Qu'est-ce que l'analyse de données ? L'avenir des décisions basées sur les données

Il y a de nombreux aspects à comprendre dans l'analyse des données, alors par où commencer ?

Certains peuvent plonger directement dans les langages de programmation utilisés pour l'analyse, d'autres peuvent examiner comment l'analyse est utilisée pour résoudre des problèmes commerciaux.

Pour un point de départ plus simple, nous expliquerons d'abord les types de données analysées. Ensuite, nous examinerons le processus d'analyse des données, identifierons les sources où les données sont collectées, décomposerons les différents types d'analyses et terminerons par quelques tendances.

Mais avant de pouvoir aborder l'un des sujets ci-dessus, nous devons d'abord définir l'analyse des données.

C'est important car cela aide les entreprises à devenir axées sur les données, ce qui signifie que leurs décisions sont soutenues par des données. L'analyse des données aide également les entreprises à prédire les problèmes avant qu'ils ne surviennent et à élaborer des solutions possibles.

Alors que de plus en plus d'entreprises se tournent vers l'analyse des données pour identifier les lacunes, de nombreuses personnes ont encore besoin de clarification. C'est pourquoi nous commençons par la racine de l'analyse des données : discerner les données qualitatives des données quantitatives.

Qu'est-ce que les données qualitatives et quantitatives

L'analyse des données est composée à la fois de données qualitatives et quantitatives. La composition de ces types de données est importante, compte tenu de la manière dont elles seront analysées plus tard. Commençons par les données qualitatives.

Comprendre les données qualitatives

Les données qualitatives posent la question « pourquoi » et se composent de caractéristiques, d'attributs, d'étiquettes et d'autres identifiants. Voici quelques exemples de la manière dont les données qualitatives sont générées :

• Textes et documents
• Enregistrements audio et vidéo
• Images et symboles
• Transcriptions d'entretiens et groupes de discussion
• Observations et notes

Les données qualitatives sont descriptives et non statistiques, contrairement aux données quantitatives.

Comprendre les données quantitatives

Les données quantitatives posent la question « combien » ou « combien de », et se composent de chiffres et de valeurs. Voici quelques exemples de la manière dont les données quantitatives sont générées :

• Tests
• Expériences
• Enquêtes
• Études de marché
• Métriques

Les données quantitatives sont statistiques, concluantes et mesurables, ce qui en fait un candidat plus optimal pour l'analyse des données.

Avec une compréhension des deux types de données, il est maintenant temps de voir pourquoi les structures de données font également une telle différence.

Qu'est-ce que les données structurées et non structurées

Passons maintenant aux données structurées et non structurées. La manière dont les données sont structurées déterminera comment elles sont collectées et traitées et quelles méthodes devront être utilisées pour extraire des informations. Commençons par les données structurées.

Comprendre les données structurées

Les données structurées sont le plus souvent catégorisées comme des données quantitatives. Elles sont, comme vous l'avez peut-être deviné par leur nom, hautement structurées et organisées, de sorte qu'elles peuvent être facilement recherchées dans des bases de données relationnelles. Pensez aux feuilles de calcul et aux tableaux.

Voici quelques exemples de données structurées :

• Noms et dates
• Adresses postales et électroniques
• Numéros d'identification
• Informations transactionnelles

Les données structurées sont généralement préférées pour l'analyse des données car elles sont beaucoup plus faciles à digérer pour les machines, contrairement aux données non structurées.

Comprendre les données non structurées

Les données non structurées représentent en fait plus de 80 pour cent de toutes les données générées aujourd'hui. L'inconvénient est que les données non structurées ne peuvent pas être collectées et traitées à l'aide d'outils et de méthodes conventionnels.

Pour exploiter les données non structurées, des approches plus modernes comme l'utilisation de bases de données NoSQL ou le chargement de données brutes dans des lacs de données devront être envisagées.

Voici quelques exemples de données non structurées :

• Emails et SMS
• Fichiers audio et vidéo
• Médias sociaux
• Images satellites et de surveillance
• Journaux de serveurs et de sites web

Donner un sens aux données non structurées n'est pas une tâche facile, mais pour des informations plus prédictives et proactives, de plus en plus d'entreprises cherchent des moyens de les déconstruire.

Le processus d'analyse des données

Maintenant que nous connaissons l'anatomie des données, il est temps de voir les étapes que les entreprises doivent suivre pour les analyser. C'est ce qu'on appelle le processus d'analyse des données.

