L'analytique est un mot à la mode qui est devenu de plus en plus courant dans le monde des affaires. À la base, l'analytique consiste à poser des questions sur les données pour obtenir des réponses et des informations. Dans le monde numérique, les entreprises peuvent désormais répondre à des questions telles que : Comment pouvons-nous commercialiser plus efficacement nos produits ? Comment pouvons-nous améliorer l'engagement des clients ? Quels sont nos comptes les plus performants ? Et ainsi de suite. Ces solutions sont communément appelées solutions de business intelligence (BI) et d'analyse. Elles vous aident à comprendre vos données, à repérer les tendances et à identifier les possibilités d'amélioration. Quelle que soit la qualité des opérations de votre entreprise, il est très difficile de maintenir le succès sans le soutien d'une réflexion analytique stratégique. Dans ce billet de blog, vous découvrirez les fonctions essentielles de l'analytique dans le monde des affaires numériques modernes.

Qu'est-ce que l'analyse ?

L'analyse peut être définie comme un processus d'utilisation de logiciels d'analyse de données pour donner du sens à de grandes quantités de données afin d'obtenir un aperçu et de prendre des décisions raisonnées basées sur les données. C'est l'une des fonctions essentielles de l'écosystème des entreprises numériques. Cependant, le mot "analytique" est souvent confondu avec "analyse des données". Il s'agit d'une idée fausse courante, car les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Bien que les deux termes fassent référence au même processus, ils ont des significations différentes. L'analytique est un processus qui consiste à utiliser les données pour obtenir des informations et prendre des décisions raisonnées sur la base des données. C'est l'une des fonctions essentielles de l'écosystème des entreprises numériques. Une solution d'analyse de données est un outil utilisé pour transformer les données en informations exploitables.

Pourquoi avez-vous besoin de l'analytique dans votre entreprise ?

L'un des grands avantages de l'analytique est qu'elle peut vous aider à comprendre vos clients et ce qu'ils apprécient le plus. Grâce à ces connaissances, vous êtes mieux à même de planifier votre stratégie marketing, d'augmenter la fidélisation des clients et de réduire le taux de désabonnement. L'écosystème commercial numérique est beaucoup plus complexe que le modèle commercial traditionnel. Qu'il s'agisse de l'engagement des clients, des caractéristiques des produits ou du merchandising, les différents départements d'une entreprise numérique peuvent travailler de manière isolée. Une fois les données collectées, ces départements ne partagent pas leurs données de manière à rendre plus efficace la compréhension des données dans l'ensemble de l'entreprise. L'analytique peut être utilisée pour créer un hub centralisé où les différents départements peuvent accéder à toutes les données de l'entreprise. Ce centre est souvent appelé "lac de données". Un lac de données est une solution analytique qui stocke les données dans le nuage. Il est souvent utilisé pour aider les entreprises à faire évoluer leur activité à l'aide de l'analyse prédictive. Mais l'analyse prédictive ne vaut que par les données utilisées pour faire des prédictions. Par exemple, si les données utilisées pour faire des prédictions ne sont pas précises, les prédictions seront inexactes. C'est pourquoi il est important de mettre en place une stratégie de données et de stocker vos données dans une solution analytique centralisée. Cela peut vous aider à obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Quelques utilisations de l'analyse

