Comment améliorer la prise de décision basée sur les données et l'analyse des données ?

La dernière décennie a été entièrement axée sur la production, la consommation et l'analyse de données de masse. Les entreprises utilisent désormais la prise de décision basée sur les données comme élément central de leurs stratégies d'entreprise, en utilisant l'analyse de données pour proposer des décisions productives et rationaliser les progrès. Vous auriez du mal à trouver une entreprise qui n'investit pas actuellement dans l'analyse de données et le Big Data.

En fait, plus de 97 % des entreprises investissent dans des projets de mégadonnées, 79 % d'entre elles déclarant craindre que d'autres entreprises axées sur les données ne les surpassent. L'analyse des données dans l'informatique décisionnelle et le succès de cette entreprise sont étroitement liés, les entreprises qui utilisent les données étant en mesure de prendre des décisions plus efficaces, plus ciblées et plus précises.

Pourtant, l'analyse de données se présente sous de nombreuses formes différentes. Bien que ce qui vient initialement à l'esprit puisse être purement numérique, les données quantitatives ne sont pas le seul flux auquel les entreprises ont accès. Souvent, en élargissant le nombre de sources de données qu'une entreprise ingère, elle est en mesure de développer une compréhension plus complète du marché général, de ses concurrents et des tendances internes de l'entreprise.

Dans cet article, nous plongerons dans le monde de l'analyse de données, en explorant exactement comment améliorer les stratégies de prise de décision basées sur les données. En explorant chaque flux d'analyse de données potentiel, nous expliquerons en détail comment exploiter les données de manière efficace, directe et hautement productive. Plongeons dedans.

Types d'analyse de données que les entreprises peuvent utiliser

Au sein d'une organisation, l'analyse des données permet aux utilisateurs d'avoir une meilleure idée des processus avec lesquels ils sont quotidiennement en contact. Au lieu d'avoir à prendre des décisions basées sur des opinions ou des sentiments instinctifs, l'intégration de l'analyse de données fournit une méthode fondée sur des preuves pour identifier les bonnes décisions et les exécuter.

En 2023, les entreprises du monde entier utilisent l'analyse de données pour rationaliser leurs processus et optimiser chaque élément de leurs opérations quotidiennes. Vous trouverez des analyses de données partout, des services marketing et commerciaux aux RH et plus encore. Surtout avec la pléthore d'outils de démocratisation des données disponibles pour les entreprises, il est désormais plus facile que jamais de créer une base de données centralisée où les employés peuvent accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin.

En raison de la large utilisation de l'analyse de données, il existe un certain nombre de domaines d'analyse différents sur lesquels les entreprises peuvent choisir de se concentrer. Selon la nature d'une entreprise, les marchés sur lesquels elle est en concurrence et ses clients, les écoles d'analyse spécifiques qu'elle utilise peuvent varier. Il existe quatre systèmes d'analyse de données de base que les entreprises utilisent :

• Analyse descriptive.
• Analyse des médias sociaux.
• Analyse textuelle.
• Analyses prédictives.

Décomposons-les davantage.

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1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive est le processus d'analyse des données sur une certaine période de temps pour révéler des tendances, des idées et des événements invisibles. La majorité des entreprises disposeront d'un trésor de données antérieures, couvrant leurs enregistrements de ventes, les visiteurs du site, les données de commerce électronique, etc. En collectant ces données sur de longues périodes, l'analyse des données peut en tirer un sens.

L'analyse descriptive est particulièrement utile pour déterminer les facteurs à l'origine de certaines tendances qui se produisent dans une entreprise. Par exemple, si un magasin de commerce électronique remarque que ses ventes ont soudainement augmenté au cours des trois derniers mois, il peut utiliser des analyses descriptives pour déterminer à quel moment cette augmentation a commencé.

En se concentrant sur la date précise, l'entreprise de commerce électronique pourrait aligner l'augmentation des ventes sur le jour de la publication de la nouvelle conception de son site Web. Les tendances passées permettent aux entreprises de répondre à ces questions « Pourquoi », ainsi que de mieux se préparer pour l'avenir. Si une entreprise remarque que les ventes augmentent pendant les mois d'été, l'augmentation du stock disponible pour ces mois à l'avance facilitera le bon fonctionnement pendant les périodes de pointe.

Cette forme d'analyse est l'une des plus couramment utilisées, principalement en raison de l'étendue de son application.

2. Analyse des médias sociaux

Au fur et à mesure que les outils dont disposent les analystes de données se sont améliorés, de nouveaux domaines d'analyse sont devenus plus disponibles. L'analyse des médias sociaux est un produit de cette innovation, des entreprises du monde entier utilisant désormais le traitement du langage naturel (TAL) pour tirer un sens d'énormes quantités de données écrites.

L'analyse des médias sociaux utilise un mélange de NLP et d'IA pour traiter rapidement d'énormes quantités de données formées par des tweets, des publications sur Facebook et d'autres sites sociaux. Compte tenu de la popularité des médias sociaux, c'est un endroit fantastique pour en savoir plus sur la perception publique d'une entreprise. En analysant des milliers de messages qui mentionnent une marque, les outils d'analyse des médias sociaux peuvent suivre le comportement des consommateurs et tracer le sentiment de la marque au fil du temps.

Lorsqu'une entreprise lance un nouveau produit, change de marque ou souhaite simplement accroître sa sensibilisation à la façon dont le public les perçoit, transformer le monde occupé des médias sociaux est une excellente stratégie.

