On entend souvent dire “si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas l'améliorer” Mais les entrepreneurs et les data scientists savent que la simple agrégation de données brutes ne suffit pas…
Vous devez être capable de prendre des données brutes et de les transformer en informations pouvant être analysées et ainsi fournir des informations significatives… parlantes !
C'est pourquoi il est si important de comprendre comment tirer parti de la data science.
En termes simples, la data science est la science de l'évaluation des données brutes afin d’obtenir des conclusions et des résultats. L'objectif principal d'un data scientist ou analyste de données est de découvrir des modèles dans les données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées sur les performances passées et à prédire les résultats futurs.
L'analyse de données n'est pas une proposition unique. Chaque entreprise a ses propres besoins uniques et chaque entreprise poursuit l'analyse de données pour répondre à ses besoins et atteindre ses objectifs.
On distingue 4 types d'analyses de données :
- Analyse descriptive
- Analyse diagnostique
- Analyse prédictive
- Analyse prescriptive
Parmi les quatre types de data science, il vous faudra choisir le plus adapté à votre situation. Cela dépend de vos besoins, de vos sources de données et de l’ensemble des données disponibles.
Dans de nombreux cas, les données brutes collectées peuvent aider à éclairer plusieurs types d’analyse… Tout commence par décider à quelles questions vous devez répondre.
Analyse descriptive
Le but de l'analyse descriptive est de récupérer des données brutes, d'identifier les tendances et d'offrir un mécanisme pour rendre compte de ce qui s'est passé, où et à quelle fréquence.
Cette analyse offre un instantané dans le temps en répondant à la question la plus fondamentale : “que s'est-il passé ?”
Cette dernière fournit la base dont les autres types d'analyse ont besoin.
Analyse diagnostique
Là où l'analyse descriptive veut répondre à la question "que s'est-il passé ?", l'analyse diagnostique quand à elle répond à la question : "pourquoi cela s'est-il produit ?"
En effet, ce type d’analyse peut découvrir des informations causales grâce à un examen des variables qui sont entrées en jeu.
Si vous êtes amenés à conclure que les revenus de votre entreprise ont augmenté en juin, vous pouvez opter pour un plan d'action particulier basé sur ces informations.
Par exemple, une entreprise de vente et de location de paddle peut effectuer une analyse diagnostique concernant un pic d'activité en juin. Cela pourrait corréler l'augmentation avec une nouvelle campagne publicitaire agressive et conclure qu'il existe une relation causale entre la campagne, l'augmentation des ventes et celle des revenus.
Ces informations sur les données peuvent vous orienter vers une décision commerciale particulière. Dans ce cas, cela peut vous aider à décider d'adopter une ligne de conduite agressive lorsqu'il s'agit de répéter ces dépenses publicitaires pour la publicité en paddle.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive se penche sur la question : "que se passera-t-il probablement dans le futur". L'avantage de ceci est clair. Si vous pouvez prédire les résultats futurs compte tenu d'un certain ensemble de variables, vous pouvez identifier les actions qui vous aideront à obtenir des résultats favorables ou à éviter des résultats défavorables.
L'analyse prédictive examine les données historiques en conjonction avec d'autres variables, telles que les tendances de l'industrie, les prévisions économiques et la confiance des consommateurs, pour faire des prédictions concernant les événements futurs.
Par exemple, disons que vous voulez savoir si vous devez répéter la campagne publicitaire efficace mais coûteuse de juin 2022 pour augmenter la vente de paddle en juin 2023 à l'aide d'analyses prédictives.
Vous voudrez peut-être examiner l'évolution historique des ventes d'équipements de sports nautiques au cours du mois de juin pour créer un modèle statistique qui prédit les performances de l'été dans son ensemble.
Vous pouvez même insérer différentes données de tarification dans le modèle prédictif pour affiner davantage votre plan stratégique basé sur l'analyse.
L'analyse prédictive peut grandement vous aider à décider si, comment et quand augmenter vos dépenses publicitaires.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive peut vous aider à décider comment exploiter certains aspects de votre entreprise à l'avenir. Elle répond à la question : “quel devrait être notre prochain mouvement".
En tenant compte de toutes les variables possibles qui peuvent être connues ou logiquement anticipées, le rôle de l'analyse prescriptive est de discerner comment procéder en se basant sur une analyse des scénarios probables.
Souvent, les entreprises utilisent l'analyse prescriptive pour trouver des moyens d'éviter des possibilités futures indésirables ou, à l'inverse, de tirer parti de possibilités favorables.
Comment l'analyse des données peut améliorer les performances de votre entreprise ?
Quel que soit le produit ou le service que vous fournissez, l'analyse de données donnera à votre entreprise un avantage concurrentiel.
- Améliorer l'expérience client
L’analyse de données procure des informations sur le comportement, les attitudes et les opinions des clients afin que vous puissiez personnaliser les produits, les campagnes et les programmes pour répondre ou dépasser les attentes de vos clients ou de votre entreprise.
Les entreprises qui savent comment quantifier les initiatives d'expérience client et tirer parti des mesures pour améliorer le service client ont un net avantage sur leurs concurrents qui négligent l'expérience client.
- Rationalisez les opérations
Avec l'analyse des données, vous évitez de perdre du temps et de l'argent. Lorsque vous avez des preuves empiriques pour vous aider à vous orienter dans une certaine direction, vous pouvez continuer avec une plus grande assurance que le chemin que vous tracez vous donnera les résultats dont vous avez besoin.S'appuyer sur l'analyse dans le processus de prise de décision rationalise les opérations, réduit le gaspillage et augmente l'efficacité.
- Améliorer la sécurité
L'analyse de données offre un moyen d'atténuer les pertes et de renforcer la sécurité en aidant votre entreprise à comprendre les risques et les actions préventives.Que vos risques de sécurité incluent la possibilité d'un vol ou d'une violation de données à l'échelle du système, l'analyse des données peut identifier où se cachent les vulnérabilités et fournir des modèles d'ingénierie des données pour renforcer les systèmes afin de réduire, voire d'éliminer, l'exposition.
Bref, tout ça pour dire… Que si vous avez besoin d’un data scientiste en freelance, LeGratin.io le trouve pour vous !
