Les données sont l’un des actifs les plus précieux dont une entreprise peut disposer, car elles ont un impact considérable sur son succès à long terme. Lorsqu’elles sont utilisées efficacement, elles permettent de mieux comprendre les performances passées de l’entreprise et de prendre de meilleures décisions à l’avenir. Il existe quatre types d’analyse différents dont les entreprises peuvent bénéficier.
Comment votre entreprise peut-elle tirer parti de ces types d’analyse et quel est le meilleur type qui répond à vos besoins ?
Découvrons-le en commençant par la définition de chaque type, le niveau de complexité et leur utilisation dans le monde des affaires.
Le premier type d’analyse est l’analyse descriptive :
Qu’est-ce qui s’est passé ?
Appelons ce type d’analyse celui basé sur les faits. C’est le type d’analyse le plus courant et le plus basique. En général, il répond à la question :
“Qu’est-ce qui s’est passé dans le passé ?”
Il s’agit de l’interprétation des données historiques afin de mieux comprendre les changements qui se sont déjà produits. Avec ce type d’analyse, nous pouvons résumer le comportement passé de l’entreprise à l’aide de tableaux de bord et de graphiques de veille stratégique.
En d’autres termes, dans le monde des affaires, l’utilisation principale de l’analyse descriptive est de suivre les indicateurs de performance clés (IPC).
Les exemples de mesures utilisées dans l’analyse descriptive sont : la croissance des ventes d’un mois à l’autre, le nombre d’utilisateurs, le chiffre d’affaires par client, le délai moyen de paiement des clients.
Le deuxième type d’analyse est l’analyse diagnostique :
Pourquoi cela s’est-il produit ? De manière similaire à la façon dont les médecins diagnostiquent les maladies en examinant l’historique du patient et en effectuant d’autres analyses et tests, le processus d’analyse diagnostique est similaire.
Après avoir répondu à la question de ce qui s’est passé, nous voulons creuser plus profondément et comprendre pourquoi cela s’est produit. Cela se fait en classant les informations historiques avec d’autres données.
Pour effectuer cela, nous utilisons des techniques telles que la découverte de données, l’extraction de données et les corrélations.
L’analyse diagnostique peut aider à identifier les valeurs aberrantes, à isoler les motifs et à découvrir les relations. Par exemple, si vous souhaitez comprendre pourquoi le trafic sur votre site Web a diminué récemment, cette diminution pourrait être liée à un changement dans l’algorithme de Google ou à une diminution des efforts de marketing. Avec l’analyse diagnostique, vous pourriez identifier le motif suspect.
Le troisième type d’analyse est l’analyse prédictive :
Qu’est-il susceptible de se produire à l’avenir ? Nous pouvons appeler cette étape la boule de cristal de l’analyse, car il s’agit du processus d’utilisation de données historiques pour faire des prédictions sur les tendances ou événements futurs inconnus. En réalité, il répond à la question suivante :
“Qu’est-il susceptible de se produire à l’avenir ?”
En tant que forme avancée d’analyse, l’analyse prédictive utilise de nombreuses techniques d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique, d’extraction de données, de statistiques pour analyser les données passées et actuelles afin de générer des informations avec un degré de précision significatif. Certaines de ces techniques sont la prévision, la régression, les statistiques multivariées et la modélisation prédictive. Ces analyses nécessitent généralement une bonne compréhension des statistiques et des langages de programmation tels que Python et R.
Le pouvoir de l’analyse prédictive et la valeur ajoutée sont immenses, car ils peuvent être appliqués dans divers secteurs. Par exemple, les détaillants utilisent l’analyse prédictive pour prévoir les niveaux de stock, le comportement des clients et les produits que les clients sont susceptibles d’acheter ensemble, afin que l’entreprise puisse proposer des recommandations personnalisées.
L’analyse prescriptive :
La forme finale et la plus avancée d’analyse est l’analyse prescriptive. En utilisant les résultats de l’analyse prédictive sur ce qui est susceptible de se produire à l’avenir, l’analyse prescriptive va plus loin en recommandant les actions à prendre pour éliminer un problème futur ou profiter d’une nouvelle tendance.
Ce type d’analyse repose fortement sur des outils et des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et les algorithmes de réseau neuronal. Étant donné que cela nécessite beaucoup de données, il faut exploiter pleinement les sources de données internes et externes.
Lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement, l’analyse prescriptive peut aider les entreprises à apporter de la valeur en prenant des décisions basées sur des faits hautement analysés plutôt que sur l’instinct.
Quel type de données votre entreprise a-t-elle besoin ? Ces quatre types d’analyse sont liés à différents degrés et se complètent mutuellement.
Mais quelle est la bonne combinaison pour votre entreprise ?
Pour le comprendre, nous vous recommandons de répondre aux questions suivantes :
Quel est l’état actuel de l’analyse des données dans mon entreprise ? Quels sont les problèmes de mon entreprise et les réponses à ces problèmes sont-elles évidentes ? Dois-je approfondir l’analyse des données pour obtenir de meilleures informations ?
En effet, les réponses à ces questions vous aideront à élaborer une stratégie d’analyse des données. Idéalement, la solution de données nécessaire évoluera du type d’analyse le plus simple au plus avancé et complexe.
