Qu'est-ce que l'analytique ?
Les entreprises, les personnes et les objets génèrent d'énormes volumes de données chaque jour. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards de courriels et 500 millions de tweets. Nous faisons 3,5 milliards de recherches dans Google. Nos voitures connectées génèrent quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs ne cessent de créer et de partager des données.
Si les insights cachés dans toutes ces données sont capables de générer une croissance explosive, le défi consiste à les trouver, et c'est là qu'intervient l'analytique.
Une définition de base de l'analytique
L'analytique est un domaine de l'informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le Machine Learning pour identifier des tendances pertinentes dans les données. L'analytique (ou analytique des données) consiste à passer au crible d'immenses ensembles de données pour découvrir, interpréter et partager de nouveaux insights et connaissances.
Qu'est-ce que le reporting analytique ?
Très simplement, le reporting analytique s'applique aux données opérationnelles. Il porte sur les implications opérationnelles des données, ainsi que sur les décisions et les actions à prendre en conséquence.
L'importance du reporting analytique
Aujourd'hui, l'utilisation de logiciels de reporting analytique est souvent le facteur déterminant qui distingue les gagnants des perdants. Les meilleures entreprises utilisent l'analytique pour surveiller et optimiser en temps réel tous les aspects de leur activité, du marketing à la chaîne logistique. Elles se fient à l'analytique pour prendre rapidement des décisions pilotées par les données, augmenter leur chiffre d'affaires, établir de nouveaux modèles économiques, offrir des expériences clients hors pair, autonomiser les collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel et bien plus encore. Les entreprises qui n'utilisent pas l'analytique, ou qui ne disposent pas d'outils analytiques appropriés, se retrouvent à prendre des décisions en fonction de leur instinct et de leur expérience.
Les meilleures entreprises, tous secteurs d'activité confondus, manient les données et les outils analytiques comme des armes concurrentielles.
Les principaux avantages de l'analytique sont les suivants :
- Amélioration de l'efficacité et de la productivité
- Processus décisionnel plus rapide et plus efficace
- Meilleure performance financière
- Identification et création de nouveaux flux de revenus
- Amélioration de l'acquisition et de la fidélisation des clients
L'analytique d'entreprise est l'un des marchés à la croissance la plus rapide de l'univers des logiciels d'entreprise. Ces derniers temps, cette croissance a été renforcée par la pandémie de COVID-19, qui a contraint de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de gagner de l'argent, de réduire les coûts et de s'adapter à la « nouvelle normalité ». Selon Gartner1, l'analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d'utilisation les plus courants accélérés par la pandémie, dépassant de loin l'Internet des Objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités prédictives et de résolution des problèmes de l'analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, tels que la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l'identification des interruptions potentielles de la chaîne logistique.
94
%
des entreprises déclarent que l'analytique est importante pour leur croissance et leur transformation digitale1
59
%
des entreprises utilisent actuellement l'analytique avancée et prédictive1
65
%
des multinationales prévoient d'augmenter leurs dépenses analytiques en 20201
Quatre types d'outils analytiques
Les quatre types d'outils analytiques selon leur valeur et leur complexité
- Analytique descriptive
L'analytique descriptive répond à la question « Que s'est-il passé ? ». Cette forme simple de l'analytique utilise les mathématiques de base, telles que les moyennes et les changements en pourcentage, pour identifier ce qui s'est passé. L'analytique descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus analytique, créant un point de départ pour une analyse plus approfondie. - Analytique diagnostique
L'analytique diagnostique répond à la question « Pourquoi quelque chose s'est-il produit ? ». L'analytique diagnostique va plus loin que l'analytique descriptive en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l'analyse détaillée et les corrélations pour approfondir les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements. - Analytique prédictive
L'analytique prédictive répond à la question « Que risque-t-il de se passer à l'avenir ? ». Cette branche de l'analytique avancée utilise les résultats de l'analytique descriptive et diagnostique, ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de Machine Learning et de Deep Learning, pour prévoir la suite des événements. - Analytique prescriptive
L'analytique prescriptive répond à la question « Quelles mesures devons-nous prendre ? ». Ce type d'analytique de pointe s'appuie sur les résultats de l'analytique descriptive, diagnostique et prédictive et utilise des outils et des techniques très avancés pour évaluer les conséquences de décisions potentielles et déterminer la meilleure approche à adopter dans un scénario donné.
Logiciel d'analytique affichant les données de vente pour différentes lignes de produits.
Composants courants du reporting analytique
Le reporting analytique est un vaste domaine avec de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
- Agrégation des données : pour pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels à l'analytique.
- Exploration des données : l'exploration des données utilise l'analyse statistique et des algorithmes de Machine Learning pour passer au crible des bases de données volumineuses, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, modèles et relations jusque-là inconnus.
- Analytique du Big Data : l'analytique du Big Data utilise des techniques avancées, notamment l'exploration de données, l'analytique prédictive et le Machine Learning, pour analyser d'immenses ensembles de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
- Exploration de texte : l'exploration de texte s'applique à des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des e-mails, des messages sur les réseaux sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d'appels et d'autres contenus textuels à des fins d'analyse qualitative et quantitative.
