Qu’est-ce que l’analytique ?

Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.

Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.

Une définition simple de l’analytique

L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.

Qu’est-ce que le reporting analytique ?

En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.

L’importance du reporting analytique

Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.

Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :

• L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
• Une prise de décision plus rapide et efficace
• Une meilleure performance financière
• L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
• L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients

Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente “nouvelle normalité”. Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.

Quatre types d’analytiques

Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.

1. L’analyse descriptive

L’analyse descriptive répond à la question “Que s’est-il passé ?”. Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.

2. L’analyse de diagnostic

L’analyse de diagnostic répond à la question “Pourquoi cela s’est produit ?”. Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.

3. L’analyse prédictive

L’analyse prédictive répond à la question “Que va-t-il se passer à l’avenir ?”. Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.

4. L’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive répond à la question “Quelles actions devrions-nous mener ?”. Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.

Composants communs de l’analytique

L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :

• L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
• Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
• L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
• Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
• Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
• Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
• Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.

Exemples d’analytique

L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :

L’analyse financière

Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de “Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ?” à “Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ?”.

L’analyse marketing

L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.

L’analyse supply chain

L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.

Technologies analytiques modernes

Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies “augmentent” les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.

L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.

Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.

Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.

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