Les entreprises génèrent et stockent des tonnes de données chaque jour, mais que se passe-t-il avec ces données après qu'elles soient stockées ?
La réponse courte est que la plupart d'entre elles restent dans des dépôts et ne sont presque jamais consultées à nouveau, ce qui est assez contre-intuitif.
Le problème n'est pas le manque de données disponibles mais l'ambiguïté dans la détermination de la manière exacte dont les données doivent être analysées et utilisées. Pour dissiper toute incertitude, les entreprises doivent comprendre le processus d'analyse des données pour prendre des décisions commerciales éclairées.
Qu'est-ce que l'analyse des données ?
Le processus d'analyse des données implique l'inspection, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données. Il découvre des informations utiles, tire des conclusions et soutient la prise de décision. Ce processus permet également aux organisations de prédire les tendances et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
Les données peuvent contenir des informations précieuses sur les utilisateurs, les bases de clients et les marchés. Lorsqu'elles sont associées à un logiciel d'analyse, les données peuvent aider les entreprises à découvrir de nouvelles opportunités de produits, des segments de marché, des secteurs industriels, et bien plus encore.
Maintenant que vous avez une vue d'ensemble du processus d'analyse des données, il est temps d'examiner chaque étape plus en détail.
Techniques d'analyse des données
Les analystes de données peuvent utiliser de nombreuses techniques d'analyse des données pour extraire des informations significatives à partir de données brutes pour des applications réelles et des fins computationnelles. Certaines des techniques d'analyse des données notables qui aident un processus d'analyse des données sont :
Analyse exploratoire des données
L'analyse exploratoire des données est utilisée pour comprendre les messages au sein d'un ensemble de données. Cette technique implique de nombreux processus itératifs pour s'assurer que les données nettoyées sont triées davantage pour mieux comprendre leur signification utile. Les techniques de visualisation des données, telles que l'analyse des données dans une feuille Excel ou un autre format graphique, et les techniques d'analyse descriptive, telles que le calcul de la moyenne ou de la médiane, sont des exemples d'analyse exploratoire des données.
Utilisation d'algorithmes et de modèles
Les algorithmes sont devenus une partie intégrante de l'environnement de données d'aujourd'hui. Ils incluent des calculs mathématiques pour l'analyse des données. Les formules ou modèles mathématiques, tels que la corrélation ou la causalité, aident à identifier les relations entre les variables de données.
Les techniques de modélisation telles que l'analyse de régression analysent les données en modélisant le changement d'une variable causé par une autre. Par exemple, déterminer si un changement dans le marketing (variable indépendante) explique un changement dans l'engagement (variable dépendante). Ces techniques font partie des statistiques inférentielles, le processus d'analyse des données statistiques pour tirer des conclusions sur la relation entre différents ensembles de données.
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Quelles sont les 5 étapes du processus d'analyse des données ?
Le processus d'analyse des données est une collection d'étapes nécessaires pour donner un sens aux données disponibles. Identifier les étapes critiques est une évidence. Cependant, chaque étape est tout aussi importante pour s'assurer que les données sont analysées correctement et fournissent des informations précieuses et exploitables.
Examinons les cinq étapes essentielles qui composent un flux de processus d'analyse des données.
Étape 1 de l'analyse des données : Définir pourquoi vous avez besoin d'une analyse des données
Avant d'entrer dans les détails de l'analyse des données, une entreprise doit d'abord définir pourquoi elle a besoin d'un processus bien fondé en premier lieu. La première étape d'un processus d'analyse des données est de déterminer pourquoi vous avez besoin d'une analyse des données. Ce besoin découle généralement d'un problème ou d'une question commerciale, tels que :
- Comment pouvons-nous réduire les coûts de production sans sacrifier la qualité ?
- Quelles sont les façons d'augmenter les opportunités de vente avec nos ressources actuelles ?
- Les clients perçoivent-ils notre marque positivement ?
En plus de trouver un objectif, envisagez les métriques à suivre en cours de route. Assurez-vous également d'identifier les sources de données lorsqu'il est temps de collecter.
Ce processus peut être long et ardu, donc établir une feuille de route préparera grandement votre équipe de données pour toutes les étapes suivantes.
Étape 2 de l'analyse des données : Collecter des données
Après qu'un objectif ait été défini, il est temps de commencer à collecter les données nécessaires à l'analyse. Cette étape est importante car la nature des sources de données collectées détermine la profondeur de l'analyse.
