Pour prendre des décisions stratégiques, les entreprises ont besoin de s’appuyer sur des données fiables, complètes et adaptées à leurs besoins. Mais face à l’explosion du volume d’informations et à la diversité de leurs formats, mener une analyse devient un véritable enjeu pour ces structures. Définition de l’analyse de données, intérêt, type d’analyse et étapes clés : Comet Data vous guide dans la compréhension de ce processus indispensable pour toute société.

Analyse de données : définition de cette discipline

Voici une définition simple de ce qu’est l’analyse de données est une discipline qui consiste à exploiter des données pour en extraire des renseignements utiles, compréhensibles et utilisables. Elle permet de transformer une donnée brute en information claire. 

Pour être fiable, ce processus doit porter sur des données de qualité : elles doivent à la fois répondre à un objectif, être valides, exactes, actuelles, claires, intègres, exhaustives, complètes et sécurisées.

L’analyse de données fonctionne en étroite relation avec d’autres domaines de la Data Science. Elle peut ainsi s’appuyer sur la Data Visualisation pour représenter une donnée brute en image ou en graphique. Elle peut également être intégrée à un système de Machine Learning qui permet à un programme d’apprendre par lui-même à partir des informations qu’il reçoit. Elle constitue aussi la base de la Data Intelligence, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle et le Big Data pour exploiter des données pour les entreprises.

Pour rappel, on distingue plusieurs types de données :

• Les données structurées. C’est une donnée formatée selon un format défini, comme une base de données. Les statistiques des réseaux sociaux, les numéros de clients ou les codes-barres en font partie.
• Les données non structurées. Il s’agit de données qui sont stockées selon un format natif (textuel, visuel, sonore, vidéo, etc.). Les avis des clients ou les vidéos de séminaires en sont des exemples. 
• Les données semi-structurées. Ce terme désigne les données qui ne suivent pas un format traditionnel, mais qui sont accompagnées de métadonnées (comme un nom de fichier ou une date de création). 

Comet Data vous accompagne dans la mise en place de vos analyses de données. Nous connectons vos logiciels entre eux grâce à leurs API et constituons un tableau de bord personnalisé pour vous aider à piloter votre projet. Si nécessaire, nous créons des outils sur mesure, adaptés à votre activité et à vos besoins. Découvrez nos solutions de collecte de données.

Quel est le but de l’analyse de données ?

Par définition, l’analyse de données est précieuse à plusieurs égards pour une société :

• Faciliter la prise de décision. Les entreprises se fondent sur des informations concrètes pour piloter et ajuster leur activité. Il est ainsi possible d’évaluer l’intérêt de la création d’un produit avant de lancer sa conception, ou d’ajuster une campagne de promotion en fonction de taux de clics et de conversion. 
• Déterminer les points de frictions. L’analyse peut identifier les goulots d’étranglement ou les points de blocages qui freinent l’activité, afin de mettre en place des mesures d’ajustement nécessaires. Elle peut, par exemple, révéler l’étape précise qui provoque un ralentissement de production, ou expliquer pourquoi un site e-commerce affiche un taux d’abandon anormalement élevé. 
• Identifier des opportunités de développement. Cette discipline est utile pour anticiper les tendances à venir. L’entreprise peut ainsi ajuster sa communication, son développement de produit ou encore le volume de ses stocks.  
• Anticiper les risques à venir. L’analyse de données contribue à prévoir des issues qui pourraient avoir un impact négatif pour l’activité de l’entreprise. Il est notamment possible d’identifier des risques de cyberattaque ou d’anticiper des retards de livraisons.
• Améliorer la relation client. L’exploitation des données apporte un éclairage sur les attentes et les besoins des consommateurs, notamment à partir des avis récoltés ou de leur comportement sur le site Internet de la société. 

Quels sont les types d’analyses de données ?

Le traitement des données peut prendre plusieurs formes. Les suivantes sont les plus courantes :

• l’analyse descriptive ;
• l’analyse prédictive ;
• l’analyse diagnostique ;
• l’analyse prescriptive.

L’analyse descriptive

L’exploitation des données permet de comprendre ce qu’il s’est passé. Elle consiste à récrire et à résumer des informations pour éclairer les performances d’une entreprise à un instant donné. 

C’est l’une des formes d’analyse les plus utilisés par les sociétés. On la retrouve dans de nombreux outils statistiques (comme le calcul de médiane, d’écart-type, etc.) ou dans la création de tableaux et de graphiques. Elle permet de répondre à des interrogations comme le nombre de produits vendus au cours du dernier trimestre ou de comprendre le comportement des clients dans une situation donnée.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive permet d’anticiper ce qu’il pourrait se passer dans le futur. Elle repose sur des données historiques, des modèles statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique (comme le machine learning). 