Étape 1 : Définir un besoin

La première étape de ce processus consiste à définir un besoin d'analyse. Les ventes diminuent-elles ? Les coûts de production augmentent-ils ? Les clients sont-ils satisfaits de votre produit ? Ce sont des questions qui devront être prises en compte. De plus, il est important d'avoir un plan de gestion des données en place. Cela garantira que toutes les données entrant et sortant de votre système sont organisées et prises en compte. De nombreuses entreprises s'appuient sur une plateforme de gestion des données (DMP) pour stocker toutes les données dans un hub centralisé.

Étape 2 : Collecter des données

Une entreprise recueillera généralement des données structurées à partir de ses sources internes, telles que les logiciels CRM, les systèmes ERP, les outils d'automatisation du marketing, et plus encore. Il existe également de nombreuses sources de données ouvertes pour recueillir des informations externes. Par exemple, accéder à des ensembles de données financières et économiques pour repérer des modèles ou des tendances.

Étape 3 : Éliminer les doublons et les incohérences

Une fois que vous avez toutes les bonnes données, il est temps de trier et de nettoyer les doublons, les données anormales et autres incohérences qui pourraient fausser l'analyse.

Étape 4 : Analyser les données

Passons maintenant à l'analyse, et il existe plusieurs façons de le faire. Par exemple, un logiciel de business intelligence pourrait générer des graphiques et des rapports facilement compréhensibles par les décideurs. On pourrait également effectuer une variété de techniques de fouille de données pour une analyse plus approfondie. Cette étape dépend des exigences et des ressources de l'entreprise.

Étape 5 : Passer à l'action

La dernière étape consiste à mettre l'analyse en action. La façon dont on interprète les résultats de l'analyse est cruciale pour résoudre le problème commercial soulevé à l'étape un. Vos résultats devraient donner une image claire de la manière de procéder. Sinon, c'est le bon moment pour réévaluer votre méthode d'analyse des données et voir où il pourrait y avoir des lacunes dans votre processus.

Types d'analyse des données

Toutes les analyses ne sont pas créées égales. Chacune a son niveau de complexité et la profondeur des informations qu'elle révèle. Voici les quatre types d'analyse des données dont vous entendrez souvent parler.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive est rétrospective et est la première étape pour identifier « ce qui s'est passé » concernant une question commerciale. Par exemple, ce type d'analyse peut indiquer une baisse du trafic sur le site web ou une augmentation de l'engagement sur les réseaux sociaux. L'analyse descriptive est le type d'analyse commerciale le plus courant aujourd'hui.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique est également rétrospective, bien qu'elle identifie « pourquoi » quelque chose a pu se produire. C'est une approche analytique plus approfondie et peut appliquer des techniques de fouille de données pour fournir un contexte à une question commerciale.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive tente de prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite en se basant sur des données historiques. C'est un type d'analyse avancée utilisant la fouille de données, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive.

L'utilité des logiciels d'analyse prédictive transcende de nombreux secteurs. Les banques l'utilisent pour une détection plus claire des fraudes, les fabricants l'utilisent pour la maintenance prédictive, et les détaillants l'utilisent pour identifier les opportunités de vente incitative.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive est une analyse d'une complexité extrême, nécessitant souvent des data scientists ayant une connaissance préalable des modèles prescriptifs. En utilisant à la fois des données historiques et des informations externes, l'analyse prescriptive pourrait fournir les prochaines étapes calculées qu'une entreprise devrait suivre pour résoudre sa question.

Bien que chaque entreprise aimerait exploiter l'analyse prescriptive, la quantité de ressources nécessaires n'est tout simplement pas réalisable pour beaucoup. Bien qu'il existe certaines tendances en matière d'analyse que nous pouvons nous attendre à voir se concrétiser bientôt.

Tendances de l'analyse des données

À mesure que la science des données devient plus courante dans les entreprises, l'analyse passera sûrement d'une approche rétrospective à une approche plus proactive et prédictive. Pour valider cela, nous avons demandé à 10 experts de l'industrie qui travaillent avec des données leur avis sur les principales tendances de l'analyse des données.

Voici quelques points saillants notables :

• Un expert dit que l'analyse en temps réel est en hausse et peut potentiellement transformer la façon dont les services professionnels fonctionnent. Les données en temps réel fournissent des informations sur ce qui se passe maintenant et sont optimales pour l'analyse prédictive.
• Un autre expert a affirmé que l'apprentissage automatique deviendra si important qu'il laissera aux utilisateurs humains le soin de concevoir des traitements créatifs pour résoudre les problèmes ou maximiser les profits. L'apprentissage automatique est incroyablement tendance dans l'analyse des données aujourd'hui.
• Un expert en technologie d'écoute des médias sociaux a parlé du lien unique entre l'analyse des données et le big data et de la façon dont les entreprises analysent les photos sur les réseaux sociaux pour en tirer des sentiments.

