Data analyse VS Reporting

L'analyse est un processus interactif d'une personne s'attaquant à un problème en trouvant les données nécessaires pour obtenir une réponse. Cette personne analyse des données et interprètent les résultats afin de fournir une recommandation d'action.

Un environnement de Business Intelligence BI, également connu sous le nom d'environnement de reporting, comprend également l'exécution de rapports. Ainsi, les données sortantes sont ensuite imprimées sous la forme souhaitée. Le rapport fait référence au processus d'organisation et de résumé des données dans un format facilement lisible pour communiquer des informations importantes. Les rapports aident les organisations à surveiller différents domaines de performance et à améliorer la satisfaction des clients. On peut également envisager la conversion de données brutes en informations utiles dans le cadre du reporting, alors que la même chose peut être pensée pour la Data analyse qui transforme les données en informations clés utilisables.

Quelles différences entre la Data analyse et un reporting ?

• Un rapport montrera à l'utilisateur ce qui s'est passé dans le passé pour éviter les déductions et aider à avoir une idée des données tandis que l'analyse fournit des réponses à toute question ou problème. Un processus d'analyse prend toutes les dimensions et metrics nécessaires pour obtenir les réponses à ces questions.

• Les rapports fournissent simplement les données demandées, tandis que l'analyse fournit les informations ou la réponse réellement nécessaires.

• Nous effectuons le reporting de manière standardisée, mais nous pouvons personnaliser l'analyse. Il existe des formats standard fixes pour les rapports pendant que nous effectuons l'analyse conformément aux exigences, nous le personnalisons au besoin.

• Nous pouvons effectuer des rapports à l'aide d'un outil et il n'implique généralement aucune personne dans l'analyse. Alors qu'une personne spécialisée est là pour faire l'analyse et diriger le processus d'analyse complet.

• Le reporting est rigide tandis que l'analyse est flexible. Les rapports ne fournissent aucun contexte ou un contexte limité sur ce qui se passe dans les données, tandis que l'analyse met l'accent sur les points de données significatifs, uniques ou spéciaux, et explique pourquoi ils sont importants pour l'entreprise.

Quels sont les processus de l'analyse des données ?

Comment les données sont analysées étape par étape. :

1. Compréhension commerciale

Chaque fois qu'un besoin se fait sentir, nous devons d'abord déterminer l'objectif commercial, évaluer la situation, déterminer les objectifs d'exploration de données, puis produire le plan de projet conformément à cette demande. Les objectifs commerciaux sont définis dans cette phase.

2. Exploration des données

Pour la suite du processus, nous devons rassembler les données initiales, décrire et explorer les données et enfin vérifier la qualité des données pour nous assurer qu'elles contiennent les informations dont nous avons besoin. Les données recueillies auprès des diverses sources sont décrites en fonction de leur application et de la nécessité du projet dans cette phase. Ceci est également connu sous le nom d'exploration de données. Ceci est nécessaire pour vérifier la qualité des données collectées.

3. Préparation des données

A partir des données collectées, nous devons sélectionner les données selon les besoins, les nettoyer, les construire pour obtenir des informations utiles, puis les intégrer. Enfin, nous devons formater les données pour obtenir les données appropriées. Les données sont sélectionnées, nettoyées et intégrées dans le format finalisé pour l'analyse dans cette phase.

4. Modélisation des données

Après avoir collecté les données, nous devons effectuer une modélisation des données ou Data-modeling. Ce processus permet d'analyser la pertinence et fiabilité des données. Il permet la description de la structure, des associations, des relations et des contraintes relatives aux données disponibles. Elle sert à établir des normes et à coder des règles de gestion des data. Pour cela, nous devons sélectionner une technique de modélisation, générer une conception de test, construire un modèle et l'évaluer. Le modèle de données est construit pour analyser les relations entre divers objets sélectionnés dans les Data. Des cas de test sont construits pour évaluer le modèle puis le modèle est testé avant d'être mis en œuvre sur l'ensemble des données.

5. Déploiement

Nous devons planifier le déploiement, la surveillance et la maintenance et produire un rapport final pour examiner le projet. Dans cette phase, nous déployons les résultats de l'analyse. Ceci est également connu comme l'examen du projet.

Le processus complet est connu sous le nom de processus d'analyse commerciale.

Conclusion

Nous avons vu la différence entre le reporting classique et la Data analyse plus flexible et permet une analyse plus profonde de l'activité. L'analyse des données demande un processus qui permet de s'assurer de la pertinence et fiabilité du modèle de l'analyse des données. Nous verrons dans le prochaine article les types d'analyse et les applications de la data analyse.