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Le Data Analytics est aujourd'hui au cœur des préoccupations des entreprises. Il s'agit d'une pratique essentielle augmenter significativement son chiffre d'affaires, mais également pour rester compétitif dans la plupart des industries. Toutefois, avant de se jeter tête baissée vers ce nouveau phénomène, il est nécessaire de bien comprendre ce dont il s'agit. Voici une définition précise et complète du Data Analytics.
Le Data Analytics, abrégé par DA, est une science consistant à examiner des données brutes, dans le but de tirer des conclusions à partir de ces informations. Le Data Analytics est utilisé dans de nombreuses industries afin de permettre aux entreprises et aux organisations de prendre de meilleures décisions. Dans le domaine scientifique, il est utilisé pour vérifier des théories ou pour réfuter des modèles existants. L'un des postes clés dans sa mise en oeuvre est le data analyst.
Différence entre Data Mining et Data Analytics
Le Data Analytics se distingue du Data Mining par le prisme, l'objectif et la focalisation des analyses. Les Data Miners trient de vastes ensembles de données en utilisant des logiciels sophistiqués pour identifier des patterns non découvertes et établir des relations cachées. Le Data Analytics se concentre sur l'inférence et sur le procédé permettant de tirer une conclusion basée uniquement sur ce qui est déjà connu par le chercheur.
EDA, CDA et QDA
Cette science est généralement divisée en deux catégories. L'Exploratory Data Analysis (analyse de donnée exploratoire), abrégée par EDA, permet de découvrir de nouveaux éléments dans les données. La Confirmatory Data Analysis (analyse de données confirmatoire), abrégée par CDA, permet de prouver si des hypothèses existantes sont vraies ou fausses. Par ailleurs, la Qualitative Data Analysis (analyse de données qualitative), abrégée par QDA, est utilisée dans les sciences sociales pour tirer des conclusions de données non numériques telles que les mots, les photographies ou la vidéo.
Data Analytics dans l'informatique
Dans les technologies informatiques, le terme a une signification particulière. Il est employé dans le contexte des audits informatiques, lorsque les systèmes informatiques, les opérations et les processus d'une organisation sont examinés. L'analyse de données est alors utilisée pour déterminer si les systèmes en place protègent efficacement les données, opèrent efficacement et parvient à accomplir les objectifs fixés par l'entreprise.
Les logiciels Data Analytics
Le terme « Data Analytics » a été utilisé par de nombreux vendeurs de logiciels de Business Intelligence (BI) comme un buzzword pour décrire plusieurs fonctions différentes. L'expression Data Analytics est aussi bien utilisée pour décrire un Online Analytical Processing (OLAP) qu'un CRM analytique dans les Call Centers.
Exemples d'utilisation
Les banques et les entreprises de cartes de crédit, par exemple, analysent les transactions et les dépenses pour empêcher les fraudes et les usurpations d'identité. Les sociétés de Ecommerce analysent le trafic d'un site web ou les cycles de navigation pour déterminer quels consommateurs sont plus ou moins enclins à acheter un produit ou un service en fonction de leurs précédents achats ou des pages qu'ils ont consultées.
Real-Time Analytics
Les Data Analytics modernes utilisent souvent des tableaux de bord d'information soutenus par des flux de données en temps réel. Le Real-Time Analytics quant à lui désigne l'analyse et le rapport dynamique basé sur des données inscrites dans un système moins d'une minute avant le moment de l'utilisation.
Tirer profit de la Data Science pour ses Analytics
Pendant un certain temps, la relation entre Data Science et Data Analytics fut peu exploitée. De fait, des analyses pertinentes se basent sur les résultats de la data science. Ainsi, plus cette dernière sera performante, mieux les premières se porteront. Or, de nombreuses entreprises ou organisations tendent encore à dissocier les deux.
La mise en place de workflow pour tirer profit de la data figure donc parmi les priorités d'un data scientist. De la sorte, il valorisera les informations issues des analytics pour réellement avoir un impact sur le chiffre d'affaires. L'un des moyens les plus efficaces est de mettre en place une plateforme centralisée des données. Celle-ci permettra aux data scientists de directement informer leurs collègues dans d'autres départements de ce qu'il faut faire selon les résultats de leurs recherches.
Par exemple, on pourra élaborer une carte interactive, de sorte que même les personnes non formées peuvent utiliser des programmes comme R ou Python. Toutefois, la meilleure solution pour optimiser le workflow reste la mise en place de modèles de machine learning. Ainsi, grâce à des codes préétablis, les utilisateurs n'auront à entrer que quelques données pour obtenir les résultats qu'ils désirent.
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