Qu'est-ce que Data Analytics ?
Les informations sur le marché et les clients sont essentielles à la réussite de l'entreprise. Mais il est toujours difficile d'obtenir ces informations. À l'ère du numérique d'aujourd'hui, vous avez besoin d'une solution d'analyse des données qui intègre les meilleures fonctionnalités d'analyse et de gestion des données pour accéder rapidement et facilement aux données et analyser les informations dont vous avez besoin, quand et où vous en avez besoin.
Comment l'analyse des données peut-elle améliorer les décisions commerciales ?
Il peut s'avérer difficile de déterminer certaines mesures ou certains indicateurs clés de performance (KPI) à partir de données. Avec des données dispersées dans toute une entreprise, l'obtention d'informations intégrées en temps opportun peut également s'avérer problématique. En règle générale, l'obtention des informations ou des analyses souhaitées dont votre entreprise a besoin pour être compétitive prend souvent trop de temps et nécessite trop d'efforts.
Cela est souvent dû à un manque probable de capacités d'analyse. Les données sont facilement disponibles, mais aucun outil n'est disponible pour un accès rapide. Si tel était le cas, les données ou les analystes d'entreprise pouvaient effectuer rapidement une visualisation des données en libre-service et une analyse. Et encore une fois, les données sont souvent dispersées, ce qui signifie que le personnel doit d'abord collecter manuellement les données avant même de commencer leur analyse.
Par exemple, en raison de l'utilisation de plusieurs applications de vente, les entreprises ont probablement accès à plusieurs sources de données, y compris des extractions de données marketing ou financières dans un format de fichier CSV ou Excel. Elles peuvent même extraire des données supplémentaires qui ont été obtenues sur une base ad hoc à partir d'ailleurs. Toutefois, avant d'effectuer une analyse, les données doivent être fusionnées, probablement en essayant d'utiliser une feuille de calcul comme une base de données, puis en créant des mesures ou des analyses à partir de celle-ci.
Ce processus de collecte de données est beaucoup plus difficile et chronophage que l'analyse de données réelle. Et comme il est également très manuel, il n'est pas reproductible, donc quand une nouvelle analyse est nécessaire trois semaines plus tard, ce processus difficile et chronophage doit être fait à nouveau.
Cette approche crée également un problème de cohérence des données. Trop souvent, les collègues partagent une feuille de calcul qui est mise à jour au fil du temps. Par conséquent, la feuille de calcul d'origine n'est plus synchronisée, car différentes équipes ont utilisé des versions différentes sans que personne n'ait accès à une source commune et actuelle. Combinez ce problème avec des erreurs de formule entre les versions et des liens rompus inhérents au partage de feuilles de calcul. Tous les problèmes typiques posés par les feuilles de calcul entrent en jeu ici, mais encore plus lorsque vous essayez d'utiliser une feuille de calcul comme base de données de fortune.
Il existe également des problèmes de gouvernance et de sécurité. Pour les membres de l'équipe responsables de la planification et de l'analyse financières, envoyer des informations financières de base sur des feuilles de calcul ou les partager via SharePoint (ou un autre outil de collaboration) sont des pratiques de sécurité risquées qui pourraient exposer votre entreprise à la cybercriminalité.
Qu'est-ce que la préparation des données en libre accès ?
Pour commencer à utiliser l'analyse des données pour votre entreprise, il est recommandé que les entreprises commencent par automatiser certains de ces processus à l'aide de la préparation des données en libre-service. Il s'agit d'une fonctionnalité intégrée d'outils d'analyse qui documentent et automatisent le processus de sorte qu'il puisse être répété, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à l'analyse et aux résultats.
Avec une solution autonome, les analystes métier conscients des données peuvent mettre en place en quelques minutes un référentiel de données sécurisé et partageable en quelques étapes simples. Les entreprises peuvent ensuite utiliser la fonctionnalité de préparation de données en libre-service au sein de la plate-forme Analytics Cloud pour non seulement automatiser le processus de préparation des données, mais aussi remplir automatiquement un référentiel de données sécurisé et partageable. Lorsque les données sont mises à jour, tout le monde voit ces mises à jour au fur et à mesure qu'elles sont effectuées, en résolvant les problèmes de cohérence et de sécurité des données.