Elle formule des hypothèses et des probabilités à partir de données passées. Elle permet ainsi d’anticiper des tendances, des opportunités à venir, et même d’identifier des risques. 

C’est une approche utilisée dans de nombreux domaines :

• dans le monde de la santé, elle prédit l’apparition de maladie chez des patients avec des antécédents précis ;
• du côté de la finance, elle est utilisée dans la prévention de la fraude ;
• en marketing, elle contribue à anticiper les attentes des clients et à ajuster le contenu ou le ciblage d’une campagne de publicité. 

L’analyse diagnostique

L’analyse diagnostique cherche à comprendre pourquoi un événement est survenu. Elle crée des correspondances entre les informations pour identifier les causes les plus probables. Elle permet ainsi de détecter les anomalies et de remonter à l’origine d’un problème. 

Une entreprise peut recourir à ce processus pour identifier les facteurs qui ont influencé ses performances économiques ou fonctionnelles passées. Par exemple, une baisse des achats peut s’expliquer par une rupture de stocks fréquente, un temps de chargement du site e-commerce bien trop long ou encore une campagne marketing mal ciblée.  

L’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive sert à formuler des recommandations concrètes. Elle s’appuie à la fois sur les informations fournies par les autres types d’analyse (descriptives, prédictives, diagnostiques), mais aussi sur des technologies telles que l’IA et le Big Data. Son objectif est d’aider à la prise de décisions complexes, souvent soumises à des contraintes spécifiques. 

Notons que les types d’analyses de données décrites ici sont les plus couramment utilisés. Néanmoins, elles ne sont pas les seules approches existantes. Selon les objectifs d’une entreprise, celle-ci peut se tourner vers d’autres modèles, comme la cyberanalyse. Elle mêle la Data Science et la cybersécurité pour identifier des menaces potentielles en ligne. 

Comment faire une analyse de données ?

Par définition, une analyse de données passe par les étapes suivantes :

• l’élaboration d’objectifs ;
• la collecte de données ;
• le nettoyage ;
• la transformation ;
• l’interprétation. 

L’élaboration d’objectifs

Une analyse de données répond à un ou plusieurs objectifs. Il s’agit d’identifier le type d’information dont vous avez besoin pour mener à bien votre projet. Pensez également à la manière dont vous comptez mesurer les informations récoltées. 

Ces questionnements vont d’ailleurs vous aider à sélectionner les outils que vous allez utiliser pour mener à bien ce projet, notamment vos logiciels et vos sources d’information. Vous allez aussi sélectionner votre système de stockage. 

Collecte des données

La phase de collecte de données consiste à récupérer toutes les données dont vous avez besoin pour mener vos analyses. Il peut s’agir des éléments traités par vos logiciels professionnels (CRM, logiciel de paie, etc.), des informations issues de votre site Internet et de vos réseaux sociaux, ou bien encore des renseignements accessibles en open data (proposées en accès libre, et diffusée par des particuliers, des entreprises, ou des institutions publiques). Il est possible de mettre en place des solutions d’automatisation, pour simplifier et optimiser ce processus. 

Nettoyage des informations 

À ce stade, il s’agit de s’assurer que les renseignements récoltés sont complets et pertinents. Les outils vont alors mener un tri des données pour éliminer les doublons, les éléments inexacts ou ceux qui n’ont pas d’intérêt. 

Transformation des données

Les données brutes vont alors être transformées en informations exploitables. Le logiciel va les croiser, les trier et les organiser selon les objectifs définis en amont. Cette transformation peut entrainer la création d’informations aux formats variés : des chiffres, des graphiques ou encore des tableaux. On parle d’ailleurs en anglais de “feature engineering” lorsque ce processus est employé dans le cadre de modèles de machine learning. 

Interprétation des résultats

Une fois les résultats disponibles, il est enfin possible de les analyser et de les interpréter. L’entreprise peut alors repérer des tendances, formuler des hypothèses ou bien encore de créer des corrélations. Ces interprétations permettent de prendre des décisions éclairées, en s’appuyant sur des données précises.

Il est néanmoins essentiel de s’assurer que les résultats répondent bien aux objectifs initiaux. Si besoin, il demeure possible d’ajuster certaines étapes du processus. 

Enfin, n’oubliez pas que les objectifs et les KPI associés évoluent au fil du temps. Les processus d’analyse doivent être mis à jour régulièrement pour rester pertinents et utiles pour l’activité de l’entreprise. 

En définition, l’analyse de données est donc un processus d’exploitation d’informations dans le but de prendre des décisions. Elle peut prendre de nombreuses formes et elle s’adapte à l’accroissement massif des informations grâce à l’intervention de technologies comme l’IA. Comet Data se tient à vos côtés pour mettre en place des solutions de reporting adaptées à votre organisation et à vos besoins. Contactez-nous pour nous partager vos défis du moment ou rejoignez-nous sur LinkedIn.