Analyse avancée
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L’analyse avancée est une vaste catégorie d’analyse qui peut être utilisée pour aider à susciter des changements et des améliorations dans les pratiques commerciales.
Alors que les outils d’analyse traditionnels, qui comprennent la business intelligence (BI) de base, examinent des données historiques, les outils d’analyse avancée se concentrent sur la prévision d’événements et de comportements futurs, permettant aux entreprises de mener des analyses de simulation pour prévoir les effets de changements potentiels dans les stratégies commerciales.
L’analyse prédictive, l’exploration de données, l’analyse de données issues du Big Data et le machine learning ne sont que quelques-unes des catégories analytiques qui relèvent de l’analyse avancée. Ces technologies sont largement utilisées dans des secteurs tels que le marketing, la santé, la gestion des risques et l’économie.
Utilisations de l’analyse avancée
L’analyse avancée des données est utilisée dans tous les secteurs pour prédire les événements futurs. Les équipes de marketing l’utilisent pour prédire la probabilité que certains internautes cliquent sur un lien ; les prestataires de santé ont recours à l’analyse avancée pour identifier les patients qui pourraient bénéficier d’un traitement spécifique ; et les fournisseurs de réseaux cellulaires utilisent l’analyse diagnostique pour prédire les éventuelles défaillances du réseau, ce qui leur permet d’effectuer une maintenance préventive.
Les pratiques d’analyse avancées se répandent de plus en plus à mesure que les entreprises continuent de créer de nouvelles données à un rythme rapide. Maintenant que de nombreuses organisations ont accès à de grands stocks de données, ou au Big Data, elles peuvent appliquer des techniques d’analyse prédictive pour comprendre leurs opérations à un niveau plus profond.
Techniques d’analyse avancées
Le processus d’analyse avancée implique des approches mathématiques pour l’interprétation des données. Les méthodes statistiques classiques, ainsi que des techniques plus récentes et plus machinales, telles que le deep learning sont utilisées pour identifier des modèles, des corrélations et des regroupements dans les ensembles de données. Sur la base de ces données, les utilisateurs peuvent faire des prédictions sur le comportement futur, qu’il s’agisse du groupe d’internautes le plus susceptible de s’engager dans une publicité en ligne ou de la croissance des bénéfices au cours du prochain trimestre.
Dans de nombreux cas, ces analyses prédictives et prescriptives complexes nécessitent un spécialiste des données hautement qualifié. Ces professionnels ont une formation approfondie en mathématiques, en langages de codage informatique, comme Python et le langage R, et une expérience dans un secteur d’activité particulier.
L’analyse avancée est devenue plus courante à l’ère du big data. Les modèles d’analyse prédictive – et, en particulier, les modèles de machine learning – nécessitent une formation importante pour identifier les modèles et les corrélations avant de pouvoir faire une prédiction. La quantité croissante de données gérées par les entreprises aujourd’hui ouvre la porte à ces techniques d’analyse avancées.
Outils d’analyse avancés
Il existe toute une série d’outils d’analyse avancés parmi lesquels on peut choisir, qui offrent différents avantages selon le cas d’utilisation. Ils se répartissent généralement en deux catégories : les logiciels libres et les logiciels propriétaires.
Les outils open source sont devenus une option incontournable pour de nombreux scientifiques qui font de l’apprentissage machine et de l’analyse prescriptive. Ils comprennent des langages de programmation, ainsi que des environnements informatiques, dont Hadoop et Spark. Les utilisateurs disent généralement qu’ils aiment les outils d’analyse avancés à source ouverte parce qu’ils sont généralement peu coûteux à exploiter, offrent de solides fonctionnalités et sont soutenus par une communauté d’utilisateurs qui améliorent continuellement les outils.
Du côté des propriétaires, des fournisseurs tels que Microsoft, IBM et l’Institut SAS proposent tous des outils d’analyse avancés. La plupart d’entre eux exigent une connaissance technique approfondie et une compréhension des techniques mathématiques.
Cependant, ces dernières années, une série d’outils d’analyse en libre-service ont été développés pour rendre les fonctionnalités plus accessibles aux utilisateurs professionnels. Tableau, en particulier, est devenu un outil courant. Bien que sa fonctionnalité soit plus limitée que celle des outils techniques plus profonds, il permet aux utilisateurs de réaliser des analyses de clusters et d’autres analyses avancées.
