Qu’est-ce que l’analyse de données ?

Les données sont devenues un mot familier et une pratique industrielle standard, en particulier au cours des trois dernières décennies. Mais les humains ont une longue histoire d’enregistrement de données. Les premières formes comprenaient des marques de pointage sur les murs des grottes ou des tablettes de pierre, retraçant généralement les inventaires de nourriture.

Cependant, la quantité et la diversité des données collectées ont constamment évolué et se sont élargies. Les premières études astrologiques et les données de chronométrage sont également attribuées à des analyses plus poussées et à des découvertes scientifiques. La croissance peut-être la plus remarquable de la collecte de données s’est développée au XIXe siècle, lorsque des données démographiques ont été recueillies pour les rapports de recensement.

Lire également : Vidéosurveillance, que dit la loi

Avec la création de l’ordinateur au milieu du 20e siècle, l’essor de la collecte et du stockage des données s’est accéléré de manière fulgurante. Encore plus loin, les innovations informatiques ont été lancées avec la production d’Internet dans les années 1990. Au fur et à mesure que l’utilisation d’Internet s’est développée, le résultat a été une quantité sans précédent de collecte, de complexité et d’analyse de données.

Les entreprises de toutes tailles s’appuient désormais sur un certain degré de données et d’analyses pour fonctionner. C’est devenu une nouvelle norme pour comprendre de larges pans de données et analyser ces ressources pour les décisions commerciales.

A lire également : Marseille, une adresse à connaître pour vos enseignes

Cet article examine une compréhension de ce qui constitue l’analyse de données et comment elle fonctionne pour une entreprise.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

Qu’est-ce que l’analyse de donne? Le terme analyse de données fait largement référence aux processus de collecte et d’évaluation de divers ensembles d’informations. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour extraire des données et analyser des modèles et des tendances qui contribuent à des informations pratiques, éclairent des recherches supplémentaires ou décident de stratégies commerciales efficaces. Bon nombre de ces techniques utilisent des systèmes ou des logiciels complexes qui peuvent fusionner l’automatisation avec des algorithmes d’apprentissage automatique et diverses autres modalités.

L’analyse de données intègre une grande diversité de méthodes et de processus qui peuvent en faire un concept difficile à définir avec précision. Dans cet effort, quelques exemples de types d’analyse de données peuvent aider à comprendre les nombreuses facettes de l’analyse de données.

L’analyse prédictive est une méthode d’analyse des données qui vise à offrir des prévisions sur des événements ou des résultats futurs. Les données précédemment dérivées d’analyses passées sont évaluées et rapportées pour fournir des prévisions pour les options à venir. Par exemple, une entreprise qui tente de prédire les ventes pour l’année à venir se tournera vers les données sur les ventes passées dans un effort de prospective qui peut déduire des décisions exploitables. L’analyse prédictive peut également être appliquée à des prédictions plus complexes relatives aux prospects qualifiés, à l’évaluation des risques ou à la satisfaction des clients.

L’analyse descriptive a pour objectif principal de fournir un rapport sur les événements ou les résultats qui se sont produits précédemment. En analysant les données passées sur un sujet spécifique, l’analyse descriptive peut dépeindre ce que les données indiquent. Il est courant d’utiliser l’analyse descriptive pour évaluer les indicateurs de performance clés (KPI), les revenus, les prospects et divers autres composants commerciaux vitaux.

L’analyse diagnostique sert à fournir une réponse à une question essentielle sur la raison pour laquelle un scénario particulier s’est produit. En d’autres termes, une fois l’analyse descriptive produite, une analyse diagnostique peut fournir des informations sur les raisons des résultats des données. Par exemple, une entreprise peut connaître une croissance des ventes dans un groupe démographique spécifique. L’analyse diagnostique peut permettre de mieux comprendre comment ou pourquoi cette croissance des ventes s’est produite, comme les efforts de marketing potentiels qui ont produit des résultats plus efficaces.

L’analyse prescriptive est un champ d’analyse de données qui fusionne les données de chacun des trois types d’analyse mentionnés précédemment. En combinant l’analyse collective des trois autres types, l’analyse prescriptive peut fournir des données exploitables. Ce sont des données qui peuvent être utilisées pour planifier ou mettre en œuvre des stratégies pour une entreprise.

Analyse de données pour les entreprises

Les entreprises peuvent collecter et analyser des données historiques ou de tendance. Le type de données collectées dépend de l’intention de leur utilisation. Les données peuvent également être collectées directement auprès des clients, des visiteurs du site ou achetées à des tiers. Ces données varient considérablement en termes de contenu. Les intérêts communs pour les données incluent souvent des informations sur les données démographiques, les intérêts, les comportements des clients et de nombreux autres facteurs qu’une entreprise juge pertinents.

Il est essentiel de réaliser que l’analyse des données devient de plus en plus nécessaire dans tous les secteurs. Les associations courantes d’analyse de données avec le marketing et le commerce sur Internet sont une erreur à courte vue.

Une grande diversité d’entreprises et d’industries peut tirer des avantages concurrentiels des analyses de données, qui sont désormais plus accessibles que jamais. Les entreprises peuvent mieux comprendre les profils, les habitudes et les intérêts de leurs clients. Ces données vitales peuvent être utilisées pour éclairer les décisions qui maximisent les profits et personnalisent les expériences des utilisateurs ou des clients pour accroître l’efficacité et la fidélité.

Mise en œuvre de l’analyse de données pour les entreprises

Quelques principes fondamentaux aideront à optimiser les résultats qu’une entreprise produit à partir de son analyse de données. Savoir quelles données collecter est une première étape pour de nombreuses entreprises. Les données peuvent provenir des médias sociaux, du GPS et d’autres technologies similaires, des informations sur les transactions et de diverses autres sources.

L’évaluation de l’exactitude et de la pertinence des données est également essentielle. Les données peuvent être collectées et analysées, mais cela ne garantit pas leur exactitude ou leur applicabilité aux objectifs ou à la stratégie d’une entreprise. L’évaluation de la manière dont les données ont été collectées peut être une première étape pratique pour vérifier les défauts, les inexactitudes ou la pertinence.

Enfin, les données doivent être conceptualisées pour des étapes concrètes. L’analyse des données d’une entreprise doit présenter les ensembles de données vastes et obscurs dans des représentations informationnelles accessibles à tous. Ces représentations doivent ensuite être appliquées à des actions qui peuvent augmenter les chances de succès. Une entreprise peut souhaiter augmenter la sécurité, générer du trafic vers son site Web, affiner le service client ou générer directement des revenus.

Apprendre à évaluer et à mettre en œuvre l’analyse de données peut nécessiter des efforts considérables. Mais un soutien expert et hautement qualifié est disponible pour vous aider dans ces efforts complexes et critiques.