L'analyse des données (Data Analytics)

Qu'est-ce que l'analyse de données (Data Analytics) ?

L'analyse des données (AD) est le processus qui consiste à examiner des ensembles de données afin de dégager des tendances et de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent. De plus en plus, l'analyse des données se fait à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés. Les technologies et techniques d'analyse des données sont largement utilisées dans les entreprises pour permettre aux organisations de prendre des décisions plus éclairées. Les scientifiques et les chercheurs utilisent également des outils d'analyse de données pour vérifier ou infirmer des modèles, des théories et des hypothèses scientifiques.

En tant que terme, l'analyse de données se réfère principalement à un assortiment d'applications, allant de la veille stratégique (BI) de base, du reporting et du traitement analytique en ligne à diverses formes d'analyse avancée. En ce sens, elle est similaire à l'analyse commerciale, un autre terme générique pour les approches d'analyse des données. La différence est que cette dernière est orientée vers les utilisations commerciales, alors que l'analyse des données a une portée plus large. Cette vision élargie du terme n'est cependant pas universelle. Dans certains cas, les gens utilisent l'analyse de données spécifiquement pour désigner l'analyse avancée, considérant la BI comme une catégorie distincte.

Types d'analyse de données

L'analyse des données peut être divisée en quatre types :

1. L'analyse descriptive. En utilisant l'analyse des données historiques, l'analyse descriptive vise à comprendre les événements passés. Il s'agit de compiler des données, d'identifier des modèles et d'obtenir des informations sur les événements passés ou d'en tirer des enseignements.
2. L'analyse diagnostique. L'analyse diagnostique permet d'approfondir les données afin de déterminer les raisons d'événements spécifiques. Il s'agit d'identifier les causes profondes, de déterminer les corrélations et de découvrir les relations entre différentes variables.
3. Analyse prédictive. L'analyse prédictive prévoit des modèles ou des événements futurs à l'aide d'algorithmes statistiques et de données historiques. Elle tente de prévoir les événements futurs et d'évaluer la probabilité de divers scénarios. L'analyse prédictive utilise des algorithmes et des méthodologies tels que les modèles de régression linéaire ou de régression logistique.
4. L'analyse prescriptive. L'analyse prescriptive va au-delà de la prédiction des résultats futurs et recommande des actions spécifiques pour la prise de décision. Elle utilise des techniques d'optimisation et de simulation pour déterminer le meilleur plan d'action pour obtenir les résultats souhaités.

Pourquoi l'analyse des données est-elle importante ?

Les initiatives d'analyse des données peuvent aider les entreprises à augmenter leur chiffre d'affaires, à améliorer leur efficacité opérationnelle, à optimiser leurs campagnes de marketing et à renforcer la satisfaction de leurs clients dans de nombreux secteurs d'activité. Elles peuvent également aider les organisations à faire ce qui suit :

• Personnaliser les expériences des clients. En allant au-delà des méthodes de données traditionnelles, l'analyse des données relie les idées aux actions, ce qui permet aux entreprises de créer des expériences client personnalisées et de développer des produits numériques connexes.
• Prévoir les tendances futures. En utilisant les technologies d'analyse prédictive, les entreprises peuvent créer des produits orientés vers l'avenir et répondre rapidement aux tendances émergentes du marché, ce qui leur confère un avantage concurrentiel sur leurs rivaux. En fonction de l'application, les données analysées peuvent consister en des enregistrements historiques ou en de nouvelles informations qui ont été traitées pour des analyses en temps réel. En outre, elles peuvent provenir d'un mélange de systèmes internes et de sources de données externes.
• Réduire les coûts opérationnels. En optimisant les processus et l'affectation des ressources, l'analyse des données peut contribuer à réduire les dépenses inutiles et à identifier les possibilités de réduction des coûts au sein de l'organisation.
• Assurer la gestion des risques. L'analyse des données permet aux entreprises d'identifier et d'atténuer les risques en détectant les anomalies, les fraudes et les problèmes de conformité potentiels.
• Améliorer la sécurité. Les entreprises utilisent des méthodes d'analyse de données, telles que l'analyse et la visualisation des journaux d'audit, pour examiner les violations de sécurité passées et trouver les vulnérabilités sous-jacentes. L'analyse des données peut également être intégrée aux systèmes de surveillance et d'alerte afin d'avertir rapidement les professionnels de la sécurité en cas de tentative de violation.
• Mesurer les performances. L'analyse des données fournit aux organisations des mesures et des indicateurs clés de performance (KPI) pour suivre les progrès, contrôler les performances et évaluer le succès des initiatives commerciales. Cela aide les entreprises à réagir rapidement à l'évolution des conditions du marché et à d'autres défis opérationnels.

