Le rapport “Future of Jobs Report 2023” a classé les Data Analyst et les Data Scientist comme les profils métier les plus prometteurs, suivi des spécialistes de l’IA.
Ce n’est plus un secret, l’exploitation des données doit être au cœur de votre stratégie pour rester compétitif sur votre marché.
Les entreprises qui savent collecter, analyser et interpréter efficacement les données peuvent non seulement anticiper les tendances du marché et les comportements des consommateurs mais aussi optimiser leurs opérations, innover et personnaliser leurs offres.
L'analyse de données désigne le processus d'examen, de nettoyage, de transformation et de modélisation de données dans le but de découvrir des informations utiles, de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision.
L'objectif principal de l'analyse de données est de trouver des modèles, des tendances ou des relations cachées dans les données qui peuvent fournir des insights précieux pour des questions de recherche ou des problèmes commerciaux. Ces insights peuvent ensuite être utilisés pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus, identifier de nouvelles opportunités de marché ou évaluer l'efficacité des politiques et des stratégies.
L'analyse de données peut être qualitative ou quantitative. L'analyse qualitative se concentre sur le sens des contenus des données, souvent textuelles, pour interpréter les patterns et les propriétés. L'analyse quantitative, quant à elle, se concentre sur les chiffres et les mesures statistiques pour quantifier les comportements, les opinions ou les phénomènes.
Dans un contexte où l’augmentation des données devient exponentielle, l'analyse de données est devenue une compétence clé dans de nombreux secteurs permettant de transformer les données brutes en décisions stratégiques.
Alors que les données disponibles pour les entreprises continuent de croître tant en quantité qu'en complexité, le besoin d'un processus efficace et efficient pour exploiter la valeur de ces données augmente également.
Le processus d'analyse des données se déroule généralement à travers plusieurs phases itératives. Examinons de plus près chacune d'elles.
Pour identifier la meilleure manière d'analyser vos données, il peut être utile de se familiariser avec les quatre types d'analyse de données couramment utilisés dans le domaine.
Dans cette partie, nous allons examiner chacune de ces méthodes d'analyse de données, accompagnées d'un exemple de leur application dans le monde réel.
L'analyse descriptive nous informe sur ce qui s'est passé. Ce type d'analyse aide à décrire ou résumer les données quantitatives en présentant des statistiques. Par exemple, une analyse statistique descriptive pourrait montrer la distribution des ventes parmi un groupe d'employés et le chiffre de ventes moyen par employé.
L'analyse descriptive répond à la question : "Que s'est-il passé ?"
Si l'analyse descriptive détermine le "quoi", l'analyse diagnostique détermine le "pourquoi". Disons qu'une analyse descriptive révèle une baisse inhabituelle des ventes sur un produit. Creuser davantage dans les données pourrait révéler que plusieurs de ces baisses coïncident avec l’entrée sur le marché de produits concurrents offrant des caractéristiques similaires à un prix inférieur.
L'analyse diagnostique répond à la question : "Pourquoi cela s'est-il produit ?"
Jusqu'à présent, nous avons examiné des types d'analyse qui examinent et tirent des conclusions sur le passé. L'analytique prédictive utilise des données pour former des projections sur l'avenir. En utilisant l'analyse prédictive, vous pourriez remarquer qu'un produit a réalisé ses meilleures ventes durant les mois de septembre et octobre chaque année, vous amenant à prédire un point haut similaire pour l'année à venir.
L'analyse prédictive répond à la question : "Que pourrait-il se passer à l'avenir ?"
L'analyse prescriptive prend en compte tous les insights recueillis à partir des trois premiers types d'analyse et les utilise pour formuler des recommandations sur la manière dont une entreprise devrait agir. En reprenant notre exemple précédent, ce type d'analyse pourrait suggérer un plan pour capitaliser sur le succès des mois de hautes ventes et exploiter de nouvelles opportunités de croissance durant les mois plus lents.
L'analyse prescriptive répond à la question : "Que devrions-nous faire ?"
Les techniques d'analyse de données peuvent varier en complexité et en application, allant de méthodes statistiques de base à des modèles d'intelligence artificielle avancés.
Voici quelques-unes des techniques les plus couramment utilisées :
Ces techniques peuvent être utilisées seules ou en combinaison pour extraire des insights, identifier des tendances, faire des prédictions, et prendre des décisions basées sur les données. La sélection de la technique appropriée dépend souvent du type de données disponibles et des objectifs spécifiques de l'analyse.
Il existe de nombreux outils d’analyse de données permettant aux utilisateurs de collecter, traiter et manipuler des données plus facilement.
Parmi les plus connus, nous pouvons citer les langages de programmation Python et R, les outils de Business Intelligence Power BI, Tableau et Qlik, ou encore des plateformes d’analyse de données open-source comme KNIME.
KNIME est une plateforme d’analyse de données open source qui permet aux utilisateurs de concevoir des flux de données et de créer des modèles d’analyse avancés sans nécessairement coder.
Pourquoi Limpida privilégie KNIME pour l’analyse de données ?
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