Les entreprises n’ont jamais eu autant de pouvoir entre leurs mains : elles disposent d’énormes quantités de données à utiliser comme bon leur semble pour prendre des décisions éclairées. Mais la quantité de données dont elles disposent ne fait qu’augmenter ; les entreprises devront continuer à exploiter ces données pour prendre les meilleures décisions possibles pour leurs équipes. Comment doivent-elles s’y prendre ? Quelle est la meilleure façon d’utiliser des données pour prendre de bonnes décisions ? Comment traiter les données en toute sécurité ? Nous répondrons à ces questions et à bien d’autres dans cet article.
Qu’est-ce que la data analyse ?
En termes simples, la data analyse collecte des données brutes et les transforme en informations précieuses. Cela signifie que ceux qui détiennent les données les interprètent et les analysent pour prendre les meilleures décisions possibles pour l’entreprise. Il existe quatre types de data analyse : la data analyse prédictive, la data analyse prescriptive, la data analyse diagnostique et la data analyse descriptive. Voyons en quoi elles diffèrent :
Data analyse prédictive : il s’agit du type de data analyse le plus courant, utilisé pour identifier les tendances, corrélations et causalités. La data analyse prédictive inclut la modélisation prédictive et la modélisation statistique.
Modélisation prédictive : les données démographiques moyennes peuvent être utilisées par exemple pour anticiper les résultats d’une campagne.
Modélisation statistique : la modélisation statistique est ensuite utilisée pour interpréter les données et en tirer des conclusions.
Data analyse prescriptive : cette méthode combine le big data et l’intelligence artificielle pour prédire des résultats et identifier des actions futures, en utilisant à la fois l’optimisation et des tests aléatoires.
Optimisation : grâce à l’optimisation, les data analystes peuvent identifier des aspects spécifiques qui doivent être améliorés et travailler dessus, en maintenant en place les actions de qualité et en corrigeant simplement ce qui peut être amélioré.
Tests aléatoires : ils peuvent être utilisés pour créer de nouvelles combinaisons inédites afin de voir si quelque chose d’inattendu se produit.
Data analyse diagnostique : le troisième type de data analyse est certainement le moins passionnant, mais il est extrêmement important pour l’amélioration ; la data analyse diagnostique examine les résultats passés pour prendre des décisions à l’aide de découvertes et d’alertes, ainsi que de requêtes et d’explorations.
Découvertes et alertes : ces alertes prédéfinies vous aident à anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent, en utilisant les données passées pour détecter les situations potentiellement perturbatrices.
Requêtes et explorations : elles analysent les données plus en profondeur, en expliquant pourquoi quelque chose s’est produit à l’aide des données.
Data analyse descriptive : les autres formes de data analyse seraient inutiles sans la data analyse descriptive. C’est très bien d’avoir des données importantes, mais seulement si elles peuvent être correctement présentées à l’aide de rapports ad hoc ou standard.
Rapports ad hoc : ces rapports sont créés spontanément pour répondre à une question spécifique et contribuent à fournir des données détaillées pour résoudre un problème.
Rapports standard : ces rapport prédéfinis sont publiés régulièrement, comme les rapports mensuels ou hebdomadaires, pour donner un aperçu d’un sujet spécifique.
Avantages de la data analyse
Si le principal avantage de la data analyse, reconnu communément, est l’utilisation de données de qualité pour prendre la meilleure décision, la data analyse offre en réalité de nombreux avantages très précieux pour votre entreprise. Examinons-les.
Personnaliser l’expérience client
En collectant des données dans de nombreux canaux différents, vous pourrez recueillir de plus en plus d’informations sur vos clients, ce qui vous aidera à personnaliser l’expérience client encore davantage. Avoir plus d’informations et de données sur le comportement des clients peut faire toute la différence au niveau des bénéfices.
Appuyer la prise de décision à grande échelle dans l’entreprise
Si l’entreprise a subi des pertes financières ou une baisse de productivité, la data analyse peut servir à analyser les données passées et futures afin de tirer des conclusions. Certains employés sont-ils plus performants que d’autres ? La politique de télétravail de l’entreprise nuit-elle à la productivité générale ? Examiner les données à l’échelle de l’entreprise peut aider à influencer les décisions de l’entreprise.
Rationaliser les opérations
Les données peuvent montrer où vous devez vous améliorer ou là où l’efficacité et la productivité sont médiocres ; voir les données sur les performances de chaque partie de l’entreprise peut vous aider à identifier les problèmes et à prendre de bonnes décisions, en particulier dans les secteurs qui connaissent beaucoup de fluctuations, comme le commerce de détail (la demande varie considérablement d’une saison à l’autre).
Prévenir les risques et résoudre les problèmes
La data analyse préventive entre en action ici ; c’est une excellente méthode pour les entreprises qui cherchent à éviter les risques potentiels de détournement de clientèle ou de débauchage de salariés, de créances irrécouvrables, de sécurité des employés et de responsabilité légale. En utilisant des modèles prédictifs, les entreprises peuvent anticiper les problèmes futurs et les résoudre avant qu’ils ne surviennent. Et lorsque des problèmes surviennent, l’analyse des décisions passées peut suggérer la bonne façon de les gérer.
