Tout comprendre sur l’analyse des données

Grâce aux nouvelles technologies du numérique, les entreprises disposent de volumes de données colossaux. C’est une des premières sources d’insights, qu’il leur faut comprendre afin d’en tirer tous les avantages. L’analyse des données est donc devenue un véritable enjeu stratégique pour mieux appréhender leurs opérations et identifier des opportunités.

Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L’analyse des données, ou data analysis en anglais, est un processus consistant à examiner, nettoyer, transformer et interpréter des groupes de données pour obtenir des informations pertinentes, déduire des conclusions et prendre des décisions. Cette approche utilise des méthodes statistiques, informatiques et mathématiques pour extraire des connaissances exploitables à partir de larges volumes de données.

Elle joue un rôle essentiel dans de nombreux secteurs. L’analyse des données permet aux entreprises de mieux comprendre leurs activités. Avec les progrès technologiques du domaine de l’intelligence artificielle et du Machine Learning, ses capacités ont été considérablement étendues.

À quoi sert l’analyse des données ?

Elle permet d’orienter les décisions en se basant sur des faits plutôt que sur des intuitions. En révélant les modèles et les tendances enfouis dans les données, les organisations peuvent opter pour les meilleures orientations stratégiques.

Améliorer son offre

L’analyse des données peut également aider les entreprises à comprendre les besoins et les préférences des individus, pour orienter le développement de nouveaux produits et services. En utilisant judicieusement l’analyse de données, suite à un sondage par exemple, une entreprise peut identifier des correspondances possibles selon les caractéristiques et les comportements des individus. Elle peut alors mieux personnaliser et cibler ses campagnes marketing.

Optimiser les opérations

Les entreprises se servent de l’analyse des données pour améliorer leur efficacité. Elles peuvent optimiser la chaîne d’approvisionnement, la gestion des stocks, la planification de la production, et ainsi contribuer à réduire les dépenses. Cette méthode est également utilisée pour la surveillance en temps réel et le contrôle qualité des produits.

L’analyse des données permet d’identifier des régularités et des correspondances entre des variables, habituellement imperceptibles. Elle aide à bâtir des modèles prédictifs afin d’anticiper des événements et des résultats futurs.

Soutenir la recherche

Dans le monde de la recherche, l’analyse des données sert à examiner des variables complexes, comme celles provenant d’expérimentations scientifiques ou de simulations. Cela peut mener à de nouvelles découvertes ou à une meilleure compréhension des phénomènes naturels. L’analyse des données médicales permet d’identifier des tendances dans les données des patients, à améliorer les diagnostics, à prévoir les épidémies et à optimiser la gestion des ressources.

Améliorer la sécurité

L’analyse de données s’avère particulièrement efficace en matière de sécurité financière et de cybersécurité. Les valeurs peuvent être analysées pour détecter des anomalies, des fraudes et des comportements suspects chez certains individus.

Quels sont les outils d’analyse de données ?

Un outil d’analyse de données performant doit permettre de réduire considérablement le temps consacré aux tâches manuelles d’analyse des données.

Python le langage de programmation le plus populaire

Avec sa syntaxe simple et claire, Python permet de se concentrer sur les concepts d’analyse plutôt que sur des détails syntaxiques complexes. Il dispose d’un écosystème de bibliothèques puissantes et polyvalentes, comme Pandas, NumPy et Matplotlib. Python se démarque par sa vaste communauté d’utilisateurs et ses ressources abondantes en ligne.

R, langage de programmation et environnement statistique

R dispose d’une collection de bibliothèques et de packages dédiés comme « dplyr » pour la manipulation de données. Ses capacités s’étendent d’ailleurs à la visualisation de données avec « ggplot2 », mais également au Machine Learning et à la modélisation statistique. 

Microsoft Excel, le roi du tableau croisé dynamique

Le logiciel de feuilles de calcul organise les données et les calculs, en ligne et en colonne, que ce soit des opérations mathématiques basiques ou des calculs statistiques sophistiqués. Ses tableaux croisés dynamiques permettent des analyses approfondies avec différentes techniques de visualisation. Excel propose également un large choix de graphiques pour la visualisation, des graphiques en barres aux graphiques à secteurs.

Google Analytics, la plateforme d’analyse web influente

Google Analytics est indispensable pour optimiser sa présence en ligne. Ses fonctionnalités avancées offrent un aperçu approfondi des activités en ligne. En collectant et en suivant une multitude de données, allant des informations démographiques aux sources de trafic, Google Analytics fournit une présentation complète de l’engagement des utilisateurs.

Power BI, la plateforme de business intelligence de Microsoft

Power BI facilite la collecte en se connectant à une variété de sources, depuis des bases de données traditionnelles jusqu’aux services cloud. Elle favorise la collaboration et le partage des connaissances. Son modèle de données en colonnes permet de créer des relations entre différentes composantes, ce qui simplifie la classification et la modélisation.

