DATA ANALYSE
13/6/2024
Étapes d'un projet d'analyse de donnéesPhoto de Marie de Vesvrotte
Marie de Vesvrotte
Responsable Marketing

Les étapes d’un projet d’analyse de données

Comme toute discipline scientifique, l’analyse de données suit un processus rigoureux, étape par étape. Attention, qui dit scientifique ne veut pas dire inaccessible.  

Pour obtenir des informations pertinentes, Limpida vous recommande de comprendre le processus dans son ensemble afin de l’adapter au mieux à vos besoins.

Formuler vos questions de recherche

La première étape, et non des moindres : définir votre objectif.

Il vous faudra formuler une hypothèse et trouver comment la tester. Vous pourriez commencer par vous demander : « Quel problème cherchons-nous à résoudre ? ». Pas très précis me direz-vous !

La vérité est que, quelle que soit l’avancée de votre infrastructure, vos données ne vous fourniront pas une solution prête à l’emploi, à moins que vous ne leur posiez des questions spécifiques.

Prenons un exemple concret : votre direction vous demande « Pourquoi perdons-nous des clients ? ». Bien que votre organisation soit excellente pour attirer de nouveaux clients, le nombre de clients fidèles est très faible. La question n’est donc pas « Pourquoi perdons- nous des clients ? » mais « Quels sont les processus opérationnels qui ont un impact négatif sur l’expérience client ? ».

Autre exemple, au lieu de demander « Comment améliorer la rentabilité ? », vous devriez vous demander « Quels segments de notre activité présentent les marges les plus faibles, et quelles actions pouvons-nous entreprendre pour améliorer ces marges dans les six prochains mois ? ».

Vous l’aurez compris, plus votre question sera précise, plus la réponse sera exploitable.

Pour compléter votre démarche d’investigation, il faudra également vous poser les questions suivantes :

  • Disposons-nous des données nécessaires pour répondre à la question ? Celles- ci sont-elles accessibles et de qualité pour assurer la fiabilité de mes analyses ?
  • En combien de temps puis-je obtenir des résultats ? Ai-je assez de ressources (humaines, financières, technologiques) pour couvrir ce besoin d’analyse ?
  • Pouvez-vous influencer ce changement ?
  • Quel résultat de l’analyse considérez-vous comme un succès ? Comment les résultats vont influencer votre stratégie ?

Si vous répondez à l’ensemble de ces questions par la négative, alors il n’est pas utile de vous lancer dans l’analyse de données. Il ne faut pas faire des analyses pour faire des analyses, il faut penser ROI tout au long du processus d’analyse, et ce dès le début.

Vous comprendrez l’importance de cette étape ! Vos questions établiront le cadre, l’utilité, et la faisabilité de votre analyse de données.

Construire votre boîte à outils d’analyse de données 

De la collecte à la préparation des données… 

Votre question est définie ? Il est temps de mettre en place votre stratégie de collecte de données.

Soyez ouvert ! Tous les départements (ventes, finances, informatique...) de votre organisation ont le potentiel de fournir des informations (de plus ou moins grande qualité, on vous l’accorde). Laissez donc libre cours à votre imagination, tant que la donnée collectée est pertinente par rapport à votre question initiale.

Il peut s’agir de données quantitatives (numériques), par exemple de chiffres de ventes, ou de données qualitatives (descriptives), comme les avis clients. Vous pourrez classer vos données selon trois catégories : données propriétaires, données partenaires et données tiers. Explorons plus en détail chaque catégorie.

  • Les données propriétaires : ce sont les données que vous, ou votre organisation, avez directement collectées auprès de votre audience ou de vos clients, sans intermédiaire. Il peut s’agir de données transactionnelles, d’informations recueillies via le CRM, de données liées aux comportements sur votre site internet. Quelle que soit leur source, les données propriétaires sont généralement maîtrisées car elles vous appartiennent - qu’elles soient structurées ou non. D’autres sources de données de première partie peuvent inclure des enquêtes de satisfaction client, des groupes de discussion, des entretiens ou des observations directes.
  • Les données partenaires : pour enrichir votre analyse, vous pourriez envisager d’obtenir des informations d’un partenaire de confiance. Les données partenaires sont les données de première partie d’autres organisations. Ces données sont partagées entre partenaires qui ont un intérêt à échanger des informations spécifiques. Le principal avantage des données partenaires est qu’elles sont généralement bien maîtrisées et, même si elles le sont moins que les données de première partie, la relation de confiance entre partenaires les rend fiables. Des exemples de données partenaires incluent l’activité sur les sites internet, les applications ou les réseaux sociaux, comme les historiques d’achats en ligne ou les données d’expédition.
  • Les données tierces : les données tierces sont des données qui ont été collectées et agrégées à partir de nombreuses sources par une organisation tierce. Souvent (mais pas toujours), les données tierces contiennent une grande quantité de points de données non structurés (c’est le fameux Big Data).

