Qu'est-ce que l'analyse avancée ?
L'analyse avancée est la collecte et l'examen des données à l'aide de méthodes et d'outils sophistiqués. Ces méthodes vont au-delà de l'analyse commerciale traditionnelle et utilisent l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle ou des simulations pour découvrir des insights plus profonds afin que les entreprises puissent prendre des décisions éclairées.
Les entreprises utilisent des logiciels d'analyse prédictive pour automatiser et rationaliser ces méthodes d'analyse. Beaucoup de ces plateformes supportent la création de jeux de données, les visualisations de données, les modèles prédictifs, les données structurées et non structurées. Cela s'applique aux données stockées et en temps réel.
Types d'analyse avancée
Voici les quatre principaux types d'analyse avancée.
- La fouille de données implique de trier de grands ensembles de données pour découvrir des tendances, des motifs et d'autres insights qui ne sont pas nécessairement évidents à la surface. Certaines méthodes de fouille de données incluent l'analyse de régression, la détection d'anomalies et la fouille de texte.
- L'analyse prédictive combine les données actuelles avec les données historiques, ce qui permet de prédire les résultats futurs. Un exemple courant d'analyse prédictive est la prévision météorologique.
- L'analyse prescriptive travaille main dans la main avec l'analyse prédictive. L'analyse prescriptive calcule les prochaines étapes d'une entreprise en fonction des résultats prédits. L'apprentissage profond et d'autres méthodes avancées sont souvent utilisés dans ce type d'analyse avancée.
- Les mégadonnées traitent d'énormes quantités de données et les utilisent pour dériver des résultats et des prédictions. Ce type de données croît de manière exponentielle au fil du temps et est notoirement difficile à suivre.
Avantages de l'analyse avancée
De nombreuses entreprises décident d'investir dans des méthodes d'analyse avancée pour mieux comprendre leurs clients, augmenter leurs revenus, élargir leur marché cible et prendre de meilleures décisions. D'autres avantages incluent :
- Insights sophistiqués. Les entreprises prennent des décisions plus éclairées basées sur le comportement historique et les prédictions futures.
- Amélioration de la relation avec les consommateurs. En comprenant leur marché cible et leurs clients idéaux, les entreprises peuvent utiliser ces insights pour améliorer la performance de toutes les équipes et départements.
- Mise à l'échelle et automatisation. Cela permet d'inclure un plus grand nombre de variables. Moins de temps est passé à créer des rapports, et plus de temps est consacré à la stratégie et à l'action sur les données disponibles.
- Moins de risques. L'utilisation de l'analyse prédictive permet de prévoir certains résultats basés sur des décisions commerciales clés.
- Prise de décision plus rapide. Les méthodes d'analyse avancée traitent de grandes quantités de données plus rapidement que les humains ou d'autres méthodes d'analyse, ce qui entraîne des décisions plus rapides.
- Personnalisation accrue. Des méthodes avancées comme l'intelligence artificielle et les mégadonnées peuvent créer des prédictions personnalisées et des facteurs de risque pour des groupes spécifiques de personnes. Cela peut aider à améliorer la rétention et l'acquisition de clients.
- Visibilité accrue à l'échelle de l'entreprise. Il est plus facile de partager les opérations commerciales et les détails avec le reste de l'entreprise.
Meilleures pratiques de l'analyse avancée
Lorsque vous travaillez avec différentes méthodes d'analyse avancée, suivez ces conseils et meilleures pratiques pour assurer le succès.
- Nettoyez vos données. Assurez-vous de maintenir le jeu de données de l'entreprise et de nettoyer toute anomalie.
- Ne faites pas de raccourcis. La mise en place de ces méthodes prend du temps, des efforts et de la patience. Prenez votre temps au début du processus car cela affectera les résultats finaux.
- Ne vous fiez pas uniquement aux données prédictives. Parfois, les systèmes tombent en panne, ou l'analyse prédictive se trompe. Maintenez la capacité de faire des observations et des décisions humaines.
- Embauchez des spécialistes en analyse. Les processus de configuration très techniques sont courants avec les méthodes d'analyse avancée et nécessitent des connaissances très spécifiques.
- Maintenez la sécurité des données. Limitez l'accès aux données sensibles. Une sécurité stricte des données est vitale pour les clients et les employés.
Analyse avancée vs. analyse commerciale
L'analyse avancée implique de nombreux types de méthodes analytiques, y compris l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive et la fouille de données. Le principal objectif de l'analyse avancée est de faire émerger des motifs, des tendances, des risques potentiels et des résultats futurs. Les méthodes d'analyse avancée répondent aux questions pourquoi, et si, et quoi d'autre.
L'analyse commerciale analyse les données et la performance d'une organisation, qui sont toutes deux des mesures diagnostiques. Maintenir et observer ces jeux de données aide à augmenter les revenus, la productivité et l'efficacité. Les méthodes d'analyse commerciale répondent aux questions quoi, quand, et combien.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
