L’analyse exploratoire des données (l’analytique) est la compréhension et la communication de modèles significatifs de données. L’analytique est appliquée dans les entreprises pour améliorer leurs performances. Certains des aspects expliqués dans ce texte sont l’analytique logicielle, l’analytique intégrée, l’analytique de l’apprentissage et l’analytique des médias sociaux. La section sur l’analytique offre un aperçu perspicace, en gardant à l’esprit le sujet complexe.
L’analytique commerciale
L’analytique commerciale (Business Analytics, BA) fait référence aux compétences, aux technologies et aux pratiques d’exploration et d’investigation itératives continues des performances commerciales passées afin d’obtenir des informations et de piloter la planification des activités. L’analytique commerciale se concentre sur le développement de nouvelles informations et la compréhension des performances de l’entreprise sur la base de données et de méthodes statistiques. En revanche, l’informatique décisionnelle se concentre traditionnellement sur l’utilisation d’un ensemble cohérent de mesures pour à la fois mesurer les performances passées et guider la planification des activités, qui est également basée sur des données et des méthodes statistiques.
L’analytique commerciale utilise largement l’analyse statistique, y compris la modélisation explicative et prédictive, et la gestion factuelle pour orienter la prise de décision. Elle est donc étroitement liée aux sciences de gestion. L’analytique peuvent être utilisées comme données d’entrée pour les décisions humaines ou peuvent conduire à des décisions entièrement automatisées. L’informatique décisionnelle comprend les requêtes, les rapports, le traitement analytique en ligne (OLAP) et les « alertes ».
En d’autres termes, les outils d’interrogation, de création de rapports, OLAP et d’alerte peuvent répondre à des questions telles que ce qui s’est passé, combien, à quelle fréquence, où se situe le problème et quelles actions sont nécessaires. L’analytique commerciale peut répondre à des questions telles que pourquoi cela se produit-il, que se passera-t-il si ces tendances se poursuivent, que se passera-t-il ensuite (c’est-à-dire prédire), ce qui peut arriver au mieux (c’est-à-dire optimiser).
Exemples d’application
Les banques, telles que Capital One, utilisent l’analyse de données (ou analytique, comme on l’appelle également dans le contexte commercial), pour différencier les clients en fonction du risque de crédit, de l’utilisation et d’autres caractéristiques, puis pour faire correspondre les caractéristiques des clients avec les offres de produits appropriées. Harrah’s, la société de jeux, utilise l’analytique dans ses programmes de fidélisation de la clientèle. E & J Gallo Winery analyse quantitativement et prédit l’attrait de ses vins. Entre 2002 et 2005, Deere & Company a économisé plus d’un milliard de dollars en utilisant un nouvel outil analytique pour mieux optimiser les stocks. Une entreprise de télécommunications qui recherche une utilisation efficace du centre d’appels plutôt que du service client peut économiser de l’argent.
Types d’analytique
- L’analytique décisionnelle : prend en charge les décisions humaines grâce à l’analytique visuelle des modèles d’utilisateurs pour refléter le raisonnement.
- L’analytique descriptive : obtient des informations à partir des données historiques avec des rapports, des tableaux de bord, des clusters, etc.
- L’analytique prédictive : utilise la modélisation prédictive à l’aide de techniques statistiques et d’apprentissage automatique
- L’analytique prescriptive : recommande des décisions à l’aide de l’optimisation, de la simulation, etc.
Domaines de base dans l’analytique
- L’analytique comportementale
- L’analytique de cohorte
- L’analytique des collections
- Modélisation des données contextuelles – prend en charge le raisonnement humain qui se produit après la visualisation des “tableaux de bord exécutifs” ou de toute autre analyse visuelle
- Cyberanalytique
- Optimisation d’entreprise
- L’analytique des services financiers
- L’analytique de la fraude
- L’analytique marketing
- L’analytique des prix
- L’analytique des ventes au détail
- L’analytique des risques et du crédit
- L’analytique de la chaîne d’approvisionnement
- L’analytique des talents
- Télécommunications
- L’analytique des transports
Histoire
L’analytique est utilisée dans les affaires depuis la mise en place des exercices de gestion par Frederick Winslow Taylor à la fin du 19e siècle. Henry Ford a mesuré le temps de chaque composant dans sa chaîne de montage nouvellement établie. Mais l’analytique a commencé à attirer davantage l’attention à la fin des années 1960, lorsque les ordinateurs ont été utilisés dans les systèmes d’aide à la décision. Depuis lors, l’analytique a changé et s’est formée avec le développement de systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP), d’entrepôts de données et d’un grand nombre d’autres outils et processus logiciels.
Au cours des dernières années, l’analytique commerciale a explosé avec l’introduction des ordinateurs. Ce changement a amené l’analytique à un tout autre niveau et a rendu les possibilités infinies. En ce qui concerne l’histoire de l’analytique, et ce qu’est le domaine actuel de l’analytique aujourd’hui, beaucoup de gens ne penseraient jamais que l’analytique a commencé au début des années 1900 avec M. Ford lui-même.
Défis
L’analytique commerciale dépend de volumes suffisants de données de haute qualité. La difficulté pour garantir la qualité des données consiste à intégrer et à rapprocher les données de différents systèmes, puis à décider quels sous-ensembles de données mettre à disposition.
Auparavant, l’analytique était considérée comme un type de méthode a posteriori de prévision du comportement des consommateurs en examinant le nombre d’unités vendues au cours du dernier trimestre ou de la dernière année. Ce type d’entreposage de données nécessitait beaucoup plus d’espace de stockage que de vitesse. Aujourd’hui, l’analytique commerciale devient un outil qui peut influencer le résultat des interactions avec les clients. Lorsqu’un type de client spécifique envisage un achat, une entreprise basée sur l’analytique peut modifier l’argumentaire de vente pour attirer ce consommateur. Cela signifie que l’espace de stockage de toutes ces données doit réagir extrêmement rapidement pour fournir les données nécessaires en temps réel.
Concurrence sur l’analytique
Thomas Davenport, professeur de technologie de l’information et de gestion au Babson College, soutient que les entreprises peuvent optimiser une capacité commerciale distincte via l’analytique et ainsi mieux rivaliser. Il identifie ces caractéristiques d’une organisation qui sont susceptibles de rivaliser sur l’analytique :
- Un ou plusieurs cadres supérieurs qui préconisent fortement la prise de décision factuelle et, en particulier, l’analytique
- Utilisation généralisée non seulement des statistiques descriptives, mais également de la modélisation prédictive et des techniques d’optimisation complexes
- Utilisation substantielle de l’analytique dans plusieurs fonctions ou processus commerciaux
- Évolution vers une approche au niveau de l’entreprise pour la gestion des outils d’analytique, des données et des compétences et capacités organisationnelles
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