N’oublions pas que vos questions ont été conçues pour obtenir une vision claire de la réalité, si vos données sont incorrectes, vous aurez une vision fausse de celle-ci. C’est pourquoi, une fois vos données collectées, il est temps de les nettoyer pour éliminer les informations erronées, dupliquées ou obsolètes. C’est également le moment d’ajouter des informations supplémentaires à vos données afin de les rendre plus complètes et utiles.

Selon vos compétences et vos ressources, nous recommandons d’utiliser l’outil KNIME. KNIME est une plateforme d’analyse de données gratuites qui permet d’intégrer, nettoyer, et manipuler vos données grâce à une interface graphique intuitive, sans nécessiter de compétences avancées en codage. Il supporte une large gamme de formats de données et propose divers nœuds pour l’exécution de tâches d’analyse complexes, rendant la préparation des données plus accessible.

Pour les transformations plus complexes, Limpida préconise d’utiliser des outils comme Data Build Tool (DBT), qui s’appuie sur une approche ELT (Extract, Load, Transform). DBT est idéal pour structurer des pipelines de données dans des environnements cloud mais supporte également des bases de données on premise, permettant de transformer les données directement dans votre entrepôt de données avec SQL. Cela favorise un workflow plus modulaire et versionné, facilitant la collaboration entre les membres de l’équipe et améliorant la qualité et la fiabilité des données transformées. DBT fournit également une documentation automatique et des tests de données, ce qui aide à maintenir l’intégrité des données à mesure que votre projet évolue.

…Vers l’exploration des données 

Il n’existe pas de raccourci à l’exploration de données, et si vous pensez que l’IA peut le faire à votre place, démontrez-le nous !

Étape essentielle de l’analyse de données, l’exploration de données permet à travers une combinaison de flux de travail manuels et de techniques automatisées d’extraire des informations à partir d’ensembles de données, plus ou moins importants.

L’objectif : transformer vos données brutes et complexes, en informations compréhensibles et exploitables, en détectant des tendances, des valeurs aberrantes et en identifiant des relations entre les variables.

Le type d’analyse de données que vous effectuez dépend en grande partie de votre objectif. Mais il existe de nombreuses techniques disponibles : l’analyse univariée ou bivariée, l’analyse de séries chronologiques, l’analyse de régression… Cependant la manière dont vous les appliquez est plus importante que les différents types. Cela dépend des informations que vous souhaitez obtenir : 

  • L’analyse descriptive : 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 ? ».
  • L’analyse diagnostique : 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 ? ».
  • L’analyse prédictive : jusqu’à présent, nous avons examiné des types d’analyse qui examinent et tirent des conclusions sur le passé. L’analyse 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 : 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 ? ».

Data Visualisation : créer des visuels percutants 

Une bonne visualisation permet non seulement de présenter vos résultats de manière claire et esthétique, mais aussi de révéler des tendances et des anomalies qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes dans des tableaux de données bruts. 

Pour choisir le bon type de visualisation, il est important de comprendre le type de données que vous analysez et ce que vous souhaitez communiquer. Voici quelques conseils pour choisir la bonne représentation graphique :

  • Graphiques à barres : idéaux pour comparer des catégories ou suivre des changements sur une période de temps.
  • Graphiques en lignes : parfaits pour montrer des tendances dans les séries chronologiques.
  • Diagrammes circulaires : Utiles pour afficher des proportions au sein d'un ensemble.
  • Histogrammes : efficaces pour montrer la distribution des données.
  • Cartes de chaleur : utilisées pour illustrer les variations de valeurs à travers deux dimensions.

Il existe une variété de visualisation, pour aller plus loin nous vous conseillons de lire notre article qui présente 18 exemples de Data Visualisation

Data Storytelling : convaincre grâce aux données 

Le data storytelling est l'art de transformer vos données et analyses en une narration convaincante et accessible. Cette approche est essentielle pour communiquer efficacement vos résultats et persuader votre audience d'agir sur vos insights.

Une bonne histoire de données suit une structure claire :

  • Introduction : présentez le contexte et les objectifs de votre analyse. Expliquez pourquoi cette analyse est importante et quels sont les enjeux.
  • Développement : décrivez les méthodes et les données utilisées. Présentez vos principaux résultats en mettant en avant les insights clés. Utilisez des visualisations pour illustrer vos points.
  • Conclusion : résumez vos retours et proposez des recommandations basées sur vos analyses. Expliquez comment ces insights peuvent être appliqués pour résoudre les problèmes ou améliorer les performances.

Pour rendre vos données accessibles, il est important de simplifier le langage en évitant le jargon technique et en utilisant un langage clair et concis. Utiliser des analogies pour comparer des concepts complexes à des situations familières peut aider votre audience à mieux comprendre. Enfin, humanisez les données en racontant des histoires concrètes qui montrent l'impact réel des données sur les personnes ou les processus.

Pour aller plus loin, vous pouvez lire notre article dédié au Data Storytelling qui présente des exemples concrets pour vous aider à transformer vos analyses de données en récits captivants.

Rond violet avec fleche vers le haut