La data analyse fait référence à une démarche consistant à analyser les données. Le but étant de mieux comprendre les informations afin d’améliorer la prise de décisions. Qu’est-ce que c’est exactement ? À quoi ça sert ? Quels sont les différents types de data analyse ?
La data analyse : de quoi s’agit-il ?
La data analyse est également connue sous le nom de data analytics. Ce concept vise à explorer, à analyser et à transformer les données afin d’identifier les schémas et les tendances révélant les informations exploitables. De ce fait, la data analyse vous aide à optimiser votre prise de décision. Veuillez cliquer ici pour avoir plus d’informations concernant le sujet.
À quoi sert la data analyse ?
La data analyse est de nos jours un enjeu stratégique crucial pour toutes les entreprises. L’objectif de ce processus est de mieux exploiter les données pour :
- déterminer les tendances et les schémas qui sont auparavant inconnus ;
- bien comprendre les préférences des consommateurs ;
- rendre votre société plus réactive sur le marché ;
- anticiper les problèmes ;
- surveiller les concurrents ;
- optimiser le service et l’expérience client ;
- trouver de nouvelles opportunités business ;
- comprendre les attentes et les besoins des clients ;
- gagner du temps ;
- mieux résoudre les problèmes.
Voici quelques exemples concrets pour vous aider à comprendre l’intérêt de la data analyse : les usines de production enregistrent diverses informations comme le temps d’arrêt, le temps d’exécution, la file d’attente. Ces données sont ensuite exploitées dans le but de bien planifier le travail. Les entreprises de jeux l’utilisent pour définir les calendriers de récompenses des joueurs. Pour les sociétés de contenu, la data analyse sert à personnaliser la navigation, à organiser les suggestions, à prioriser les contenus selon les utilisateurs, etc.
Quelles sont les différentes étapes de la data analyse ?
La data analyse comprend plusieurs étapes :
Première étape : exigences en matière de données
La première étape de la data analyse consiste à identifier la manière dont les données seront regroupées. Dans ce contexte, les informations peuvent être triées selon l’âge, le sexe, la situation géographique, etc.
Deuxième étape : la collecte des données
La collecte des données peut être faite avec différents types d’outils comme :
- les ordinateurs ;
- les logiciels en ligne ;
- les caméras ;
- le travail manuel, etc.
Troisième étape : l’organisation des données
Après la collecte, les données doivent être organisées afin de simplifier l’analyse. Le travail peut se faire via une feuille de calcul ou un logiciel de traitement de données statistique.
Quatrième étape : nettoyage des données
Les informations sont par la suite nettoyées avant d’entamer le processus d’analyse afin d’assurer qu’il n’y ait pas d’erreur, de duplication ou de manque.
Quels sont les différents types de data analyse ?
Il existe quatre types de data analyse, à savoir :
- l’analyse descriptive : analyse de ce qui se passe durant une période de temps donnée comme le nombre de vues, le volume de vente, etc. ;
- l’analyse diagnostique : elle se focalise sur la manière dont une chose s’est produite. Elle implique des hypothèses et des entrées de données plus diverses. À titre d’exemple, l’établissement d’un lien entre la vente de produits et la météo ;
- l’analyse prédictive : elle s’intéresse sur tout ce qui pourrait se produire ;
- l’analyse prescriptive : évoquer une ligne de conduite à tenir.