Du point de vue de la gouvernance, une équipe centralisée de données et d'analyses peut voir quelles données, transformations, métriques, rapports et analyses sont utilisés, ce qui signifie qu'ils peuvent tous être suivis, y compris ces jeux de données ad hoc, au sein et entre les fonctions métier. Les jeux de données et les données fréquemment utilisés peuvent être intégrés dans un data warehouse et des métriques de service ou d'entreprise, ainsi que dans des tableaux de bord et des rapports standard. Les processus isolés et ad hoc sont intégrés aux processus des services et de l'entreprise, ce qui améliore la cohérence, l'accès et l'efficacité.
Historique de l'analyse des données et feuille de route technologique
Auparavant, la comparaison des statistiques et l'analyse des données pour les informations commerciales constituaient un exercice manuel, souvent chronophage, avec des feuilles de calcul comme outil de référence. À partir des années 1970, les entreprises ont commencé à utiliser la technologie électronique, y compris les bases de données relationnelles, les data warehouses, les algorithmes de machine learning (ML), les solutions de recherche Web, la visualisation des données et d'autres outils susceptibles de faciliter, d'accélérer et d'automatiser le processus d'analyse.
Pourtant, parallèlement à ces progrès technologiques et à la demande croissante du marché, de nouveaux défis sont apparus. Un nombre croissant de solutions d'analyse et de gestion des données compétitives, parfois incompatibles, a finalement créé des silos technologiques, non seulement au sein des services et des organisations, mais aussi avec des partenaires et des fournisseurs externes. D'ailleurs, certaines de ces solutions sont si compliquées qu'elles nécessitent une expertise technique au-delà de l'utilisateur professionnel moyen, ce qui limite leur utilisation au sein de l'entreprise.
Les sources de données modernes ont également taxé la capacité des bases de données relationnelles classiques et d'autres outils à saisir, rechercher et manipuler de grandes catégories de données. Ces outils ont été conçus pour gérer des informations structurées, telles que les noms, les dates et les adresses. Les données non structurées produites par des sources de données modernes, y compris les e-mails, textes, vidéos, audio, traitement de texte et images satellite, ne peuvent pas être traitées et analysées à l'aide d'outils conventionnels.
L'accès à un nombre croissant de sources de données et la détermination de ce qui est précieux ne sont pas faciles, d'autant plus que la majorité des données produites aujourd'hui sont semi-structurées ou non structurées.
Quels sont les meilleurs types d'analyse de données ?
Le meilleur type d'analyse de données pour une entreprise dépend de son stade de développement. La plupart des entreprises utilisent probablement déjà une sorte d'analyse, mais elle ne fournit généralement des informations que pour prendre des décisions commerciales réactives et non proactives.
De plus en plus, les entreprises adoptent des solutions d'analyse de données sophistiquées avec des fonctionnalités de machine learning pour prendre de meilleures décisions et aider à déterminer les tendances et les opportunités du marché. Les entreprises qui ne commencent pas à utiliser l'analyse de données avec des fonctionnalités proactives de prévision future peuvent trouver des performances insuffisantes parce qu'elles ne sont pas en mesure de découvrir des modèles cachés et d'obtenir d'autres informations.
Quatre principaux types d'analyse de données
1. Analyse prédictive des données
L'analyse prédictive peut être la catégorie d'analyses de données la plus couramment utilisée. Les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour identifier les tendances, les corrélations et les causes. La catégorie peut être divisée en modélisation prédictive et en modélisation statistique. Cependant, il est important de savoir que les deux vont de pair.
Par exemple, une campagne publicitaire pour des t-shirts sur Facebook pourrait appliquer des analyses prédictives pour déterminer le degré de corrélation entre le taux de conversion et la zone géographique, la tranche de revenu et les intérêts d'un public cible. A partir de là, la modélisation prédictive peut être utilisée pour analyser les statistiques de deux (ou plus) publics cibles et fournir des valeurs de revenus possibles pour chaque population.
