Analyse des données
L'analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations. Un grand nombre de techniques et de processus d'analyse de données ont été automatisés pour intégrer des processus et des algorithmes mécaniques basés sur des données brutes destinées à la consommation humaine.
Les techniques d'analyse de données peuvent révéler des tendances et des métriques qui seraient autrement perdues dans la masse d'informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les processus afin d'accroître l'efficacité globale d'une entreprise ou d'un système.
Comprendre l'analyse de données
L'analyse de données est un terme large qui englobe de nombreux types d'analyse de données. Tout type d’information peut être soumis à des techniques d’analyse de données afin d’obtenir un aperçu qui peut être utilisé pour améliorer des choses.
Par exemple, les fabricants enregistrent souvent le temps d'exécution, les temps d'arrêt et la file d'attente de travail de diverses machines, puis analysent les données afin de mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent plus près de leur capacité de pointe.
L'analyse de données peut faire beaucoup plus que souligner les goulots d'étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l’analyse des données pour définir des calendriers de récompense pour les joueurs qui conservent la majorité des joueurs actifs dans le jeu. Les entreprises de contenu utilisent plusieurs des mêmes analyses de données pour vous permettre de cliquer, regarder ou réorganiser le contenu afin d'obtenir une autre vue ou un autre clic.
Le processus impliqué dans l'analyse des données implique plusieurs étapes différentes:
- La première étape consiste à déterminer les exigences en matière de données ou le mode de regroupement des données. Les données peuvent être séparées par âge, démographie, revenu ou sexe. Les valeurs de données peuvent être numériques ou être divisées par catégorie.
- La deuxième étape de l'analyse de données est le processus de collecte. Cela peut être fait par diverses sources telles que des ordinateurs, des sources en ligne, des appareils photo, des sources environnementales ou par l'intermédiaire de personnel.
- Une fois les données collectées, elles doivent être organisées de manière à pouvoir être analysées. L’organisation peut se dérouler sur une feuille de calcul ou un autre logiciel pouvant prendre des données statistiques.
- Les données sont ensuite nettoyées avant analyse. Cela signifie qu'il est nettoyé et vérifié pour s'assurer qu'il n'y a pas de duplication ou d'erreur, et qu'il n'est pas incomplet. Cette étape permet de corriger les erreurs éventuelles avant qu'elles ne soient analysées par un analyste de données.
[Important: l’analyse des données vise à tirer des conclusions basées sur ce que l’analyste sait déjà.]
Points clés à retenir
- L'analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations.
- Les techniques et les processus d'analyse des données ont été automatisés en processus et algorithmes mécaniques qui fonctionnent sur des données brutes pour la consommation humaine.
- L'analyse de données aide une entreprise à optimiser ses performances.
Pourquoi Data Analytics Matters
L'analyse des données est importante car elle aide les entreprises à optimiser leurs performances. En les intégrant au modèle commercial, les entreprises peuvent contribuer à réduire les coûts en identifiant des méthodes de travail plus efficaces et en stockant de grandes quantités de données.
Une entreprise peut également utiliser l’analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales et analyser les tendances et la satisfaction de la clientèle, ce qui peut déboucher sur de nouveaux et meilleurs produits et services.
Types d'analyse de données
L'analyse de données est divisée en quatre types de base.
- L'analyse descriptive décrit ce qui s'est passé sur une période donnée. Le nombre de vues a-t-il augmenté? Les ventes sont-elles plus fortes ce mois-ci que le dernier?
- L'analyse de diagnostic se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s'est passé. Cela implique des entrées de données plus variées et un peu d'hypothèses. La météo a-t-elle affecté les ventes de bière? Cette dernière campagne de marketing a-t-elle eu un impact sur les ventes?
- L'analyse prédictive se déplace vers ce qui est susceptible de se produire à court terme. Qu'est-il arrivé aux ventes la dernière fois que nous avons eu un été chaud? Combien de modèles météorologiques prédisent un été chaud cette année?
- L'analyse prescriptive suggère un plan d'action. Si la probabilité d'un été chaud est mesurée alors que la moyenne de ces cinq modèles météorologiques est supérieure à 58%, nous devrions ajouter une équipe du soir à la brasserie et louer un réservoir supplémentaire pour augmenter la production.
L'analyse des données sous-tend de nombreux systèmes de contrôle de la qualité dans le monde financier, y compris le programme Six Sigma, toujours très populaire. Si vous ne mesurez pas correctement quelque chose, qu'il s'agisse de votre poids ou du nombre de défauts par million dans une chaîne de production, il est presque impossible de l'optimiser.
Considérations spéciales: Qui utilise Data Analytics?
Parmi les secteurs qui ont adopté l’analyse des données, on peut citer l’industrie des voyages et de l’hôtellerie où les redressements peuvent être rapides. Cette industrie peut collecter des données sur les clients et déterminer où sont les problèmes, le cas échéant, et comment les résoudre.
Healthcare combine l'utilisation de grands volumes de données structurées et non structurées et utilise l'analyse de données pour prendre des décisions rapides. De même, le secteur de la vente au détail utilise une grande quantité de données pour répondre aux demandes en constante évolution des acheteurs. Les informations collectées et analysées par les détaillants peuvent les aider à identifier les tendances, à recommander des produits et à augmenter leurs bénéfices.
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