Quelles sont les applications de la data analyse ?

Nous avons vu dans les articles précédents que pour mettre en place une stratégie Data driven, il faut avant tout appliquer une culture des données au sein de son organisation. Impliquer tous les services et le personnel dans la transformation digitale de l'entreprise et de leur métier.

Enfin, nous avons comparé le reporting et l'analyse des données, et pu observer les processus de modélisations avant de tirer des avantages de la Data analyse.

Vous trouverez ci-dessous quels sont les types de Data analyse et des exemples d'application au sein des activité des entreprises.

Quels sont les types d'analyse de données ?

Il existe quatre types de techniques utilisées pour l'analyse des données :

1. Analyse descriptive

À l'aide d'une analyse descriptive, nous décrivons les caractéristiques d'une donnée. Il s'agit d'une synthèse des informations. L'analyse descriptive, lorsqu'elle est couplée à l'analyse visuelle, nous fournit une structure complète de données.

Dans l'analyse descriptive, nous traitons les données passées pour tirer des conclusions et présenter nos données sous forme de tableaux de bord. Dans les entreprises, l'analyse descriptive est utilisée pour déterminer l'indicateur de performance clé ou KPI pour évaluer la performance de l'entreprise et l'atteinte des objectifs.

2. Analyse prédictive

À l'aide d'une analyse prédictive permet de déterminer des résultats futurs. Sur la base de l'analyse des données historiques, nous sommes en mesure de prévoir l'avenir. Les entreprises Data driven utilisent l'analyse descriptive pour générer des prédictions. Grâce aux avancées technologiques et à l'apprentissage automatique ou Machine Learning, nous sommes en mesure d'obtenir des informations prédictive sur l'activité et comportement de leur client.

L'analyse prédictive est un domaine complexe qui nécessite une grande quantité de données, une mise en œuvre qualifiée de modèles prédictifs et son réglage pour obtenir des prédictions précises. Cela nécessite une main-d'œuvre qualifiée en Data science qui connaît bien l'apprentissage automatique pour développer des modèles fiables et efficaces.

3. Analyse diagnostique

Parfois, les entreprises doivent réfléchir de manière critique à la nature des données et comprendre l'analyse descriptive en profondeur. Afin de trouver des problèmes dans les données, nous devons trouver des modèles anormaux qui pourraient contribuer à la mauvaise performance de notre processus.

Avec l'analyse de diagnostique, vous êtes en mesure de diagnostiquer divers problèmes qui se présentent à travers vos données. Les entreprises utilisent cette technique pour réduire leurs pertes et optimiser leurs performances. Voici quelques exemples où les entreprises utilisent l'analyse diagnostique :

• Les entreprises mettent en œuvre des analyses de diagnostique pour réduire la latence logistique et optimiser leur processus de production.

• À l'aide d'une analyse diagnostique dans le domaine des ventes, on peut mettre à jour les stratégies de marketing qui sans leur mise en place atténueraient le chiffre d'affaires total.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive combine les connaissances de toutes les techniques analytiques ci-dessus. L'analyse prescriptive permet aux entreprises de prendre des décisions en fonction de celles-ci. Il fait un usage intensif de l'intelligence artificielle (IA) afin d'aider les entreprises à prendre des décisions commerciales prudentes.

Les principaux acteurs industriels comme Facebook, Netflix, Amazon et Google utilisent l'analyse prescriptive pour prendre des décisions commerciales clés. Par ailleurs, les institutions financières exploitent la puissance de cette technique pour augmenter leurs revenus.

Quels sont les applications de l'analyse de données ?

Voici quelques-unes des applications populaires de l'analyse de données :

1. Détection de fraude et analyse des risques

Dans le secteur bancaire, l'analyse des données est largement utilisée pour analyser les transactions anormales et les détails des clients. Les banques utilisent également l'analyse de données pour analyser les défauts de paiement et les cotes de crédit de leurs clients afin de minimiser les pertes et de prévenir les fraudes. dans le secteur de l'assurance l'analyse des données est largement répandu pour prévenir des éventuels fraudes.

2. Optimiser les itinéraires de transport

Des entreprises comme Uber dépendent fortement de l'analyse des données pour optimiser les itinéraires et les tarifs pour leurs clients. Ils utilisent une plate-forme analytique qui analyse le meilleur itinéraire et calcule le pourcentage d'augmentation et de diminution des tarifs en fonction de plusieurs paramètres.

3. Offrir de meilleurs soins de santé

Grâce à l'analyse des données, les hôpitaux et les centres de santé sont en mesure de prédire l'apparition précoce de maladies chroniques. Ils sont capables de prédire les maladies qui pourraient survenir à l'avenir et d'aider les patients à prendre des mesures précoces qui les aideraient à réduire les dépenses médicales.

4. Gestion des dépenses énergétiques

Les sociétés énergétiques du secteur public utilisent l'analyse de données pour surveiller l'utilisation de l'énergie par les ménages et les industries. Sur la base des modes d'utilisation, ils optimisent l'approvisionnement énergétique et son pilotage afin de réduire les coûts et la consommation d'énergie.

5. Améliorer les résultats de recherche

Google utilise l'analyse de données pour fournir des résultats de recherche aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur historique de recherche. Par ailleurs, des entreprises comme Airbnb utilisent les analyses de recherche pour fournir le meilleur logement à leurs clients. Ou encore Amazon utilisent les analyses de recherche pour fournir des recommandations personnalisées à ses utilisateurs. Enfin les plateformes comme Netflix propose un dashboard personnalisé selon vos goûts basé sur vos données.

6. Optimisation de la logistique

Diverses entreprises s'appuient sur la Big Data pour analyser les chaînes d'approvisionnement et réduire la latence dans la logistique. Amazon utilise l'analyse des consommateurs pour analyser les besoins des clients et leur diriger les produits sans créer de retard.

7. Optimiser les dépenses publicitaires

Les annonceurs et les agences médias récoltent les données provenant de leur campagne publicitaire afin d'optimiser leurs investissements sur les différents canaux d'acquisition, leur tunnel de conversion et améliorer l'expérience client dans l'objectif d'améliorer les taux de conversion, augmenter le panier moyen ou encore généré le plus de leads qualifiés à un cout maitriser. La Data analyse permet de mieux toucher sa clientèle et de créer des bassin d'audience à cibler et activer des campagnes de reciblage, ou retargeting, remarketing.

Conclusion

Nous avons pu identifier les différents types de l'analyse des données et dans quel cadre ils pouvaient être utilisés pour améliorer les performance de l'entreprise et proposer aux clients une meilleure expérience. La mise en place de ces processus peut être complexe et demander l'appui de consultant en Data analyse qui va reformuler vos besoins, établir un proof of concept, PoC, pour s'assurer de la faisabilité du projet, les ressources, le temps et le budget nécessaire.