La collecte de données commence par des sources primaires, également appelées sources internes. Il s'agit généralement de données structurées recueillies à partir de logiciels CRM, de systèmes ERP, d'outils d'automatisation du marketing, et d'autres. Ces sources contiennent des informations sur les clients, les finances, les lacunes dans les ventes, et plus encore.
Ensuite viennent les sources secondaires, également appelées sources externes. Il s'agit de données structurées et non structurées qui peuvent être recueillies de nombreux endroits.
Par exemple, si vous souhaitez effectuer une analyse de sentiment envers votre marque, vous pourriez recueillir des données à partir de sites d'avis ou d'API de réseaux sociaux.
Bien qu'il ne soit pas nécessaire de recueillir des données à partir de sources secondaires, cela pourrait ajouter un autre élément à votre analyse des données. Cela devient de plus en plus courant à l'ère des big data.
Étape 3 de l'analyse des données : Nettoyer les données inutiles
Une fois que les données sont collectées à partir de toutes les sources nécessaires, votre équipe de données sera chargée de les nettoyer et de les trier. Le nettoyage des données est extrêmement important pendant le processus d'analyse des données, simplement parce que toutes les données ne sont pas de bonnes données.
Les scientifiques des données doivent identifier et purger les données en double, les données anormales et d'autres incohérences qui pourraient fausser l'analyse pour générer des résultats précis.
37,75%
du temps d'un scientifique des données est consacré à la préparation et au nettoyage des données plutôt qu'à la génération d'informations.
Source : Anaconda
Avec les avancées dans les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, une automatisation plus intelligente peut économiser le temps précieux d'un analyste de données lors du nettoyage des données.
Étape 4 de l'analyse des données : Analyser les données
L'une des dernières étapes du processus d'analyse des données est l'analyse et la manipulation des données, ce qui peut être fait de diverses manières.
Une façon est par le biais de l'exploration de données, qui est définie comme la "découverte de connaissances au sein des bases de données". Les techniques d'exploration de données comme l'analyse de regroupement, la détection d'anomalies, l'extraction de règles d'association, et d'autres pourraient révéler des motifs cachés dans les données qui n'étaient pas visibles auparavant.
Il y a aussi l'intelligence d'affaires et les logiciels de visualisation des données, qui sont tous deux optimisés pour les décideurs et les utilisateurs commerciaux. Ces options génèrent des rapports, des tableaux de bord, des tableaux de bord de performance, et des graphiques faciles à comprendre.
Les scientifiques des données peuvent également appliquer l'analyse prédictive, l'une des quatre analyses de données utilisées aujourd'hui (descriptive, diagnostique, prédictive, et prescriptive). L'analyse prédictive se tourne vers l'avenir, en essayant de prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite avec un problème ou une question commerciale.
Quels sont les types de méthodes d'analyse des données ?
Les méthodes d'analyse des données peuvent être largement classées dans les catégories suivantes :
- Analyse quantitative des données
- Analyse qualitative des données
- Analyse statistique
- Analyse textuelle
- Analyse descriptive
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
- Analyse diagnostique
Étape 5 de l'analyse des données : Interpréter les résultats
L'étape finale est l'interprétation des résultats de l'analyse des données. Cette partie est essentielle car c'est ainsi qu'une entreprise tirera une valeur réelle des quatre étapes précédentes.
Interpréter les résultats de l'analyse des données devrait valider pourquoi vous l'avez menée, même si ce n'est pas concluant à 100 %. Par exemple, "les options A et B peuvent être explorées et testées pour réduire les coûts de production sans sacrifier la qualité."
Les analystes et les utilisateurs commerciaux devraient chercher à collaborer pendant ce processus. De plus, lors de l'interprétation des résultats, tenez compte de tout défi ou limitation qui pourrait ne pas avoir été présent dans les données. Cela ne fera que renforcer votre confiance dans les prochaines étapes.
Pourquoi l'analyse des données est-elle si importante ?
Des petites entreprises aux entreprises mondiales, la quantité de données générées par les entreprises aujourd'hui est tout simplement stupéfiante, et c'est pourquoi le terme "big data" est devenu si à la mode.
Cependant, sans une analyse appropriée des données, cette montagne de données ne fait que saturer le stockage cloud et les bases de données.
En savoir plus sur l'analyse des données et mettez-la en œuvre pour découvrir des informations précieuses au sein de vos systèmes.
Devin Pickell
Devin is a former senior content specialist at G2. Prior to G2, he helped scale early-stage startups out of Chicago's booming tech scene. Outside of work, he enjoys watching his beloved Cubs, playing baseball, and gaming. (he/him/his)