Applications d'analyse de données

À un niveau élevé, les méthodologies et techniques d'analyse des données comprennent l'analyse exploratoire des données (AED) et l'analyse confirmatoire des données (ACD). L'AED vise à trouver des modèles et des relations dans les données, tandis que l'ADC applique des modèles et des techniques statistiques pour déterminer si les hypothèses concernant un ensemble de données sont vraies ou fausses. L'AED est souvent comparée à un travail de détective, tandis que l'ADC s'apparente au travail d'un juge ou d'un jury lors d'un procès - une distinction établie pour la première fois par le statisticien John W. Tukey dans son livre Exploratory Data Analysis (Analyse exploratoire des données) publié en 1977.

L'analyse des données peut également être divisée en deux catégories : l'analyse des données quantitatives et l'analyse des données qualitatives. La première implique l'analyse de données numériques avec des variables quantifiables. Ces variables peuvent être comparées ou mesurées statistiquement. L'approche qualitative est plus interprétative, car elle se concentre sur la compréhension du contenu des données non numériques telles que le texte, les images, le son et la vidéo, ainsi que sur les phrases, les thèmes et les points de vue communs.

Voici quelques exemples d'applications d'analyse de données qui utilisent ces méthodologies et approches :

• L'intelligence économique et les rapports. Au niveau de l'application, la BI et le reporting fournissent aux organisations des informations exploitables sur les indicateurs clés de performance, les opérations commerciales, les clients, etc. Par le passé, les requêtes de données et les rapports étaient généralement créés pour les utilisateurs finaux par des développeurs de BI travaillant dans le service informatique. Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises utilisent des outils de BI en libre-service qui permettent aux cadres, aux analystes commerciaux et aux travailleurs opérationnels d'exécuter leurs propres requêtes ad hoc et de créer eux-mêmes des rapports.
• L'exploration de données. Les types avancés d'analyse de données comprennent l'exploration de données, qui consiste à trier de grands ensembles de données pour identifier des tendances, des modèles et des relations.
• Commerce de détail. L'analyse des données peut être utilisée dans le secteur de la vente au détail pour prévoir les tendances, lancer de nouveaux articles et augmenter les ventes en comprenant les demandes des clients et leurs habitudes d'achat.
• L'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique peut également être utilisé pour l'analyse des données en exécutant des algorithmes automatisés pour traiter des ensembles de données plus rapidement que ne peuvent le faire les scientifiques des données par le biais de la modélisation analytique conventionnelle.
• L'analyse de données massives (big data). L'analyse des big data applique des outils de data mining, d'analyse prédictive et de ML à des ensembles de données qui peuvent inclure un mélange de données structurées et non structurées, ainsi que des données semi-structurées. Le text mining permet d'analyser des documents, des courriels et d'autres contenus textuels.
• Utilisations professionnelles. Les initiatives d'analyse des données soutiennent une grande variété d'utilisations commerciales. Par exemple, les banques et les sociétés de cartes de crédit analysent les habitudes de retrait et de dépense pour détecter les fraudes et les usurpations d'identité. Les sociétés de commerce électronique et les prestataires de services de marketing utilisent l'analyse des flux de clics pour identifier les visiteurs d'un site web susceptibles d'acheter un produit ou un service particulier, sur la base des schémas de navigation et de visualisation des pages. Les organismes de santé exploitent les données des patients pour évaluer l'efficacité des traitements contre le cancer et d'autres maladies.
• Prévisions de désabonnement. Les opérateurs de réseaux mobiles examinent les données relatives aux clients afin d'identifier les clients les plus susceptibles de ne pas revenir et d'aider les entreprises à les fidéliser.
• Marketing. Les entreprises s'engagent dans l'analyse de la gestion de la relation client (CRM)afin de segmenter les clients pour les campagnes de marketing et d'équiper les employés des centres d'appel d'informations actualisées sur les appelants.
• Logistique de livraison. Les entreprises de logistique telles que UPS, DHL et FedEx utilisent l'analyse de données pour améliorer les délais de livraison, optimiser les opérations et identifier les itinéraires d'expédition et les modes de transport les plus rentables.
• Gouvernement et secteur public. Les gouvernements utilisent l'analyse des données pour l'élaboration des politiques, la distribution des ressources et pour mieux comprendre les besoins et les exigences du public.

