Analyse de données - Définition, enjeux et méthodes

Marketing, industrie, fonctions commerciales, recherche et développement, … L’intérêt des données n’est plus à démontrer. La plupart des sociétés modernes exploitent les informations à disposition pour prendre de meilleures décisions. Mais l’augmentation constante des datas rend la tâche difficile. Faute de méthodes et d’outils adéquats, nombre d’entreprises se perdent dans les masses de données. Alors comment tirer pleinement parti des datas ? L’École Cube fait le point sur l’analyse de données, ses enjeux et ses process. 

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Qu’est-ce que l’analyse de données ? 

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La data analytics regroupe l’ensemble du processus de collecte, de traitement, de visualisation et d’interprétation des données. L’objectif est d’interpréter des milliers de données numériques pour en tirer des insights. Ce faisant, l’analyse de données aide à la prise de décision. Et ce, dans tous les domaines. 

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Cette discipline est d’autant plus importante que l’évolution des nouvelles technologies nous donne accès à des volumes de données toujours plus grands. Données clients, fonctionnement des machines, évolutions du marché, comportement des consommateurs ou des collaborateurs, … Autant de variables qui peuvent être exploitées pour accompagner la croissance de l’entreprise et booster ses résultats. 

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Et avec le machine learning et l’intelligence artificielle, les entreprises bénéficient d’outils encore plus avancés pour prendre de meilleures décisions (notamment grâce à l’analyse prédictive et l’automatisation des processus data). 

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Pourquoi la data analytics est-elle si importante ? 

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En se basant sur des faits vérifiés, les entreprises prennent de meilleures décisions. Elles sont capables de détecter de nouvelles opportunités, tout en réduisant les risques. Il va sans dire que cela concerne les entreprises de toute taille et de tout secteur d’activité. Voici quelques exemples concrets. 

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1 - L’assurance et la réduction du risque de fraude

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Bien souvent, les compagnies d'assurance font face à des demandes de remboursement frauduleuses. Pour limiter les pertes financières, elles doivent être capables de les identifier. C’est justement possible grâce à l’analyse de données. 

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En collectant diverses informations historiques (comme le montant réclamé, la fréquence des réclamations, l'historique du client, …), elles peuvent concevoir des modèles d'apprentissage automatique capable d’identifier les comportements suspects ou atypiques. Ce faisant, elles pourraient prédire la probabilité d'une demande frauduleuse, et ainsi, réduire les coûts. 

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2 - Le marketing et l’amélioration de l'expérience client

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Avec l’intensification de la concurrence, les entreprises se démarquent à travers l’expérience qu’elles offrent à leur client. Elles doivent lui faire se sentir unique et compris. Et là encore, l’analyse de données est une ressource précieuse. 

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Entre les réseaux sociaux, les sites internet et les nombreux échanges, les marques récupèrent de nombreuses informations : données démographiques, descriptives, comportementales, transactionnelles, … Toutes ces datas qualitatives et quantitatives permettent de personnaliser l’expérience client à des niveaux de finesse jamais atteints auparavant. Que ce soit au niveau de la communication, des offres proposées ou des retours du SAV, les entreprises qui utilisent l’analytics peuvent développer une relation client basée sur la confiance et l’empathie. 

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3 - Logistique et l’optimisation des chaînes d'approvisionnement

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La gestion des stocks est une véritable problématique au sein des entreprises de distribution qui doivent trouver le juste équilibre entre rupture de stock et surstockage. La frontière étant parfois fine entre les deux, l’analyse de données est souvent indispensable. 

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En évaluant les commandes passées, les tendances historiques, les conditions économiques, les facteurs saisonniers, … il est possible de définir des modèles prédictifs pour estimer la demande future. Ce faisant, les entreprises s’approvisionnent de manière optimale ; ni trop, ni trop peu. 

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Quels sont les défis de la data analysis ? 

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Le principal défi de l’analyse de données est intimement lié au Big Data. À savoir que les données sont produites à vitesse grand V dans des quantités astronomiques, en provenance d’une multitude de sources et de formats.  Entre la vélocité, le volume et la variété, il est parfois difficile de s’assurer d’analyser des données 100 % fiables et pertinentes. D’où l’importance de respecter toutes les étapes de la data gouvernance. 

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Outre la collecte des données, l’interprétation des informations peut aussi s’avérer complexe. En effet, les données modernes sont souvent multidimensionnelles. Elles comportent de nombreuses variables. Il peut alors être difficile d'identifier des patterns pertinents, sans oublier le risque de surinterpréter les résultats ou d'identifier des corrélations qui ne sont pas causales. Sans oublier les nombreux biais liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle. 

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Autant de risques qui peuvent conduire à prendre de mauvaises décisions. Heureusement, il existe des méthodes pour aider les entreprises à exploiter efficacement les informations à disposition. 

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Comment analyser les données ? 

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1 - Préparer les données 

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Avant même de commencer à analyser les données, les experts data doivent procéder à un travail de préparation. Celui-ci implique plusieurs étapes : 

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• La collecte de données : les données proviennent d’une multitude de sources, comme des capteurs intégrés, des réseaux sociaux, des sites internet, des objets connectés, … L’enjeu est alors de collecter toutes ces informations et de les centraliser en une source de données unique. 
• Le nettoyage des données : toutes les informations collectées ne sont pas nécessairement pertinentes. Il convient donc d’éliminer les données manquantes, incomplètes, peu fiables, obsolètes ou en double. 
• Le formatage des données : de par la pluralité de sources, les données sont très hétérogènes. Or, des formats multiples complexifient fortement l’analyse de données. Un travail d’uniformisation est alors nécessaire. 

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À l’issue de toutes ces étapes, les données de qualité sont prêtes à être analysées. 

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2 - Analyser les données 

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Après s’être assuré de la qualité des données, il est temps de les analyser. Cela dit, si vous avez accès à un tableau avec des milliers de lignes de données, il sera difficile d’en dégager des insights. C’est la raison pour laquelle la data visualisation est si importante. L’idée est de transformer ces données brutes en représentations visuelles, comme des graphiques, des cartes, des diagrammes, … 

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Beaucoup plus lisibles, les données peuvent être analysées par tous. Même les non experts peuvent identifier des tendances quant aux comportements des clients, à l’évolution du marché, de la concurrence, etc. 

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3 - Utiliser des outils de data analytics 

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Que ce soit en phase de collecte, de nettoyage ou de visualisation, l’analyse des données est un processus complexe qui prend du temps. Et souvent, il nécessite des tâches répétitives et chronophages avant d’aboutir à un résultat satisfaisant. 

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Heureusement, avec les outils de data analytics, il est possible d’automatiser tous ces workflows. Voici quelques-uns des logiciels les plus populaires : 

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• Tableau Software pour profiter des fonctionnalités avancées de la business intelligence (notamment les analyses prédictives). 
• Power BI pour automatiser l’ensemble des processus data grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle. 
• Looker studio pour créer des rapports d’analyse avancés.

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La plupart de ces outils reposent sur la technologie No Code. C’est-à-dire que vous n’avez même pas besoin de compétences informatiques avancées pour interpréter les données. Cela dit, il vaut mieux se former pour utiliser efficacement ces technologies.