Meilleures plateformes d'analyse des données

Trouver la bonne plateforme d'analyse des données est essentiel pour les entreprises cherchant à prendre des décisions basées sur les données. Que vous soyez une entreprise SaaS, une petite startup ou une agence de marketing numérique, le bon outil peut vous aider à visualiser, analyser et optimiser vos données pour obtenir de meilleures informations.

Pour être inclus dans la catégorie des plateformes d'analyse de G2, un produit doit :

• Fournir des fonctionnalités robustes d'ingestion, d'intégration et de préparation des données dans le cadre de la plateforme
• Consommer des données de n'importe quelle source via des téléchargements de fichiers, des requêtes de base de données et des connecteurs d'application
• Permettre la modélisation, le mélange et la découverte de données
• Créer des rapports et des visualisations avec une utilité commerciale
• Créer et déployer des applications d'analyse internes

Voici les cinq principales plateformes d'analyse de G2 selon le rapport Grid® de l'hiver 2025. Certains avis peuvent être modifiés pour plus de clarté.

1. Amazon QuickSight : meilleur logiciel d'analyse pour les entreprises SaaS

Amazon QuickSight est un outil d'analyse basé sur le cloud avec des capacités de business intelligence (BI). Il est conçu pour la rapidité, l'évolutivité et l'intégration avec les services AWS. Pour les entreprises SaaS, il offre un déploiement sans serveur, une mise à l'échelle automatique et une tarification à la session, ce qui en fait une solution rentable qui évolue avec vos besoins en données.

L'architecture native du cloud de QuickSight permet aux entreprises SaaS de s'adapter sans se soucier des limitations matérielles, tandis que sa tarification à la session maintient les coûts gérables.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Ce que j'aime le plus chez Amazon QuickSight, c'est sa facilité d'utilisation et sa rapidité, quel que soit votre niveau de compétence. Sa facilité de mise en œuvre est impressionnante, car il est basé sur le cloud et ne nécessite aucune installation ni configuration complexe. De plus, la fréquence d'utilisation est élevée car il est si accessible, et la facilité d'intégration avec d'autres services AWS en fait une partie intégrante de votre flux de travail. Dans l'ensemble, c'est un outil simple et efficace, et de nombreuses fonctionnalités sont très utiles pour générer des rapports."

- Avis sur Amazon QuickSight, Ambuj S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Au début, oui, j'ai eu l'impression qu'il y avait un manque de possibilités de personnalisation des tableaux de bord, mais plus je restais avec le système, plus je réalisais que la grande majorité de nos besoins pouvaient être satisfaits avec les modèles fournis. Cependant, je pense toujours que deux ou trois types supplémentaires de représentation graphique répondraient assez bien à des besoins supplémentaires."

- Avis sur Amazon QuickSight, Jai C.

2. Microsoft Power BI : meilleure plateforme d'analyse pour les startups et les petites entreprises

Microsoft Power BI est l'un des outils d'analyse les plus abordables et conviviaux, ce qui en fait un choix de premier plan pour les startups et les petites entreprises qui ont besoin de rapports robustes sans complexité de niveau entreprise. Il s'intègre parfaitement à Microsoft 365, Azure et aux applications commerciales tierces, offrant une vue complète et en temps réel des performances de l'entreprise.

La tarification abordable de Power BI, son interface intuitive et ses intégrations profondes avec les outils Microsoft en font la solution de choix pour les entreprises cherchant à évoluer sans coûts excessifs.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Cet outil d'analyse commerciale est une merveille ; il peut vraiment couvrir toute tâche importante pour laquelle une personne professionnelle serait nécessaire ; il fonctionne dans plusieurs domaines, et la performance est excellente. Dans ce cas, je souligne le domaine du marketing car il nous a aidés à augmenter le nombre de clients. Microsoft Power BI offre des analyses et un suivi pour les emails ou les réseaux sociaux pour les campagnes de marketing en ligne. Cela nous a permis d'évaluer et de prendre des décisions réussies."

- Avis sur Microsoft Power BI, John A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il ne permet pas l'exportation directe vers PHP. Il est nécessaire d'utiliser obligatoirement les services de Microsoft. Cela limite quelque peu la capacité de télécharger librement nos tableaux de bord sur un site web."

- Avis sur Microsoft Power BI, Lorenzo S.

3. Tableau : meilleure plateforme pour analyser les données clients

Tableau est un outil puissant de visualisation des données qui permet aux entreprises d'explorer les données clients de manière hautement interactive et visuelle. Que vous suiviez le comportement des clients, réalisiez des tests A/B ou analysiez les tendances des ventes, Tableau transforme des données complexes en tableaux de bord faciles à comprendre.

