L’analyse de données est un domaine d’activité centré autour de l’analyse statistique et de la mathématique décisionnelle. Derrière ces deux grands mots, il faut comprendre que des théories mathématiques permettent de construire et de justifier une décision sur des bases scientifiques. Nous allons essayer d’expliquer l’objectif et l’intérêt de l’analyse de données. C’est une compétence qui se démocratise de plus en plus dans le monde de l’entreprise. Ensuite nous fournirons un aperçu du processus d’analyse des données et de ses débouchés.
Elle était répandue notamment dans le domaine de la finance ou de la bourse où les prises de décisions ont des enjeux cruciaux. Aujourd’hui, elle se développe de plus en plus dans les autres domaines de l’industrie à différents niveaux. Comme son nom l’indique, pour faire de l’analyse de données, il faut des données. A l’heure de la transition numérique et de la digitalisation, les entreprises toutes domaines confondus récoltent et communiquent de gros volumes de données. Analyser ces données permet donc aux entreprises de les valoriser pour fonder les prises de décisions. L’objectif est d’optimiser ses process et de rentabiliser son activité.
Les données sont donc aujourd’hui une vraie mine d’or pour toutes les entreprises qui peuvent ainsi optimiser leur stratégie de développement.
Un cas d’usage d’analyse de données
Par exemple, vous êtes une entreprise qui commercialise des produits ou des prestations. Vous pouvez :
- analyser votre modèle économique en profondeur grâce à l’analyse de données et même l’améliorer.
- évaluer :
- la satisfaction client,
- la tarification à travers l’étude de la concurrence,
- la cible visée pour éventuellement orienter une campagne publicitaire ou un plan de communication.
- étudier vos axes d’améliorations et mettre en œuvre un plan d’actions pour stimuler le rendement de votre activité.
Méthodique dans la pratique
L’analyse est un processus qui peut paraître complexe et abstraite mais elle s’est beaucoup démocratisée aujourd’hui. Beaucoup d’outils, constamment mis à jour, existent aujourd’hui pour segmenter les différentes étapes. Ces outils permettent aux utilisateurs :
- De traiter et de manipuler ces fameuses données
- D’analyser les liaisons entre les jeux de données (appelées également set de données)
- De dégager des tendances ou des événements influents ou déterminants
Les données sont généralement assez disparates (des chiffres, des documents, des informations personnelles voire confidentielles, des achats, des visites, …). Une première étape consiste à en extraire des éléments exploitables et les structurer.
Après cette phase de préparation, l’objectif est de tirer de la connaissance à partir de ces données (du passé et du présent) pour mieux anticiper le futur. L’analyste de donnée peut :
- Effectuer une analyse sans a priori, c’est-à-dire sans hypothèse préalable. On appelle cette approche une analyse exploratoire
- Partir d’une méthode déjà connue, formuler une hypothèse et la vérifier ou élaborer les différentes conditions de validité de cette hypothèse, c’est l’analyse factorielle confirmatoire.
Par la suite, l’analyste de données va présenter les résultats de manière graphique et visuelle accompagné d’un récit basé sur des situations concrètes, là aussi avec des outils bien adaptés.
Et on peut aller plus loin
L’analyse de données peut se compléter par d’autres approches plus approfondies. C’est là qu’interviennent d’autres spécialistes de la donnée : les scientifiques de la donnée (les data scientistes). Ils vont pouvoir formuler par exemple formuler des prescriptions, des prédictions ou des descriptions des différents scenarii à considérer grâce à des algorithmes plus poussées. L’apprentissage automatique (Machine Learning) par exemple est une technique permet de prédire un comportement ou une décision dans des situations bien déterminées. Elle est notamment beaucoup exploitée dans les appareils intelligents (montre, assistants vocaux, petit électroménager, véhicules, …)
On voit ainsi l’utilité de toutes ces données pour les entreprises et même pour les individus. En effet, le premier spécialiste de données, c’est avant tout votre téléphone portable. Il suit tous vos déplacements et vos activités. C’est même un scientifique des données car il peut prédire vos centres d’intérêts et vos préférences quand vous naviguez sur Internet. C’est la raison pour laquelle la collecte, le stockage, la protection et la confidentialité des données sont des vrais sujets de société aujourd’hui.