La data analytics, ou l’analytique de la donnée, est une pratique qui consiste à explorer, transformer et analyser les données pour identifier des tendances et des schémas. Ces informations pertinentes améliorent l’efficacité et contribuent à optimiser la prise de décision. Grâce à une stratégie moderne de data analytics, les entreprises peuvent agir en fonction d’analyses automatisées en temps réel, garantissant ainsi des résultats immédiats et percutants.
Comprendre le processus de Data Analytics
Le processus de data analytics repose sur plusieurs phases et étapes. Il est important de noter que ces phases ne sont pas linéaires, mais peuvent nécessiter des ajustements et des retours en arrière. De plus, la reproductibilité et l’automatisation entre chaque étape sont essentielles pour la réussite d’une stratégie de data analytics.
Les différents types de Data Analytics
Il existe plusieurs types de data analytics :
- Descriptive : répond à la question “Que s’est-il passé ?”
- Diagnostique : répond à la question “Pourquoi cela s’est-il produit ?”
- Prédictive : répond à la question “Que va-t-il se passer ?”
- Prescriptive : répond à la question “Que dois-je faire ?”
Les analyses des données des étapes descriptives et diagnostiques sont essentielles pour ouvrir la voie à des analyses plus sophistiquées et prédictives.
Mettre en place une stratégie de Data Analytics mature
Dans notre société numérique actuelle, les données sont omniprésentes. De nombreuses entreprises utilisent l’analytique pour améliorer leurs processus et obtenir des résultats transformateurs. Il est donc essentiel de mettre en place une stratégie analytique mature qui permet des insights en temps réel et une prise de décision tournée vers l’avenir.
L’automatisation : le secret d’une Data Analytics efficace
Pour une data analytics pratique, il existe de nombreuses solutions spécifiques à chaque étape du processus. Cependant, ces solutions ponctuelles ne permettent pas d’automatiser facilement l’ensemble de l’analyse de données. L’automatisation est la clé pour une analyse en temps réel, en consolidant toutes les étapes du parcours dans une seule solution analytique.
La création d’un Centre d’excellence analytique
Pour être compétitive dans l’économie numérique, une entreprise moderne doit prendre des décisions rapides et tournées vers l’avenir. C’est pourquoi la mise en place d’un Centre d’excellence analytique est essentielle. Ce centre centralise l’analytique et promeut une culture d’entreprise axée sur les données à tous les niveaux de l’organisation. Il améliore l’efficacité opérationnelle, facilite la prise de décision et maximise le retour sur investissement analytique.
Les cas d’usage de la Data Analytics moderne
Les cas d’utilisation de la data analytics sont presque infinis dans notre monde axé sur le numérique. Ils vont de la prévision du comportement des clients à l’anticipation des changements dans une chaîne d’approvisionnement. Voici quelques exemples parmi les plus fréquents :
Chaîne d’approvisionnement
- Gain d’efficacité grâce au reporting : Alteryx + Daimler Trucks North America
- Optimisation du stock de sécurité : vidéo client : Amway
- Logistique omnicanal : Logistique omnicanal de Seko
Biens de consommation emballés / Vente au détail
- Insights sur les activités promotionnelles : 7-Eleven
- Prédiction du ressenti des clients : Mayborn
- Tests A/B pour le placement de produits : Barnes & Noble
Santé
- Recherche médicale sur le COVID-19 pour sauver des vies : Castor + The information Lab, Pays-Bas
- Atténuation des risques : Kaiser Permanente
- Adhésion et traitement des demandes en libre-service : Blue Cross Blue Shield North Carolina (BCBS NC)
Secteur public
- Scénarios critiques de demande et de ressources : Integratis
- Prédiction de l’étendue des dommages structurels : FEMA
- Traçage des contacts : Infobrief du secteur public
Services financiers
- Conformité en matière de crimes financiers mondiaux : MUFG Bank
- Stratégie analytique centralisée : UBS
- Conseils fiscaux personnalisés : Brookson
Finance
- Réduction de la fraude, du gaspillage et des abus : Aprio
- Automatisation des processus comptables, fiscaux et financiers : Capitalize
- Amélioration de la précision des structures complexes avec entités : webinaire à la demande
L’analyse de données est un outil puissant qui permet de prendre des décisions éclairées et d’optimiser les performances d’une entreprise. En mettant en place une stratégie analytique mature et en automatisant les processus, les entreprises peuvent obtenir des résultats concrets et immédiats. Alors n’attendez plus, exploitez le pouvoir de vos données et prenez une longueur d’avance sur vos concurrents !