2. Analyses de données prescriptives
L'analyse prescriptive est l'endroit où l'IA et le big data se combinent pour aider à prévoir les résultats et à identifier les actions à entreprendre. Cette catégorie d'analyses peut être décomposée en optimisation et tests aléatoires. En utilisant les avancées dans le ML, l'analyse prescriptive peut aider à répondre à des questions telles que "Que se passe-t-il si nous essayons cela ?" et "Quelle est la meilleure action ?" Vous pouvez tester les variables correctes et même suggérer de nouvelles variables qui offrent une plus grande chance de générer un résultat positif.
3. Analyse des données de diagnostic
Même s'il n'est pas aussi excitant que de prédire l'avenir, l'analyse des données du passé peut servir un objectif important pour guider votre entreprise. L'analyse des données de diagnostic est le processus d'examen des données pour comprendre la cause et l'événement ou pourquoi quelque chose s'est produit. Des techniques telles que l'exploration, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations sont souvent utilisées.
L'analyse des données de diagnostic aide à répondre à la cause d'une erreur. A l'instar des autres catégories, elle est également divisée en deux catégories plus spécifiques : repérage et alertes et interrogation et analyse descendante. Les requêtes et les analyses descendantes permettent d'obtenir plus de détails à partir d'un rapport. Par exemple, un commercial qui a clôturé beaucoup moins d'affaires un mois. Une analyse descendante peut afficher moins de jours de travail, en raison de vacances de deux semaines.
Le repérage et les alertes signalent un problème potentiel avant qu'il ne se produise, par exemple, une alerte concernant un nombre inférieur d'heures de personnel, ce qui peut entraîner une diminution des opérations clôturées. Vous pouvez également utiliser l'analyse des données de diagnostic pour "découvrir" des informations telles que le candidat le plus qualifié pour un nouveau poste dans votre société.
4. Analyses de données descriptives
Les analyses descriptives sont l'épine dorsale du reporting : il est impossible de disposer d'outils et de tableaux de bord Business Intelligence (BI) sans eux. Il aborde les questions de base de " combien, quand, où et quoi ".
Une fois de plus, les analyses descriptives peuvent être séparées en deux catégories : rapports ad hoc et rapports planifiés. Un rapport prédéfini est un rapport qui a été conçu précédemment et contient des informations sur un sujet donné. Un exemple de ceci est un rapport mensuel envoyé par votre agence publicitaire ou votre équipe publicitaire qui détaille les indicateurs de performance sur vos derniers efforts publicitaires.
D'autre part, les rapports ad hoc sont conçus par vous et ne sont généralement pas planifiés. Elles sont générées lorsqu'il est nécessaire de répondre à une question spécifique. Ces rapports sont utiles pour obtenir des informations plus détaillées sur une requête spécifique. Un rapport ad hoc pourrait se concentrer sur le profil de votre réseau social d'entreprise, en examinant les types de personnes qui ont aimé votre page et d'autres pages du secteur, ainsi que d'autres informations d'engagement et démographiques. Son hyperspécificité contribue à donner une image plus complète de votre public de médias sociaux. Il est probable que vous n'aurez pas besoin de voir ce type de rapport une seconde fois (sauf s'il y a un changement majeur pour votre public).
Informations basées sur l'entreprise et gestion d'un marché au rythme soutenu
Dans un environnement professionnel en constante évolution, il peut être difficile de prévoir votre prochaine évolution. C’est là qu’intervient l'analyse des données. En accédant rapidement aux données entre les équipes et l'entreprise, vous pouvez prendre de meilleures décisions en obtenant des informations plus approfondies sur :
- Qui sont vos clients et comment les contacter
- Le marché, y compris les concurrents
- Ce qui s'est passé dans le passé
- Que se passe-t-il maintenant ?
- Ce que l'avenir réserve à votre entreprise
Exploiter les données pour prendre des décisions éclairées
Si vous n'avez affaire qu'à un seul client assis en face de vous, il serait facile de rassembler les informations nécessaires et d'agir dessus. Mais combien d'entreprises n'ont qu'un seul client ? Pour obtenir le pool de clients standard, vous devez multiplier un client par cent, mille ou plusieurs fois. Ajoutez des données marketing et client fournies de différentes façons et à partir de différentes sources, et vous trouverez l'obtention des informations dont vous avez besoin - et savoir comment aller de l'avant - peut être difficile. Il nécessite une solution d'analyse des données à la hauteur.
