Dans la continuation de mes articles sur la science des données, je m'intéresse aujourd'hui à l'analyse de données et plus particulièrement aux différents types d'analyse.
💡 Tout d'abord, une définition. L'analyse des données est définie comme un processus de nettoyage, de transformation et de modélisation des données pour découvrir des informations utiles pour la prise de décision. Elle permet une meilleure compréhension des performances antérieures d’une entreprise et une meilleure prise de décision pour ses activités futures.
Il existe quatre grands types d'analyse de données qui sont utilisés dans toutes les industries. Bien que nous les séparions en catégories, elles sont toutes liées et s'appuient les unes sur les autres. En passant du type d'analyse le plus simple au plus complexe, le degré de difficulté et les ressources nécessaires augmentent. Dans le même temps, le niveau de clarté et de valeur ajoutée augmente également.
Les quatre types d'analyse de données sont :
- Analyse descriptive
- Analyse diagnostique
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
Analyse descriptive
Le premier type d'analyse des données est l'analyse descriptive. Il est à la base de toute connaissance des données.
Il s'agit de l'utilisation la plus simple et la plus courante des données en entreprise aujourd'hui. L'analyse descriptive répond à «ce qui s'est passé» en résumant les données passées, généralement sous la forme de graphique ou tableaux de bord.
La plus grande utilisation de l'analyse descriptive en entreprise est de suivre les groupes d'indicateurs clés de performance (KPI). Souvent présentés sous forme de graphique ou tableau, les KPI décrivent les performances d'une entreprise en fonction de critères de référence choisis.
Les applications commerciales de l'analyse descriptive comprennent :
- Tableaux de bord KPI
- Rapports de revenus mensuels.
Analyse diagnostique
Après avoir posé la question principale de «ce qui s'est passé», l'étape suivante consiste à approfondir et à se demander pourquoi cela s'est produit.
C'est là qu'intervient l'analyse diagnostique.
L'analyse diagnostique prend les informations trouvées à partir des analyses descriptives et explore les causes de ces résultats. Les organisations utilisent ce type d'analyse car il crée plus de connexions entre les données et identifie les modèles de comportement. Cela signifie plus de valeur ajoutée et la possibilité de résoudre de nouveaux problèmes de manière plus optimisée du fait de l’interconnection des données.
Concrètement, des applications commerciales de l'analyse diagnostique pourront être par exemple :
- Une entreprise de fret enquête sur la cause de la lenteur des expéditions dans une certaine région.
- Une entreprise de retail qui cherche à déterminer et analyser quelles activités marketing ont le plus d’impact sur la visite en magasin.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive tente de répondre à la question «ce qui est susceptible de se passer». Ce type d'analyse utilise des données antérieures pour faire des prédictions sur les résultats futurs et ainsi étudier les potentiels variables.
C’est un autre pas en avant par rapport aux analyses descriptives et diagnostiques. L'analyse prédictive utilise les analyses que nous avons résumées pour faire des prédictions logiques. Ce type d’analyse repose sur la modélisation statistique pour faire des prévisions. Il est également important de comprendre que la prévision n'est qu'une estimation variable ; l'exactitude des prévisions repose sur la qualité et des données mises à disposition.
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Alors que l'analyse descriptive et diagnostique sont des pratiques courantes dans les entreprises, l'analyse prédictive est en plein essor dans de nombreuses organisations. Comment ? Selon les structures, cela passe par la formation des équipes actuelles, la mise en place d’équipes dédiées ou l’appel à des prestataires expérimentés.
Les applications commerciales de l'analyse prédictive comprennent :
- L'évaluation des risques
- La prévisions des ventes client
- L’utilisation de la segmentation des clients pour déterminer une variable, quels prospects ont les meilleures chances de conversion ou non etc..
Analyse prescriptive
Le dernier type d'analyse de données est le plus recherché, mais peu d'organisations sont aujourd’hui vraiment équipées pour l'exécuter. L'analyse prescriptive est la frontière de l'analyse des données, combinant les connaissances de toutes les analyses précédentes pour déterminer le plan d'action à prendre pour un problème ou une décision en cours.
L'analyse prescriptive demande un engagement organisationnel énorme et les entreprises doivent s'assurer qu'elles sont prêtes et disposées à déployer les efforts et les ressources pour leurs potentiels clients.
L'intelligence artificielle (IA) est un parfait exemple d'analyse prescriptive. Les systèmes d'IA consomment une grande quantité de données pour apprendre en permanence et utiliser ces informations pour prendre des décisions éclairées. Des systèmes d'IA bien conçus sont capables de communiquer ces décisions et même de mettre ces décisions en action. Les processus métier peuvent être exécutés et optimisés quotidiennement sans qu'un humain n'interagisse avec l’algorithme d’intelligence artificielle.
Conclusion
Chacun des quatre types d'analyse de données est connecté aux autres, comment ? En s'appuyant dans une certaine mesure tous les uns sur les autres. Ils ont chacun un objectif différent et fournissent des informations variées.
Passer de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive et prescriptive est un choix organisationnel et nécessite beaucoup plus de ressources et de compétences techniques pour une organisation. Les bénéfices de cette démarche sont l’ouverture de nouvelles perspectives pour le futur de l’entreprise.
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