Les visualisations intuitives de Tableau aident les entreprises à voir les tendances, les modèles et les informations dans les données clients sans nécessiter une expertise avancée en analyse.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Il offre un moyen intuitif et hautement interactif de visualiser les données. L'interface de glisser-déposer facilite la création de tableaux de bord complexes sans nécessiter de connaissances techniques approfondies. La capacité de se connecter à plusieurs sources de données de manière transparente est un avantage significatif, et les puissantes capacités de visualisation permettent une narration claire et perspicace des données."

- Avis sur Tableau, Rui R.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il a une courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants. Certaines fonctionnalités avancées nécessitent des connaissances en script ou en champs calculés, ce qui peut être difficile pour les utilisateurs non techniques. De plus, la structure de tarification peut être coûteuse pour les petites entreprises, et la version de bureau manque de certaines fonctionnalités de collaboration basées sur le cloud que l'on trouve chez des concurrents comme Power BI."

- Avis sur Tableau, Miguel R.

4. Alteryx : meilleur logiciel d'analyse pour le marketing numérique

Alteryx est un outil de mélange de données et d'analyse prédictive qui permet aux équipes marketing de traiter, nettoyer et analyser les données pour améliorer les performances des campagnes. Contrairement aux outils de BI traditionnels, Alteryx se concentre sur l'automatisation de la préparation des données et de l'apprentissage automatique, ce qui en fait un incontournable pour les marketeurs traitant des données complexes et non structurées.

Alteryx automatise l'analyse marketing, la modélisation d'attribution et la segmentation des clients, aidant les équipes à améliorer le retour sur investissement et la prise de décision basée sur les données.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Mon entreprise traite d'énormes quantités de données de ventes et de clients à travers différentes régions. Nous avons utilisé Alteryx pour automatiser notre processus de reporting hebdomadaire des ventes. Auparavant, nous utilisions Excel pour effectuer ce processus manuellement. Grâce à l'interface de glisser-déposer facile d'Alteryx, même les utilisateurs non techniques pouvaient créer des workflows sans écrire de code. Une fois que notre équipe a mis en place le workflow, il pouvait s'exécuter selon un calendrier sans intervention manuelle."

- Avis sur Alteryx, James A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Alteryx fonctionne bien pour le traitement par lots mais ne prend pas en charge les données en streaming en temps réel. De plus, la connexion aux API des réseaux sociaux nécessitait un script personnalisé."

-Avis sur Alteryx, Alexander L.

5. Looker : meilleur logiciel d'analyse pour les développeurs d'applications

Looker est une plateforme puissante de BI et d'analyse intégrée pour le développement d'applications axées sur les données. Contrairement aux outils d'analyse traditionnels, Looker utilise une approche moderne de modélisation des données (LookML) pour créer des métriques et des rapports personnalisés, ce qui en fait un favori pour les développeurs d'applications et les équipes techniques.

L'accès en temps réel aux données et l'analyse intégrée de Looker en font un choix de premier plan pour les développeurs qui souhaitent fournir des informations directement dans leurs applications.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Looker a été transformateur pour la façon dont nous gérons et interprétons les données. Il est devenu un outil que nous utilisons chaque semaine, voire quotidiennement. Il a été central dans notre processus de consolidation et de centralisation des données. Nous avons combiné des sources, y compris Google Analytics, Search Console, les réseaux sociaux et des feuilles de calcul personnalisées, qui ont complètement changé notre approche du reporting. Il nous a aidés à réduire le temps de génération des rapports, à tirer des insights et à réduire les erreurs. Il a également été facile à mettre en œuvre et à évoluer. Looker nous a aidés à construire une culture de prise de décision basée sur les données tout au long de l'année, donnant à chaque équipe les outils et les insights dont elle a besoin pour fonctionner efficacement et efficacement. Je n'ai jamais eu besoin de contacter le support client, ce qui me dit que l'outil fait ce qu'il est censé faire."

- Avis sur Looker, Andrea G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Looker peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte, surtout avec son langage de modélisation LookML, qui peut être difficile pour les utilisateurs non techniques. Ses options de visualisation des données sont moins personnalisables que les outils comme Tableau ou Power BI. La dépendance à LookML peut créer des goulots d'étranglement pour le reporting en libre-service. La tarification de Looker peut également être coûteuse, surtout pour les petites équipes. Les performances peuvent ralentir avec de grands ensembles de données, et il manque certaines intégrations prêtes à l'emploi et fonctionnalités collaboratives présentes dans d'autres outils de BI."

