La Data Analysis, ou analyse de données, est de plus en plus utilisée dans les entreprises de tous les secteurs. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.
Grâce aux technologies du numérique, les entreprises ont désormais accès à de vastes volumes de données . Comprendre et analyser ces informations est un précieux atout.
La Data Analysis, ou analyse de données en français, est un processus consistant à nettoyer, transformer, et modéliser des données. L’objectif ? Extraire des informations exploitables pour prendre de meilleures décisions au sein d’une entreprise.
Il s’agit en réalité de se baser sur le passé et le présent afin de prendre les bonnes décisions pour le futur. Ceci peut se révéler très utile pour la croissance d’une entreprise, pour développer de nouveaux produits ou pour trouver des solutions aux problèmes.
À quoi sert la Data Analysis ?
L’analyse de données est utilisée par les entreprises pour prendre de meilleures décisions grâce à la Business Intelligence. Elle peut être exploitée dans le cadre d’une étude de marché, d’un développement de produit, d’un positionnement sur le marché, ou encore pour passer en revue les avis et sentiments de la clientèle.
De manière générale, elle permet de faire des choix basés sur des éléments concrets plutôt que de se baser sur une intuition ou autre facteur abstrait. En se tournant vers la data analysis, les entreprises deviennent « data-driven ».
Les outils d'analyse de données
Il existe de nombreux outils d’analyse de données permettant aux utilisateurs de traiter et de manipuler les données plus facilement. Ces outils permettent aussi d’analyser les relations et les corrélations entre des ensembles de données, ou encore à trouver des tendances et des motifs récurrents.
On dénombre une large variété d’outils » Big Data « . En guise d’exemple, on peut citer les langages de programmation Python et R, les logiciels Talend et Apache Spark, ElasticSearch ou encore Microsoft HDInsight.
Data Analysis : types, techniques et méthodes
Il existe différents types d’analyse de données. Voici les méthodes et techniques les plus couramment utilisées.
L’analyse de texte permet de découvrir des tendances dans de larges ensembles de données textuelles. On utilise des outils de Data Mining, permettant de transformer les données brutes en informations stratégiques.
L’analyse statistique consiste à utiliser les données du passé pour comprendre le présent, sous forme de tableaux de bord. Cette pratique regroupe la collecte, l’analyse, la présentation et la modélisation des données.
On distingue l’analyse descriptive de l’analyse inférentielle. L’analyse descriptive consiste à analyser des données numériques. L’analyse inférentielle consiste à analyser des échantillons de données pour en tirer différentes conclusions.
L’analyse diagnostique, ou diagnostic analysis, consiste quant à elle à comprendre les causes d’un événement découvert grâce à l’analyse statistique. Elle permet notamment d’identifier des motifs de comportement dans les données afin de résoudre des problèmes similaires.
L’analyse prédictive permet quant à elle de déterminer les événements probables, de prédire le futur grâce aux données du passé ou du présent. Ces données sont utilisées pour prédire les probabilités futures. La fiabilité de ces prédictions dépend de la quantité d’informations à disposition, de leur exactitude et de l’ampleur de leur exploration.
L’analyse prescriptive consiste quant à elle à combiner toutes les informations obtenues à partir des précédentes analyses pour déterminer quelles mesures prendre pour résoudre un problème ou prendre une décision.
De nombreuses entreprises » data-driven » utilisent l’analyse prescriptive, car l’analyse prédictive ou descriptive n’est pas suffisamment performante. Il s’agit d’analyser les données en se basant sur la situation présente.
Data Analysis : un processus divisé en étapes
Le processus d’analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l’aide d’un outil ou d’une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
Ce processus peut être décomposé en plusieurs phases. La première étape est la collecte de données, en provenance d’une ou plusieurs sources. Pour choisir quelles données capturer, il est important de se fixer des objectifs à atteindre grâce à l’analyse de données.
Les données sont ensuite nettoyées et converties dans un format approprié pour l’analyse. Sans prendre cette précaution, les données risquent d’être inutiles ou inutilisables. Le data set doit être nettoyé pour éliminer les doublons, et les informations corrompues ou erronées.