Eléments à prendre en compte pour votre solution d'analyse de données
Si vous voulez créer une organisation davantage axée sur la connaissance, il existe de nombreux produits d'analyse de données sur le marché aujourd'hui. En fin de compte, la solution idéale propose des outils d'analyse novateurs prédictifs, intuitifs, d'auto-apprentissage et adaptatifs.
Pour prendre en charge toutes les façons dont votre entreprise utilisera les données, voici quelques points à garder à l'esprit :
- Vous souhaitez disposer d'une plate-forme unique qui intègre des fonctionnalités d'analyse et de gestion des données. Une telle solution évite les problèmes de compatibilité et d'accès d'un environnement hérité qui dispose de plusieurs solutions pour le reporting, la découverte, l'analyse et les recommandations. Tout est intégré et inclus, ce qui facilite le provisionnement et la création de valeur pour l'entreprise plus rapidement.
- Une plate-forme qui réside dans le cloud, mais peut accéder aux données des environnements on-premise et/ou hybrides est essentielle. Un accès rapide et facile aux données ainsi qu'aux analyses permet à tous les membres de l'entreprise d'obtenir des informations et de prendre des décisions éclairées.
Solution d'analyse de bout en bout
Recherchez une solution qui prend en charge l'ensemble du processus d'analyse, de la collecte de données à la fourniture d'informations et d'actions prescriptives, avec sécurité, flexibilité, fiabilité et rapidité.
Exploiter toutes les données
Choisissez une solution qui accède aux données disponibles et les analyse, quelle que soit leur taille et leur emplacement, à partir d'applications (y compris l'Internet of Things), de services, de tiers, structurées et non structurées, sur site et dans le cloud. Une telle solution rationalise le traitement des données afin d'exploiter la valeur réelle de vos données, de découvrir des modèles cachés et des informations pertinentes pour aider les utilisateurs à prendre des décisions éclairées et basées sur les données.
Améliorez la productivité et l'intégration des données
La solution d'analyse de données idéale optimise toutes les étapes de votre workflow de données. Cela accélère les processus de gestion des données et d'analyse. Des fonctionnalités intégrées, telles que le machine learning, accélèrent la création de modèles. L'efficacité est améliorée partout dans le processus, y compris la collecte de données, la découverte d'informations et l'amélioration de la prise de décision.
Bénéficier d'une source unique d'informations fiables
Pour des analyses, des informations et des résultats fiables, les données doivent être consolidées en une seule source. Cela permet une cohérence et une précision avec une vue unifiée des données, des mesures et des informations.
Accélérez l'accès aux données
Recherchez une solution avec des analyses augmentées, telles que l'IA intégrée et le machine learning, pour simplifier, accélérer et automatiser les tâches, vous donnant la possibilité d'approfondir et d'accélérer votre marché. Il collecte et consolide automatiquement les données de plusieurs sources et recommande de nouveaux jeux de données à des fins d'analyse.
Informatique sans analyse en libre accès
Pour réaliser son potentiel en tant qu'outil commercial, l'analytique doit être démocratisée. Cela implique d'avoir une solution qui ne nécessite pas d'assistance informatique. Toute personne de votre organisation disposant de l'autorisation appropriée doit pouvoir l'utiliser. La solution d'analyse idéale est conçue pour le libre-service, avec des fonctionnalités de pointer-cliquer ou glisser-déplacer et une navigation guidée étape par étape. Sans l'aide du service informatique, les utilisateurs doivent pouvoir facilement charger et importer des données et les analyser sous tous leurs aspects.
Les solutions d'analyse de données basées sur les meilleures pratiques offrent aux utilisateurs la possibilité de trouver, comprendre, gouverner et suivre les ressources de données dans toute l'entreprise en fonction des métadonnées et du contexte commercial. Cela accélère la rentabilisation et facilite la recherche de données adaptées à l'utilisation. La découverte, la collaboration et la gouvernance des données peuvent être améliorées à l'aide d'annotations, de balises et de termes de glossaire métier définis par l'utilisateur.