Le processus d'analyse des données

Les applications d'analyse des données ne se limitent pas à l'analyse des données, en particulier pour les projets d'analyse avancée. Une grande partie du travail nécessaire se fait en amont : collecte, intégration et préparation des données, puis développement, test et révision des modèles analytiques pour s'assurer qu'ils produisent des résultats exacts. Outre les data scientists et autres analystes de données, les équipes d'analytique comprennent souvent des ingénieurs de données, qui créent des pipelines de données et aident à préparer les ensembles de données pour l'analyse.

Le processus d'analyse des données comprend les étapes suivantes :

1. Collecte des données. Les scientifiques des données identifient les informations dont ils ont besoin pour une application analytique particulière et travaillent ensuite seuls ou avec des ingénieurs des données et le personnel informatique pour les assembler en vue de leur utilisation. Les données provenant de différents systèmes sources peuvent devoir être combinées via des routines d'intégration de données, transformées dans un format commun et chargées dans un système d'analyse, tel qu'un cluster Hadoop, une base de données NoSQL ou un entrepôt de données. Dans d'autres cas, le processus de collecte peut consister à extraire un sous-ensemble pertinent d'un flux de données qui se déverse dans Hadoop, par exemple. Les données sont ensuite déplacées vers une partition séparée du système afin qu'elles puissent être analysées sans affecter l'ensemble des données.
2. Trouver et résoudre les problèmes de qualité des données. L'équipe chargée de l'analyse doit résoudre tous les problèmes susceptibles d'affecter la précision des applications d'analyse. Il s'agit notamment d'exécuter des tâches de profilage et de nettoyage des données pour s'assurer que les informations contenues dans un ensemble de données sont cohérentes et que les erreurs et les entrées en double sont éliminées. Un travail supplémentaire de préparation des données est effectué pour manipuler et organiser les données en vue de l'utilisation analytique prévue.
3. Appliquer les politiques de gouvernance des données. Les équipes d'analyse appliquent des politiques de gouvernance des données pour s'assurer que les données respectent les normes de l'entreprise et qu'elles sont utilisées correctement.
4. Construire un modèle analytique. Un modèle analytique est construit à l'aide d'outils de modélisation prédictive ou d'autres logiciels d'analyse et langages de programmation tels que Python, Scala, R et Structured Query Language, c'est-à-dire SQL. En règle générale, le modèle est d'abord exécuté sur un ensemble partiel de données pour tester sa précision ; il est ensuite révisé et testé à nouveau si nécessaire. Ce processus est connu sous le nom d'entraînement du modèle jusqu'à ce qu'il fonctionne comme prévu.
5. Exécuter le modèle de production. Le modèle est exécuté en mode production sur l'ensemble des données une fois pour répondre à un besoin d'information spécifique ou de manière continue au fur et à mesure que les données sont mises à jour.
6. Définir un déclencheur. Dans certains cas, les applications analytiques peuvent être configurées pour déclencher automatiquement des actions commerciales. Les transactions boursières d'une société de services financiers en sont un exemple : lorsque les actions atteignent un certain prix, un déclencheur peut être activé pour les acheter ou les vendre sans intervention humaine.
7. Communiquer les résultats. Les résultats générés par les modèles analytiques sont communiqués aux dirigeants d'entreprise et aux autres utilisateurs finaux. Des diagrammes et autres infographies peuvent être conçus pour faciliter la compréhension des résultats. Les visualisations de données, y compris les diagrammes et les graphiques, sont souvent incorporées dans des applications de tableaux de bord BI qui affichent les données sur un seul écran et peuvent être mises à jour en temps réel au fur et à mesure que de nouvelles informations sont disponibles.