- Avis sur Looker, Shubham S.

FAQ sur les logiciels d'analyse des données

Toujours dans le doute ? Trouvez vos réponses ci-dessous.

Quelle est la différence entre les outils de business intelligence et les plateformes d'analyse de données ?

Les outils de BI se concentrent sur les rapports de données historiques, les tableaux de bord et l'analyse des tendances de base, tandis que les plateformes d'analyse de données vont au-delà de la BI en offrant des analyses prédictives, des insights pilotés par l'IA, des modèles d'apprentissage automatique et une exploration des données en temps réel.

Quelles sont les principales plateformes d'analyse de données pour l'industrie des services ?

Microsoft Power BI est largement utilisé dans les entreprises de services pour suivre les performances opérationnelles, les indicateurs financiers et la satisfaction des clients. Qlik Sense fournit des insights pilotés par l'IA, des analyses en temps réel et des capacités de BI en libre-service, ce qui en fait une option solide pour l'optimisation des services.

Quel logiciel d'analyse est recommandé pour les entreprises technologiques et les sociétés de logiciels ?

Looker est idéal pour les entreprises technologiques ayant besoin de modélisation basée sur SQL et d'analyse intégrée pour les applications logicielles. Sisense offre des outils de BI évolutifs avec des tableaux de bord pilotés par l'IA, ce qui en fait un excellent choix pour la prise de décision basée sur les données au sein des entreprises de logiciels.

Ai-je besoin de compétences en codage pour utiliser les plateformes d'analyse de données ?

Non. De nombreuses plateformes, telles que Tableau, Power BI et Zoho Analytics, offrent des interfaces de glisser-déposer qui ne nécessitent aucune connaissance en codage. Cependant, des outils avancés comme Looker et Sisense peuvent nécessiter des connaissances en SQL ou Python pour la modélisation de données personnalisée.

Quels outils d'analyse offrent les meilleurs insights pour la business intelligence et la prise de décision ?

Power BI est un outil de BI puissant avec des recommandations pilotées par l'IA, l'automatisation et des tableaux de bord à l'échelle de l'entreprise. Tableau permet aux entreprises de créer des rapports interactifs, de découvrir des tendances et de visualiser des données provenant de plusieurs sources, ce qui en fait un excellent choix pour la prise de décision stratégique.

Quel est le meilleur logiciel d'analyse pour les développeurs d'applications cherchant à suivre les performances ?

Avec des analyses basées sur les événements, Mixpanel aide les développeurs d'applications à suivre l'engagement, la rétention et le comportement des utilisateurs. Firebase Analytics est conçu pour les développeurs mobiles et offre une surveillance en temps réel des applications, des rapports de plantage et une segmentation de l'audience.

Les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de l'analyse des données ?

Les petites entreprises peuvent bénéficier de plateformes abordables et conviviales comme Microsoft Power BI, Zoho Analytics et Google Analytics pour suivre le comportement des clients, améliorer les stratégies de marketing et optimiser les performances de l'entreprise.

Quelles plateformes d'analyse sont les meilleures pour le suivi de la croissance et l'optimisation des stratégies marketing ?

Amplitude est un choix de premier plan pour les équipes de croissance ayant besoin d'insights prédictifs sur les utilisateurs, de cohortes comportementales et d'analyse de la rétention. Looker permet aux équipes marketing de créer des pipelines d'analyse personnalisés et d'intégrer des données provenant de plusieurs sources marketing.

Quelles sont les meilleures solutions d'analyse des données pour optimiser les performances de l'entreprise ?

Tableau est largement utilisé pour le suivi des KPI, l'analyse financière et les tableaux de bord d'optimisation des performances. Sisense fournit des insights de performance pilotés par l'IA, des analyses prédictives et des solutions de BI intégrées pour les entreprises cherchant à améliorer leurs opérations.

Penser avec les données

Alors, que pouvez-vous retenir de cet aperçu de l'analyse des données ?

Nous savons que les données peuvent être descriptives et sentimentales ou concluantes et numériques. La manière dont les données sont structurées joue également un rôle clé dans leur analyse.

En ce qui concerne l'analyse, il existe un processus général en cinq étapes consistant à définir le besoin, collecter les données, les nettoyer, les analyser, puis les interpréter. Selon les exigences de l'entreprise, l'interprétation peut varier énormément.

Ensuite, il y a quatre types d'analyse des données. Certaines sont rétrospectives, et d'autres sont prédictives et proactives. Ces dernières deviendront plus courantes avec les avancées en intelligence artificielle, apprentissage automatique, modélisation statistique et autres disciplines de la science des données.

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Cet article a été publié à l'origine en 2019. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.