité à bien des égards : optimisation des processus internes, amélioration de l’expérience client, augmentation de la fidélité à la marque, voire, dans le secteur de la santé, amélioration du bien-être des patients. 

Cependant, les données continuent de croître à un rythme vertigineux. L’analyse soulève donc d’autant plus de défis complexes. Mais en parallèle, des outils et des techniques, notamment des applications d’IA avancées, offrent de nouvelles solutions pour interagir avec les données, afin d’en tirer des informations à forte valeur ajoutée. Si l’analyse de données évolue, attendez-vous à ce qu’elle reste un ingrédient clé du succès à l’ère numérique.