Visualisez les données
L'analytique a le potentiel de vous donner une image détaillée de votre paysage commercial. Pour tirer le meilleur parti de ce potentiel, vous avez besoin d'une solution intelligente capable de transformer automatiquement les données en présentations visuelles. Cela vous permet de voir et de comprendre les modèles, les relations et les tendances qui peuvent être manqués avec une feuille de calcul de nombres bruts. Elle vous permet également de créer des combinaisons de données pour obtenir de nouvelles informations uniques. Vous pouvez le faire sans formation spécialisée, grâce à la technologie intelligente.
Analytiques mobiles
Vous voulez une solution qui permet à vos collaborateurs d'accéder aux informations dont ils ont besoin lorsqu'ils sont en déplacement. Mais toutes les solutions d'analyse mobile ne sont pas égales. Considérez une solution d'analyse mobile qui offre non seulement un accès vocal et des alertes en temps réel, mais fournit des fonctionnalités avancées pour aider vos collaborateurs à être encore plus productifs.
Ces fonctionnalités incluent la création d'applications analytiques mobiles avec des visuels interactifs à partir d'un téléphone ou d'une tablette, sans écrire de code. Ou imaginez une solution qui examine votre empreinte numérique, sait que vous êtes sur le point d'assister à une réunion en déplacement et qu'elle fournit des informations pour vous aider à réussir cette réunion.
L'analyse des données favorise l'automatisation et l'autonomie
Des millions de feuilles de calcul préparées manuellement sont utilisées dans divers secteurs, notamment la finance, la science et l'économie. Pourtant, selon ZDNet, 90 % de toutes les feuilles de calcul présentent des erreurs qui affectent leurs résultats. Les problèmes de couper-coller, les cellules cachées et d'autres erreurs ont coûté des millions de dollars aux entreprises.
Les solutions et processus d'analyse traditionnels peuvent également retarder la fourniture aux entreprises des informations nécessaires pour prendre des décisions opportunes. Souvent, les données sont collectées à partir de plusieurs applications et plates-formes, ce qui oblige un service d'entreprise à : créer l'extraction, la transformation et le chargement (ETL), les connexions et les interfaces, transférer les données d'une base à une autre, examiner la qualité des données et entrer les données dans des feuilles de calcul. Toutes ces tâches peuvent prendre un temps précieux et des ressources précieuses.
En outre, avec les solutions et les processus traditionnels, vous devez généralement être un expert en informatique ou en analyse pour mener l'analyse. Il ne s'agit pas d'une expérience en libre-service pour les cadres occupés qui ont besoin d'analyses de fin de mois. Et cela signifie attendre que l'expert informatique ou analytique fournisse ce qui est nécessaire.
L'automatisation des processus d'analyse et la mise en place des processus dans le cloud peuvent changer la donne pour les entreprises de toutes tailles et dans tous les secteurs. Par exemple, une solution d'analyse innovante dotée d'une IA et d'un machine learning intégrés et d'un entrepôt de données autonome intégré qui s'exécute dans un cloud autonome auto-sécurisé, à réglage automatique.
Lorsque vous travaillez avec une solution d'analyse moderne, tout peut être automatisé. Identifiez quelques paramètres de ce que vous souhaitez examiner, le modèle à appliquer et la colonne à prédire, puis la solution prendra le relais. Les données peuvent être ingérées à partir de plusieurs applications, plates-formes et clouds. Elles peuvent être collectées, nettoyées, préparées, transformées et analysées pour des prévisions, le tout automatiquement, accélérant le traitement et réduisant les risques d'erreurs créées par l'homme.
Choisissez Oracle et vous obtiendrez une plate-forme unique et intégrée qui combine Oracle Analytics et Oracle Autonomous Database. Il s'agit d'une solution simple et reproductible dotée des meilleurs éléments d'analyse et de puissants services de données autonomes. Cela signifie que les obstacles sont supprimés, que les données sont rassemblées dans une source unique d'informations fiables et que les informations hautement exploitables sont débloquées rapidement, ce qui en fait une solution d'analyse de données idéale pour guider les décisions stratégiques de l'entreprise.