L’étape suivante est celle de l’analyse de données. On utilise divers outils et techniques pour découvrir des tendances et des informations pertinentes dans les données brutes. Au cours de cette étape, il est possible de s’apercevoir que davantage de données seront nécessaires. Il sera donc nécessaire de revenir à la première phase.
Enfin, la dernière étape consiste à générer des rapports et des visualisations sous forme de diagrammes ou de graphiques afin de pouvoir les partager avec les différentes équipes de l’entreprise. En effet, de telles visualisations sont plus facilement comprises et interprétées par le cerveau humain que de simples successions de chiffres…
Pourquoi le Big Data est-il aujourd'hui essentiel dans une entreprise ?
Les clients sont la raison d’être de toute entreprise B2C. Savoir comment ils se comportent, ce qu’ils veulent, quand et comment ils recherchent, il est essentiel pour une entreprise de prendre les bonnes décisions.
Lors de l’extraction de données, des ensembles de données sont classifiés à l’aide d’outils sophistiqués permettant d’identifier les modèles répétitifs. De ces derniers, on obtient suffisamment d’informations pour qu’un expert en Data Analysis puisse les interpréter et en tirer des conclusions. Par conséquent, les dirigeants peuvent mener des actions et prendre des décisions utiles pour l’entreprise. De cette manière, le travail est optimisé. Les outils ainsi développés sont chargés du travail massif, répétitif et automatique. Quant au Data Analyst, il est chargé de ce qui demande de l’intelligence et des connaissances.
Quelques exemples d’utilisation du Data Analysis dans les entreprises
Le premier exemple est celui des banques analysent les transactions, l’historique des achats et les habitudes de dépenses de leurs clients. Ces données peuvent révéler comment l’un d’entre eux a dépensé son argent, à quelle fréquence il l’a dépensé et sur quels produits et services. Cette analyse peut également empêcher la fraude ou le vol d’identité.
Un autre exemple est celui des entreprises de commerce électronique. À travers l’analyse de données, elles examinent le trafic sur leur site Web ou les modèles de navigation pour déterminer quels clients sont plus ou moins susceptibles d’acheter un certain produit ou service.
Un troisième exemple est celui des entreprises de grande consommation qui recherchent l’efficacité de leur chaîne d’approvisionnement. Grâce aux informations claires fournies par Big Data, elles peuvent s’engager à réapprovisionner les rayons des détaillants avec les bons produits, dans les bons volumes et au bon moment. Leurs partenaires (petites entreprises, magasins, etc.) fournissent des rapports qui incluent l’inventaire de leur entrepôt et la fréquence de vente des produits. Ces données sont utilisées pour rapprocher et prévoir les besoins de commande et d’expédition.
Comment se former à la Data Analysis ?
Malgré tous les bénéfices de la Data Analysis, seulement 0,5% de toutes les données disponibles à l’heure actuelle est analysé. Autant dire qu’il reste de nombreuses opportunités à saisir dans ce domaine.
Les entreprises de tous les secteurs sont à la recherche de professionnels capable d’exploiter les données en leur faveur. Toutefois, ce processus requiert des compétences techniques et la maîtrise de divers outils.
Pour vous former à l’analyse de données, vous pouvez vous tourner vers la formation Data Analyst proposée par DataScientest. À travers ce parcours, vous pouvez acquérir des compétences en programmation, en DataViz, en Machine Learning, en extraction de données, en Big Data et en Business Intelligence.
Cette formation peut s’effectuer en 9 semaines en format BootCamp à 35 heures par semaine, ou en Formation Continue à raison de 10 heures par semaine pendant 6 mois. Nous vous proposons une approche Blended Learning, mariant distanciel et présentiel pour une efficacité maximale.
Nous proposons aussi des formations de Data Engineer, de Data Scientist et de Machine Learning Engineer. Toutes nos formations permettent d’obtenir un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne, et 90% des apprenants trouvent un emploi à l’issue de la formation. N’attendez plus et découvrez tous nos cursus.
Vous savez tout sur la Data Analysis. Découvrez notre dossier complet sur la Data Science, et notre introduction au Machine Learning.
