Définition de l’analyse de données

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données est la science qui consiste à analyser des données brutes pour tirer des conclusions sur ces informations. De nombreuses techniques et processus d’analyse de données ont été automatisés en processus mécaniques et algorithmes qui fonctionnent sur des données brutes pour la consommation humaine.

Comprendre l’analyse de données

L’analyse de données est un terme large qui englobe de nombreux types d’analyse de données. Tout type d’information peut être soumis à des techniques d’analyse de données pour obtenir des informations pouvant être utilisées pour améliorer les choses. Les techniques d’analyse de données peuvent révéler des tendances et des mesures qui seraient autrement perdues dans la masse d’informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les processus afin d’augmenter l’efficacité globale d’une entreprise ou d’un système.

Par exemple, les entreprises de fabrication enregistrent souvent le temps d’exécution, les temps d’arrêt et la file d’attente de travail pour diverses machines, puis analysent les données pour mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent plus près de leur capacité maximale.

L’analyse des données peut faire bien plus que signaler les goulots d’étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l’analyse de données pour définir des calendriers de récompenses pour les joueurs qui maintiennent la majorité des joueurs actifs dans le jeu. Les sociétés de contenu utilisent bon nombre des mêmes analyses de données pour vous permettre de cliquer, de regarder ou de réorganiser le contenu pour obtenir une autre vue ou un autre clic.

L’analyse des données est importante car elle aide les entreprises à optimiser leurs performances. Sa mise en œuvre dans le modèle économique signifie que les entreprises peuvent aider à réduire les coûts en identifiant des façons plus efficaces de faire des affaires et en stockant de grandes quantités de données. Une entreprise peut également utiliser l’analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales et aider à analyser les tendances et la satisfaction des clients, ce qui peut conduire à de nouveaux et meilleurs produits et services.

Étapes de l’analyse des données

Le processus impliqué dans l’analyse des données comprend plusieurs étapes différentes :

1. La première étape consiste à déterminer les exigences en matière de données ou la manière dont les données sont regroupées. Les données peuvent être séparées par âge, démographie, revenu ou sexe. Les valeurs des données peuvent être numériques ou être divisées par catégorie.
2. La deuxième étape de l’analyse des données est le processus de collecte. Cela peut être fait via une variété de sources telles que des ordinateurs, des sources en ligne, des caméras, des sources environnementales ou par le biais du personnel.
3. Une fois les données collectées, elles doivent être organisées de manière à pouvoir être analysées. Cela peut avoir lieu sur une feuille de calcul ou une autre forme de logiciel qui peut prendre des données statistiques.
4. Les données sont ensuite nettoyées avant analyse. Cela signifie qu’il est nettoyé et vérifié pour s’assurer qu’il n’y a pas de duplication ou d’erreur, et qu’il n’est pas incomplet. Cette étape permet de corriger les erreurs avant qu’elles ne soient transmises à un analyste de données pour analyse.

Types d’analyse de données

L’analyse des données est divisée en quatre types de base.

1. Analyse descriptive : Cela décrit ce qui s’est passé au cours d’une période donnée. Le nombre de vues a-t-il augmenté ? Les ventes sont-elles plus fortes ce mois-ci que l’an dernier ?
2. Analyse diagnostique : Cela se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s’est passé. Cela implique des entrées de données plus diverses et un peu d’hypothèses. La météo a-t-elle affecté les ventes de bière ? Cette dernière campagne marketing a-t-elle eu un impact sur les ventes ?
3. Analyses prédictives: Cela passe à ce qui va probablement se passer à court terme. Qu’est-il arrivé aux ventes la dernière fois que nous avons eu un été chaud ? Combien de modèles météorologiques prédisent un été chaud cette année ?
4. Analyse prescriptive : Cela suggère un plan d’action. Si la probabilité d’un été chaud est mesurée comme une moyenne de ces cinq modèles météorologiques est supérieure à 58%, nous devrions ajouter un quart de soir à la brasserie et louer un réservoir supplémentaire pour augmenter la production.

L’analyse des données sous-tend de nombreux systèmes de contrôle de la qualité dans le monde financier, y compris le programme Six Sigma, toujours populaire. Si vous ne mesurez pas correctement quelque chose, que ce soit votre poids ou le nombre de défauts par million dans une ligne de production, il est presque impossible de l’optimiser.

Certains des secteurs qui ont adopté l’utilisation de l’analyse de données incluent l’industrie du voyage et de l’hôtellerie, où les délais d’exécution peuvent être rapides. Cette industrie peut collecter des données sur les clients et déterminer où se situent les problèmes, le cas échéant, et comment les résoudre.

Healthcare combine l’utilisation de volumes élevés de données structurées et non structurées et utilise l’analyse de données pour prendre des décisions rapides. De même, le secteur de la vente au détail utilise de grandes quantités de données pour répondre aux demandes en constante évolution des acheteurs. Les informations que les détaillants collectent et analysent peuvent les aider à identifier les tendances, recommander des produits et augmenter leurs bénéfices.