Améliorer la sécurité
Alors que de plus en plus d’entreprises utilisent les données pour prendre des décisions, les risques de cybersécurité augmentent et sont de plus en plus présents. En utilisant les données des violations ou des cyberattaques passées, les équipes de cybersécurité des entreprises peuvent identifier les failles, stopper l’attaque et prendre des mesures pour éviter un problème similaire à l’avenir.
Les données en entreprise : à quoi servent-elles ?
Pour prendre de bonnes décisions, vous avez besoin de données. Et comme le marché évolue extrêmement rapidement, les données peuvent vous aider à :
déterminer qui sont vos clients
décider comment atteindre vos clients
déterminer votre marché spécifique
identifier vos concurrents
comprendre ce qui se passe actuellement sur le marché
anticiper l’avenir
C’est beaucoup, non ? En effet. La data analyse peut faire la différence entre une décision commerciale judicieuse et une décision préjudiciable. En effet, si vous avez la preuve de la raison pour laquelle une chose fonctionne, vous êtes mieux à même de prendre les bonnes décisions à l’avenir. Maintenant que nous avons vu ce qu’est la data analyse et ses différents types, voyons comment effectuer une analyse de données de qualité en seulement cinq étapes.
Comment utiliser des données pour prendre des décisions
Lorsque vous avez une décision importante à prendre, vous pourriez être tiraillé entre plusieurs méthodes. Se baser sur les données passées ? Ou sur les prévisions ? Et pourquoi pas suivre votre intuition ? Ça peut être difficile à ce moment-là, mais si vous utilisez des données pour prendre des décisions, vous vous en sortirez mieux, et vous pouvez le faire en seulement cinq étapes.
Étape 1 : Savoir ce que vous voulez
Ça semble évident, mais c’est quand même important : vous n’aboutirez pas à votre solution idéale si vous ne savez pas ce que vous voulez ! Avant de prendre une décision, définissez clairement ce que vous voulez obtenir avec cette décision ainsi que la vision future de votre entreprise. Si vous hésitez, consultez les objectifs annuels et les résultats clés de votre entreprise pour vous guider.
Étape 2 : Trouver des sources de données
Maintenant que votre vision est clairement définie, il est temps de trouver les endroits où vous allez extraire des données. Après tout, si vous avez seulement une vision mais aucune donnée, vous ne pourrez pas prendre une décision judicieuse. Pour collecter des données, vous devez décider des indicateurs que vous souhaitez examiner, tels que la marge bénéficiaire brute, le retour sur investissement, la productivité, le nombre total de clients et les revenus récurrents. Des outils de reporting tels que Power BI de Microsoft vous permettent de collecter des données à partir de plusieurs sources pour avoir une vision d’ensemble de la situation de votre entreprise.
Étape 3 : Organiser les données
Collecter des données, c’est bien, à condition de savoir les utiliser. Les données que vous collectez sont inutiles si vous ne savez pas comment les utiliser. Une fois que vous avez collecté vos données, assurez-vous qu’elles sont clairement présentées afin que les data analystes puissent en tirer les bonnes conclusions. Présentez les données dans des tableaux de bord exécutifs de manière à ce qu’elles soient claires et faciles à lire. Étape 4 : Analyser les données
Vous avez rassemblé vos données et les avez présentées de manière claire pour tout le monde : et maintenant ? Eh bien, il est temps d’analyser vos données et de tirer des conclusions qui guideront votre processus décisionnel. Utilisez à la fois les recherches que vous avez faites vous-même et celles de sources externes pour prendre la meilleure décision possible.
Étape 5 : Tirer des conclusions
Lorsque vous analyserez vos données, vous commencerez à tirer des conclusions, mais il est important que cette étape soit complètement distincte afin que vos conclusions soient indépendantes. Lorsque vous tirez des conclusions, posez-vous les questions suivantes :
Quelle conclusion puis-je en tirer que je savais déjà ?
Quelles conclusions sont nouvelles ?
Comment puis-je utiliser ces nouvelles informations pour atteindre des objectifs commerciaux ?
Les réponses à ces questions vous aideront à prendre de bonnes décisions. Vous avez maintenant terminé votre analyse de données.
Votre avenir dans la data analyse
Vous êtes maintenant décidé à poursuivre votre carrière dans la data analyse ? D’ailleurs, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une augmentation de 23 % des emplois dans la data analyse de 2021 à 2031, soit une augmentation beaucoup plus rapide que les 5 % d’augmentation dans d’autres secteurs. Chez Ironhack, nous proposons un bootcamp de data analyse pour vous préparer à vous lancer dans ce domaine, en vous apprenant tout ce que vous devez savoir pour être un candidat sérieux pour des premiers emplois dans la data analyse dans pratiquement tous les secteurs. Et une fois que vous aurez acquis un peu d’expérience, le monde vous appartiendra : vous pourrez choisir de vous spécialiser dans un domaine spécifique ou d’évoluer au poste que vous préférez. Avec des salaires très compétitifs et beaucoup d’opportunités d’évolution, il n’y a pas de meilleur choix.
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