Apache Spark, un des plus grands moteurs open source pour la Big Data

Apache Spark est un framework puissant et polyvalent pour le traitement de données massives et l’analyse en temps réel. Spark est capable de traiter des tâches complexes de manière distribuée. De plus, son moteur de traitement in memory permet d’accélérer considérablement les calculs.

Hadoop, l’écosystème Big Data de référence

Sa structure distribuée et son extensibilité en font un outil incontournable pour le stockage et les analyses Big Data. De plus, la répartition des données sur plusieurs nœuds lui assure une robustesse face aux défaillances et donc une disponibilité optimale. Son modèle de traitement en lots, MapReduce, fragmente les tâches en étapes distinctes de classification et de réduction pour permettre un traitement parallèle et efficace des données.

Quels sont les différents types d’analyse de données ?

Il existe plusieurs méthodes d’analyse de données. Chacune vise à répondre à des objectifs spécifiques et à extraire des informations pertinentes.

• L’analyse de texte est utilisée pour extraire des informations et des tendances à partir de grandes quantités de données textuelles.
• L’analyse statistique vise à décrire et résumer les données. Une des premières utilisations de l’analyse descriptive en entreprise est pour suivre les groupes d’indicateurs clés de performance, ou KPI.
• L’analyse diagnostique cherche à comprendre les raisons derrière un événement ou un comportement. Ce type d’analyse permet de créer des correspondances entre les données.
• L’analyse prédictive est utilisée pour prédire des événements ou des tendances.
• L’analyse prescriptive combine les informations issues de toutes les analyses précédentes pour résoudre un problème ou prendre une décision.
• L’analyse factorielle permet de simplifier la complexité des données en établissant des correspondances. Ce type d’analyse est adaptée pour les résultats de sondage par exemple.

Quelles sont les étapes d’une analyse de données ?

L’une des premières étapes consiste à définir l’objectif de l’analyse. Vous devez préciser vos attentes pour collecter des données pertinentes. Vous devez également sélectionner les sources, les méthodes et les outils de collecte de données, en fonction de leur qualité, leur fiabilité et leur disponibilité. Les étapes suivantes garantissent une approche méthodique et des résultats fiables.

• Nettoyage et préparation des données : vérifiez, corrigez et supprimez d’éventuelles erreurs ou incohérences, et ajoutez les valeurs manquantes. Vous pouvez alors les organiser, les structurer et les formater pour faciliter leur traitement.
• Transformation des données : préparez-les pour des analyses spécifiques comme la normalisation, la création de nouvelles variables ou l’agrégation de données.
• Analyse et modélisation des données : Vous devez choisir et appliquer des méthodes statistiques, mathématiques ou informatiques pour tester vos hypothèses, mesurer des effets, prédire des résultats ou expliquer des phénomènes.
• Interprétation et communication : Analysez les résultats de vos modèles et de vos analyses pour répondre à vos attentes de départ. Identifiez les tendances, les associations et les relations qui émergent de vos données.
• Présentation des résultats : Communiquez vos résultats de manière claire et compréhensible. Utilisez des tableaux, des graphiques et des rapports pour habiller votre présentation.

Pourquoi analyser les données dans une entreprise ?

L’analyse de données est une boussole indispensable pour les entreprises. Elles fournissent des informations et des valeurs factuelles pour guider leurs actions et leurs décisions. Par exemple, elle permet de faire émerger des tendances, des opportunités cachées et des axes d’amélioration.

L’analyse de données est également une méthode qui aide à mieux comprendre les opérations internes. En identifiant des processus inefficaces ou des points de blocage, elle permet de mettre en place une dynamique d’amélioration continue. Utilisée à des fins de marketing, elle offre une meilleure compréhension des besoins et des préférences des individus. L’entreprise peut ainsi mieux personnaliser ses produits et services.

L’analyse de données n’est pas seulement un outil rétrospectif, elle fournit également une vision prospective. C’est-à-dire qu’elle aide les entreprises à mieux anticiper les principales évolutions du marché, à adapter leurs stratégies, et à rechercher de solutions novatrices.

Comment se former à la data analysis ?

Les métiers liés à l’analyse de données requièrent non seulement des connaissances techniques liées à l’univers data et ses outils, mais aussi une capacité à interpréter les résultats et à en tirer des insights. Par exemple, pour devenir Data Analyst, il est préférable d’avoir un niveau bac + 5, complété par une formation spécifique. Certains cursus complets permettent de valider une certification. Outre les principales bases, ces formations permettent d’acquérir diverses compétences complémentaires, tant stratégiques que techniques.

L’analyse des données offre une approche méthodique et fondée sur les preuves. En tirant parti de la richesse des informations contenues dans les données, les entreprises peuvent affiner leurs décisions et optimiser leurs performances. Ainsi, opter pour une stratégie data driven est un moyen de mieux appréhender des réalités commerciales en constante évolution, tout en favorisant l’agilité.