- Prévision et analytique prédictive : les prévisions utilisent les données historiques pour estimer les résultats futurs, tandis que l'analytique prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
- Simulation et analyse par simulation : une fois les prévisions créées, les simulations et les analyses par simulation peuvent tester différents scénarios et optimiser les décisions potentielles avant qu'elles ne soient prises.
- Visualisation et mise en récit des données : les visualisations de données, telles que les diagrammes et les graphiques, offrent un moyen simple de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs anormales et les modèles de données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire plus importante et guider la prise de décision.
Logiciel d'analytique affichant le top 100 des clients en retard de paiement.
Exemples d'outils analytiques
L'analytique est utilisée par les entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs, de la distribution de détail à la santé, en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d'activité, à un objectif ou à une direction fonctionnelle spécifiques. Voici quelques exemples d'outils analytiques aujourd'hui :
Outils d'analytique financière
Traditionnellement, l'analytique financière était utilisée pour générer un ensemble de rapports standard. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l'entreprise, l'analytique financière a évolué, combinant les données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions opérationnelles, par exemple : Investissons-nous dans les bonnes opportunités ? Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd'hui ?
Les solutions analytiques peuvent être utilisées pour prendre en charge la clôture financière, comme le montre le compte de résultat ci-dessus.
Outils d'analytique marketing
L'analytique marketing connecte les données de plusieurs canaux (réseaux sociaux, Web, e-mails, terminaux mobiles, etc.) pour fournir aux spécialistes du marketing des insights complets sur les performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent extraire des millions de lignes de données pour améliorer l'efficacité des campagnes, personnaliser à outrance les messages marketing, analyser le sentiment sur les réseaux sociaux, cibler les clients potentiels au moment idéal et bien plus encore.
Outils d'analytique de la chaîne logistique
L'explosion du commerce électronique, l'augmentation de la volatilité des marchés, la mondialisation et d'autres facteurs ont rendu les chaînes logistiques extrêmement complexes. Les outils d'analytique de la chaîne logistique aident les entreprises à éviter les disruptions, à maintenir le flux de marchandises et à améliorer la résilience et l'agilité de la chaîne logistique. Ils utilisent des données en temps réel provenant d'un large éventail de sources, notamment des capteurs de l'Internet des Objets, pour optimiser tout, du sourcing, de la production et des stocks au transport et à la logistique.
Technologies analytiques modernes
Le stockage de données presque illimité et les vitesses de traitement ultras rapides ont ouvert l'ère de l'intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning. Ces technologies « augmentent » l'analytique, ce qui les rend infiniment plus puissantes que jamais.
L'analytique de l'IA et du Machine Learning peut détecter des modèles, trouver des valeurs anormales et établir des connexions dans le Big Data de manière beaucoup plus rapide et beaucoup plus précise qu'auparavant. Grâce au cloud, elle peut exploiter davantage de données provenant de plus de sources, notamment les réseaux sociaux et les capteurs de l'Internet des Objets, et mettre en lumière des informations, des opportunités et des risques qui, autrement, resteraient cachés.
Les algorithmes de Machine Learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus analytique, ce qui signifie que les utilisateurs fonctionnels relativement peu formés (et pas seulement les experts en données) peuvent utiliser l'analytique avancée et prédictive. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d'intelligence artificielle, va plus loin dans le libre-service et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d'obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme lorsqu'on saisit une requête dans Google ou que l'on pose une question à Siri.
Bien sûr, toutes ces fonctionnalités sont disponibles sur les terminaux mobiles, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir des réponses aux requêtes ad hoc, où qu'ils se trouvent.
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L'analytique avancée est un terme générique désignant un type d'analytique qui utilise des outils et des techniques sophistiqués pour explorer les données de manière autonome ou semi-autonome. Ces outils et techniques dépassent généralement les fonctionnalités de BI traditionnelles et incluent la modélisation prédictive, l'exploration de données et de texte, l'analyse du ressenti, le Machine Learning, les réseaux de neurones, les algorithmes statistiques, le traitement d'événements complexes, etc.
L'analytique du Big Data est un type d'analytique avancée qui examine de très grands ensembles de données, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées, à partir d'un large éventail de sources. À l'aide d'outils et de techniques complexes tels que la modélisation prédictive, l'analyse par simulation et les algorithmes de Machine Learning, l'analytique du Big Data peut faire apparaître des tendances cachées, des corrélations inconnues et d'autres insights pertinents dans des ensembles de données trop volumineux ou diversifiés pour être gérés par l'analytique traditionnelle.
L'analytique augmentée se présente sous la forme d'outils analytiques qui ont été « augmentés » grâce aux technologies d'intelligence artificielle, notamment le Machine Learning et le traitement du langage naturel (NLP). Ces puissants outils analytiques pilotés par l'IA sont non seulement capables de trouver plus rapidement des insights de meilleure qualité, mais aussi de démocratiser l'analytique avancée en automatisant les processus complexes et en permettant aux utilisateurs de poser des questions et de comprendre les réponses avec un minimum de formation.