3. Analyse textuelle

L'analyse textuelle utilise bon nombre des mêmes technologies de base que l'analyse des médias sociaux. Cependant, ils se concentrent sur les entrées textuelles telles que les avis des clients, l'assistance, les tickets, les e-mails et d'autres données textuelles. Tout comme avec la PNL sur les réseaux sociaux, les analystes peuvent ingérer des données à partir de ces éléments textuels, puis effectuer une analyse dessus pour déterminer s'il existe des tendances sous-jacentes.

Les entreprises peuvent mieux utiliser l'analyse textuelle pour comprendre le comportement et les commentaires des consommateurs. Par exemple, si une entreprise exécute un programme Voice of the Customer (VOC) et recueille des commentaires, l'analyse textuelle peut aider à identifier ce que les clients souhaitent voir amélioré dans une entreprise.

À mesure que les outils de traitement du langage deviennent plus efficaces, l'analyse textuelle devient rapidement un outil essentiel dans le monde de la réussite, de la surveillance et de l'assistance des clients. En commençant à utiliser l'analyse textuelle, les entreprises sont capables de digérer une énorme quantité de données non structurées qu'elles peuvent ensuite utiliser.

4. Analyse prédictive

L'analyse prédictive prend des données historiques et les utilise pour projeter une série de résultats futurs probables basés sur des événements passés. Si une entreprise a connu un pic de ventes en décembre au cours des cinq dernières années, l'analyse prédictive suggère qu'un pic de décembre va probablement se reproduire.

Au-delà de la simple prévision des pics et des baisses des ventes, l'analyse prédictive peut devenir un domaine extrêmement précis. Par exemple, les assureurs utiliseront les données des clients, l'historique des réclamations, l'emplacement, l'âge, le sexe et d'autres facteurs démographiques et psychographiques afin de calculer le risque relatif de prendre un nouveau client.

En estimant la probabilité qu'un client invoque son assurance, les entreprises peuvent optimiser leur stratégie de tarification pour protéger au mieux leurs intérêts. Un domaine secondaire de l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, est l'étape au-delà, où les entreprises prennent des mesures en fonction des résultats de l'analyse prédictive.

Bien que les performances passées ne garantissent pas nécessairement les résultats futurs, les données historiques fournissent une perspective utile que les entreprises peuvent utiliser pour optimiser leurs processus.

Comment augmenter l'efficacité de la prise de décision basée sur les données ?

L'analyse de données n'existe pas dans le vide. Chacune des méthodes ci-dessus peut être utilisée en relation avec toutes les autres. Souvent, plus une entreprise dispose d'informations, mieux elle sera équipée pour faire face à tout ce que l'avenir lui réserve.

Dans cet esprit, les entreprises peuvent faire un certain nombre de choses pour accroître l'efficacité de la gestion, du traitement et de l'utilisation des données pour la prise de décision :

1. Rationaliser l'infrastructure sous-jacente

Si la qualité est importante en matière d'analyse de données, la quantité l'est tout autant. Afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles de l'analyse, les entreprises doivent s'assurer qu'elles disposent d'autant de sources que possible. Afin de stocker toutes ces données et de les interroger, les entreprises doivent s'assurer qu'elles disposent de bons outils de données sous-jacents. Par exemple, lorsque l'on compare Apache Pinot à Druid, une base de données d'analyse spécialisée est plus apte à gérer et à traiter rapidement les données. Pour que vos analyses de données fonctionnent aussi bien que possible, votre entreprise doit s'assurer que votre infrastructure sous-jacente sert l'objectif que vous recherchez.

2. Créer une culture axée sur les données

Même si votre entreprise fournit toutes les données, tous les outils et toutes les structures de visualisation possibles, elle ne deviendra pas axée sur les données si vos employés ne comprennent pas la puissance des données. Créer une culture axée sur les données en démontrant l'importance de l'utilisation des données dans le processus de prise de décision est l'une des étapes les plus importantes pour devenir axé sur les données. Une fois que tous vos employés auront compris comment et pourquoi ils devraient utiliser l'analyse de données, vous verrez soudainement que toutes les décisions proviennent d'un lieu de logique, de raison et d'analyse précise.

3. Centraliser les données

Bien que la création d'une culture axée sur les données soit un moyen puissant d'accroître la proéminence des décisions axées sur les données, cela est presque impossible sans la centralisation des données. L'une de vos premières priorités devrait être de centraliser les données et de supprimer les silos de données. Une fois que les données pourront circuler librement entre les départements, les équipes et les secteurs de votre entreprise, chacun aura accès aux connaissances dont il a besoin pour devenir entièrement axé sur les données.

L'analyse de données est un atout incroyablement puissant pour les entreprises, mais elle ne crée un changement transformateur que lorsqu'une entreprise l'intègre correctement. En se concentrant sur l'infrastructure sous-jacente, la culture d'entreprise et les pratiques de gestion des données, les entreprises seront prêtes à entrer dans cette ère de prise de décision basée sur les données.

Voir aussi : Le but et les méthodes de collecte de données – Découvrons-le !

Dernières pensées

La prise de décision basée sur les données n'est pas seulement une tendance commerciale. Au contraire, c'est un pilier central de l'entreprise moderne et un moteur de progrès dans le monde entier. En intégrant des stratégies d'analyse de données dans les opérations quotidiennes, les entreprises peuvent être mieux préparées à ce que l'avenir leur réserve, en optimisant rapidement les processus, la gestion et les décisions dans l'intérêt de l'entreprise.

Afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles de l'intégration des données dans les processus de prise de décision, les entreprises doivent s'assurer qu'elles sont correctement équipées pour gérer l'analyse de données à grande échelle. Se concentrer sur le développement de l'infrastructure sous-jacente pour collecter, transformer, stocker et analyser correctement les données rapportera des dividendes à l'avenir.