L'analyse des données peut-elle être automatisée ?

Les analystes de données peuvent automatiser les processus afin d'accroître l'efficacité et la qualité. Grâce à l'analyse automatisée des données, les systèmes informatiques peuvent effectuer des opérations analytiques avec peu d'assistance humaine. Ces techniques couvrent toute la gamme de la modélisation des données et de l'analyse statistique, depuis les simples scripts jusqu'aux outils sophistiqués. Par exemple, pour soutenir les choix de l'entreprise, une organisation de cybersécurité peut automatiser la collecte de données, l'analyse de l'activité sur le web et la visualisation.

L'analyse des données peut-elle être externalisée ?

Des entreprises tierces ou des prestataires de services spécialisés peuvent être engagés pour traiter les tâches d'analyse de données pour diverses raisons, notamment la rentabilité, l'accès à une expertise spécialisée, l'évolutivité et la flexibilité, ainsi que leur connaissance approfondie des politiques de conformité. L'externalisation de l'analyse des données permet aux entreprises de se concentrer sur leurs activités principales tout en utilisant des ressources externes pour traiter efficacement les tâches liées aux données.

En outre, l'externalisation peut permettre d'accéder à des technologies et à des outils d'analyse avancés qui ne sont pas forcément disponibles en interne. Toutefois, il est essentiel que les organisations examinent attentivement des facteurs tels que la sécurité des données, la confidentialité et la fiabilité du partenaire d'externalisation avant de décider d'externaliser les fonctions d'analyse des données.

Analyse des données et analyse des big data

L'analyse des données et l'analyse des big data sont des concepts apparentés qui ont des significations distinctes. Comme indiqué précédemment, l'analyse des données est le processus d'analyse des données brutes afin d'extraire des informations significatives d'un ensemble de données donné. Bien que ces stratégies et tactiques soient fréquemment utilisées avec les big data, elles peuvent également être appliquées à tout type de données, puisque l'analyse de données est un terme plus large qui englobe tous les types d'analyse de données.

Parmi les outils couramment utilisés pour l'analyse des données figurent Amazon QuickSight, Apache Spark, Google Cloud streaming analytics, Python et Tableau.

Le big data analyse des quantités massives de données complexes qui ne peuvent être examinées avec les méthodes traditionnelles de traitement des données. Il nécessite des outils spécialisés pour extraire des informations utiles de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, généralement stockées dans des lacs de données et des entrepôts de données.

Amazon RedShift, Apache Hadoop, Google Cloud BigQuery et Microsoft Azure SQL Data Warehouse sont des exemples d'options disponibles pour le stockage et le traitement des données volumineuses.

Analyse des données vs. science des données

Contrairement à l'analyse des données, la science des données ne se limite pas à une seule fonction ou à un seul domaine. Il s'agit d'un domaine multidisciplinaire qui combine l'apprentissage profond, la modélisation moléculaire, l'intelligence artificielle (IA), la programmation, les mathématiques et les statistiques, ainsi que des approches scientifiques pour extraire des informations des données.

Avec le développement de l'automatisation, les data scientists se concentrent davantage sur les besoins de l'entreprise, les décisions stratégiques et l'apprentissage en profondeur. Les analystes de données qui travaillent dans le domaine de la BI se concentreront davantage sur la création de modèles et d'autres tâches de routine. En général, les data scientists concentrent leurs efforts sur la production d'informations générales, tandis que les data analysts s'attachent à répondre à des questions spécifiques. En termes de compétences techniques, les futurs scientifiques des données devront se concentrer davantage sur le processus des opérations d'apprentissage automatique, également appelé opérations d'apprentissage automatique.

Les outils d'analyse prédictive renforcés par l'IA évoluent et deviennent plus faciles à utiliser. Découvrez plusieurs exemples d'outils prédictifs destinés aux utilisateurs professionnels et aux scientifiques des données.