Qu'est-ce que l'analyse de données?
L'analyse de données est la science de l'analyse des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations. De nombreuses techniques et processus d'analyse de données ont été automatisés en processus et algorithmes mécaniques qui fonctionnent sur des données brutes destinées à la consommation humaine.
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.
Comprendre l'analyse de données
L'analyse de données est un terme large qui englobe de nombreux types différents 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.
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 la capacité de pointe.
L'analyse de données peut faire bien plus que signaler des goulots d'étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l'analyse de données pour définir des programmes de récompenses pour les joueurs qui maintiennent la majorité des joueurs actifs dans le jeu. Les sociétés de contenu utilisent un grand nombre des mêmes analyses de données pour vous permettre de cliquer, de regarder ou de réorganiser le contenu afin d'obtenir une autre vue ou un autre clic.
Le processus impliqué dans l'analyse des données comprend plusieurs étapes différentes:
- La première étape consiste à déterminer les besoins en données ou comment les données sont regroupées. Les données peuvent être séparées par âge, démographie, revenu ou sexe. Les valeurs des données peuvent être numériques ou divisées par catégorie. La deuxième étape de l'analyse des données est le processus de collecte. Cela peut se faire par le biais de diverses sources telles que les ordinateurs, les sources en ligne, les caméras, les sources environnementales ou par le biais du personnel. Une fois les données collectées, elles doivent être organisées de manière à pouvoir être analysées. L'organisation peut se dérouler sur une feuille de calcul ou sur une autre forme de logiciel pouvant prendre des données statistiques. Les données sont ensuite nettoyées avant l'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 à analyser.
Points clés à retenir
- L'analyse de données est la science de l'analyse des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations. Les techniques et processus d'analyse des données ont été automatisés en processus et algorithmes mécaniques qui fonctionnent sur des données brutes destinées à la consommation humaine. L'analyse de données aide une entreprise à optimiser ses performances.
Pourquoi l'analyse de données est importante
L'analyse des données est importante car elle aide les entreprises à optimiser leurs performances. Sa mise en œuvre dans le modèle d'entreprise signifie que les entreprises peuvent aider à réduire les coûts en identifiant des moyens 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.
Types d'analyses de données
L'analyse des données est divisée en quatre types de base.
- L'analyse descriptive décrit ce qui s'est produit 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? L'analyse diagnostique se concentre davantage sur la raison pour laquelle quelque chose s'est produit. Cela implique des entrées de données plus diverses et un peu d'hypothèse. Le temps at-il affecté les ventes de bière? Cette dernière campagne marketing a-t-elle eu un impact sur les ventes? L'analyse prédictive se déplace vers ce qui va probablement se produire 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? L'analyse normative suggère une ligne de conduite. 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 de 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.
Considérations spéciales: qui utilise Data Analytics?
Certains des secteurs qui ont adopté l'utilisation de l'analyse de données comprennent l'industrie du voyage et de l'hôtellerie, où les retournements peuvent être rapides. Cette industrie peut collecter des données clients et déterminer où se trouvent les problèmes, le cas échéant, et comment les résoudre.
Les soins de santé combinent l'utilisation de volumes élevés de données structurées et non structurées et utilisent l'analyse de données pour prendre des décisions rapides. De même, l'industrie du commerce de 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 les bénéfices.