- Segmentation - le processus de division des données en sous-ensembles pertinents qui peuvent être analysés individuellement, en donnant à chaque sous-ensemble son propre ensemble de variables, une hypothèse et des résultats attendus. - Visualisation - le processus de création de représentations visuelles des données à l'aide de tableaux, de graphiques et d'autres ressources visuelles, afin de fournir un aperçu des données. - Analyse prédictive - processus consistant à utiliser des données pour faire des prédictions sur des résultats futurs. - Détection des anomalies - processus consistant à identifier les écarts par rapport à ce qui est attendu afin d'alerter l'équipe sur les problèmes éventuels. - Règles de gestion - règles qui décrivent comment les données doivent être structurées et organisées pour être utilisables. - Classification - processus de catégorisation des données, tel que l'attribution d'une valeur numérique à chaque élément des données. - Filtrage collaboratif - processus consistant à prédire ce que les autres utilisateurs du service feront ensuite. - Regroupement - processus de formation et d'identification de groupes par l'analyse de données. - Arbres de classification - un type d'algorithme qui produit une série de classifications sur la base des données d'entrée. - Filtrage collaboratif - algorithme prédictif qui utilise les informations sur les amis d'un utilisateur pour lui suggérer des contenus susceptibles de l'intéresser. - Arbres de décision - un type d'algorithme qui utilise des données pour prendre des décisions en fonction du résultat de chaque étape de l'algorithme. - Analyse descriptive - processus de création de rapports décrivant les données, le type de contenu que l'on peut trouver dans une solution analytique. - Prévision - processus consistant à prédire l'avenir sur la base d'un certain type d'analyse des données passées. - Analyse graphique - le processus de création de représentations visuelles des données à l'aide de graphiques. - Analyse des impressions - processus consistant à suivre les impressions que les utilisateurs ont sur un élément de contenu ou une publicité particulière. - Apprentissage automatique - le processus de construction de modèles basés sur des données pour développer des prédictions de plus en plus précises. - Intelligence prédictive - processus consistant à identifier les problèmes et les risques potentiels liés aux données. - Règles de programmation - règles qui expliquent comment les données doivent être structurées et organisées pour être utilisables. - Analyse de régression - processus consistant à utiliser les données d'événements antérieurs pour déterminer ce qui pourrait se produire à l'avenir. - Rapports - le processus de création de rapports décrivant les données, y compris les diagrammes, les graphiques et les tableaux, que l'on peut trouver dans une solution analytique. - Analyse sociale - le processus d'identification des personnes et des influenceurs dans un réseau de médias sociaux, et les corrélations entre le contenu et l'engagement. - Données structurées - les données qui ont été mises dans un ordre particulier afin qu'elles puissent être facilement interprétées par des ordinateurs. - Analyse de séries chronologiques - le processus de création de représentations visuelles de données dans le temps. - Visualisation - le processus de création de représentations visuelles de données à l'aide de diagrammes, de graphiques et d'autres ressources visuelles, afin de fournir un aperçu des données. - Analyse associative - processus consistant à mettre en évidence les liens entre les données. - Regroupement - le processus de formation et d'identification de groupes par l'analyse des données. - Comptage - processus consistant à identifier le nombre d'occurrences de chaque élément dans les données. - Filtrage - processus consistant à omettre ou à retenir des éléments en fonction de certains critères dans les données. - Regroupement - processus consistant à créer des catégories sur la base des données. - Mesure - le processus d'identification de la magnitude de chaque élément dans les données. - Découverte de modèles - le processus d'identification des relations entre les données. - Relations - les associations entre les éléments de données. - Notation - processus consistant à attribuer des numéros à chaque élément des données. - Modélisation statistique - processus de construction d'un modèle mathématique ou d'un algorithme basé sur des données. - Synthèse - processus consistant à condenser les données sous une forme résumée. - Analyse des séries chronologiques - processus de création de représentations visuelles des données dans le temps. - Transformation - processus consistant à modifier la structure des données afin qu'elles puissent être facilement comprises par un ordinateur.

Comment pouvez-vous utiliser l'analytique dans votre entreprise ?

Il existe de nombreuses utilisations différentes de l'analytique dans l'écosystème des entreprises numériques. Voici quelques utilisations courantes : - L'évaluation de l'engagement des clients. - Optimiser les caractéristiques des produits. - Optimiser les stratégies de marketing. - Optimiser les opérations. - Optimiser les activités financières. - Créer des prévisions. - Création de métriques. - Création de rapports. - Création de recommandations sociales. - Création de modèles d'apprentissage automatique. - Création d'une stratégie de données. - Création d'un lac de données. - Création d'une stratégie de données. - Création d'une stratégie de données.

Comment mettre en place un programme d'analyse efficace dans votre entreprise ?

Il n'y a pas d'approche unique pour la mise en œuvre. Vous devez déterminer les types de données dont vous disposez, les types de données dont vous avez besoin et la manière dont vous allez les gérer et les stocker. Vous devrez également déterminer le type de solution d'analyse dont vous aurez besoin, la pile technologique que vous utiliserez et la manière dont vous la gérerez et la ferez évoluer. Une fois ces éléments déterminés, vous pouvez commencer à mettre en œuvre votre programme d'analyse. Vous aurez besoin d'une stratégie pour la gouvernance des données, l'architecture des données et l'ingénierie des données. Vous aurez également besoin d'une stratégie de données pour déterminer comment vous allez collecter, stocker et gérer vos données. Enfin, vous devrez mettre en œuvre la solution dans le cloud, et vous voudrez que votre mise en œuvre soit hautement évolutive.

Conclusion

L'analytique est une fonction importante dans toute entreprise, en particulier dans le monde numérique. Elle peut vous aider à mieux comprendre vos clients, à créer de meilleurs produits et à utiliser les données pour prendre des décisions. Cependant, sans une stratégie appropriée, l'analytique ne vous donnera qu'un instantané de votre activité et ne vous aidera pas à atteindre le potentiel maximal.