L'analyse de données est l'utilisation systématique et généralisée de processus automatisés, d'outils mathématiques et statistiques, d'analyse de données et de technologies informatiques avancées telles que l'IA et l'apprentissage automatique pour fournir des informations et des perspectives. Il est utilisé par les organisations pour les aider à prendre des décisions basées sur des données pertinentes de différents types, y compris structurées et non structurées, numériques et catégoriques, réelles et théoriques. L'analyse des données est souvent appliquée dans les affaires et constitue un élément majeur de l'intelligence d'affaires. Mais il peut également être appliqué dans d'autres domaines tels que l'éducation et le gouvernement pour aider à la planification des stratégies et à la mise en œuvre des politiques.
L'analyse de données est un terme large qui se différencie davantage selon l'endroit où il est appliqué. Par exemple, l'analyse Web fournit des informations précieuses liées aux sites Web et aux autres utilisateurs. D'autres exemples d'applications d'analyse spécifiques sont l'analyse de gestion de projet, l'analyse de données volumineuses et l'analyse intégrée.
L'analyse est devenue un outil incontournable, notamment en entreprise, en raison de plusieurs facteurs.
- Le volume et la fréquence des données ont considérablement augmenté
- La capacité de la technologie à capturer, organiser, analyser, modéliser et afficher des données s'est améliorée
- Et la valeur et la fiabilité de la prise de décisions basées sur les données pour améliorer les résultats ont été prouvées
De plus en plus d'entreprises utilisent l'analyse de données dans leurs organisations. Les équipes marketing utilisent un logiciel CRM avec analyse client pour améliorer la génération et la conversion des leads. Les systèmes d'entreprise modernes incluent désormais des analyses pour aider les RH dans les décisions d'embauche et la gestion des effectifs. La haute direction dépend constamment de l'analyse pour les aider à décider quels projets offrent le plus de valeur, quels produits se vendront le mieux ou quelle entreprise présentera le moins de risques. Les utilisateurs n'ont pas besoin d'être des scientifiques des données pour utiliser et apprécier les analyses dans les solutions logicielles disponibles. En fait, rapprocher l'analytique des employés de manière conviviale est une tendance majeure.
L'analyse des données n'est pas réservée aux grandes entreprises. Le cloud computing et le SaaS permettent aux petites entreprises d'accéder à des solutions abordables avec analyse de données. Les capacités de ces solutions à fournir des analyses peuvent varier. Les plus courants sont:
- analyse descriptive pour montrer des modèles dans les données historiques pour des comparaisons
- analyse diagnostique pour montrer les anomalies et les relations
- analyses prédictives pour prévoir et afficher les tendances
- analyse prescriptive pour suggérer des options basées sur les résultats d'autres analyses.
L'analyse des données peut aider les entreprises de toutes tailles à mieux comprendre leurs marchés, leurs clients, leurs coûts, leurs demandes et leurs concurrents, leur permettant de prendre de meilleures décisions pour améliorer leurs performances et offrir les bons produits et services.