Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données fait référence à l'inspection autonome ou semi-autonome de données ou de contenus au moyen de techniques et d’outils élaborés allant au-delà de la business intelligence (BI) classique, avec pour objectifs la découverte d’informations approfondies, l’établissement de prévisions ou la formulation de recommandations. Parmi ces techniques figurent l’extraction de données (data mining) ou de texte, le machine learning, le filtrage par motif (pattern matching), les prévisions, la visualisation, l’analyse sémantique, l’analyse de sentiments, la théorie des réseaux, le partitionnement de données en clusters, les statistiques multivariées, la théorie des graphes, les simulations, le traitement des événements complexes, ou encore les réseaux neuronaux.

L’analyse de données consiste à appliquer un procédé algorithmique ou mécanique pour en tirer des conclusions ou des informations (insights). Elle est utilisée dans divers secteurs pour permettre aux entreprises de trouver des réponses à leurs questions dans leurs données et valider – ou infirmer – des théories et des modèles existants. L’analyse de données a essentiellement pour but de tirer des conclusions reposant strictement sur des informations dont le chercheur dispose déjà. Son principal intérêt réside dans sa capacité à fournir des éléments ayant un profond impact sur la dynamique et la trajectoire de l’entreprise.

Avantages de l’analyse de données

• Personnalisation de l’expérience client
• Généralisation de l’excellence opérationnelle
• Transformation de la finance pour améliorer les résultats
• Innovation sur les produits avant la concurrence
• Détection et atténuation des risques graves pour l’entreprise
• Optimisation de la valeur des actifs critiques
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Quelle est la différence entre l’analyse simple, l’analyse de données et la data science ?

Les trois termes sont liés mais distincts. Tandis que l’analyse simple se concentre sur les processus et les fonctions, l’analyse de données fait intervenir des informations, des tableaux de bord et des rapports. Enfin, la data science inclut l'analyse, mais aussi le nettoyage et la préparation des données.

En quoi l’analyse des Big Data est-elle importante ?

En collectant et analysant des données, une entreprise peut identifier de nouvelles opportunités et, ensuite, prendre de meilleures décisions, opérer plus efficacement, augmenter ses profits et satisfaire ses clients. L’analyse des Big Data est bénéfique aux entreprises de diverses façons :

• Gains de temps et économies : l’analyse de données offre de nets avantages en termes de coût par rapport au stockage de grandes quantités de données et à la capacité d’identifier des méthodes de travail plus efficaces.
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• Décisions plus rapides et plus fiables : une analyse accélérée et en mémoire, combinée à la possibilité d’exploiter de nouvelles sources de données, permet aux entreprises d’étudier des informations en temps réel et de prendre des décisions sur la base des conclusions tirées.
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• Amélioration du développement des produits et services : en évaluant les besoins et la satisfaction des clients grâce à des outils d'analyse, les fabricants et les prestataires de services peuvent répondre aux attentes spécifiques de ceux-ci.

Types d’analyse de données

• Analyse prédictive : analyse du Big Data dans le but d’établir des prévisions et de déterminer la probabilité de résultats, de tendances ou d’événements futurs.
• Analyse prescriptive : variante ou extension de l’analytique prédictive servant à recommander ou prescrire des actions spécifiques lorsque les informations atteignent certains états ou remplissent certaines conditions.
• Analyse de diagnostic : recherche dans le passé afin de déterminer la cause d’un événement donné, typiquement au moyen d’un tableau de bord.
• Analyse descriptive : décomposition du Big Data en blocs plus petits d’informations utilisables pour permettre aux entreprises de comprendre ce qui s’est passé pour une opération, un processus ou une série de transactions spécifique.

Applications de l’analyse de données par secteur d’activité

Les établissements hospitaliers et les prestataires de santé sont confrontés aux obligations contradictoires de contenir les coûts tout en améliorant les soins prodigués aux patients. L’analyse de données peut servir à suivre et à optimiser le flux de patients, les traitements et l’utilisation des équipements médicaux en vue de gagner en efficacité et de réduire les coûts.

L’analyse de données sur les mobiles, les blogs et les réseaux sociaux est bénéfique aux consommateurs comme aux entreprises du secteur du voyage et de l’hôtellerie en optimisant l’expérience d’achat à travers des recommandations personnalisées.

Les éditeurs de jeux vidéo font appel à l’analyse de données pour comprendre comment les joueurs nouent des relations, interagissent et utilisent les fonctionnalités disponibles.

Les opérateurs de réseaux d’énergie s’appuient sur l’analyse de données pour la gestion intelligente du réseau, l’optimisation de la production et de la distribution d’énergie ainsi que l’automatisation des bâtiments. Les opérateurs peuvent intégrer des millions de données dans leur réseau et permettre aux techniciens d’utiliser l’analyse de données pour sa surveillance.