Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Le Data Analysis ou analyse de données est un processus qui permet de nettoyer, transformer et modéliser des données pour les traduire en information exploitable en vue de prendre de meilleures décisions. Les entreprises reçoivent chaque jour une immense quantité de données qui n'est bien souvent que de la matière brute. L'analyse de données ou data permet de mettre en forme ces informations afin d'y trouver un sens. Le Data Analyst est le spécialiste qui se charge d'extraire des données générées des informations exploitables pour l'entreprise. Il se base sur les données actuelles et passées afin de trouver des indications exploitables par les décideurs. Ces résultats peuvent être déterminants pour la croissance de l'entreprise, sa gestion et pour le développement de nouveaux produits.

Les données que le data Analyst consulte dans le cadre de l'analyse des données concernent entre autres les prospects, les clients, les processus de l'entreprise ou les produits. Les indications que fournit l'analyse des données peuvent notamment servir à l'amélioration de l'expérience utilisateur d'un site internet, à optimiser les processus de production ou à créer des offres répondant aux besoins du client.

Quelle est l'utilité de l'analyse de données ?

Le monde tel qu'on le connaît aujourd'hui n'a jamais produit autant de données. Les résultats d'analyse de données représentent un enjeu majeur pour de nombreuses entreprises. Actuellement, les entreprises ont pris conscience de l'importance de l'analyse des données. Elle leur permet notamment de prédire les besoins de leurs clients, maîtriser leurs comportements d'achat et de répondre à leurs attentes. Il s'agit là d'un enjeu majeur pour le marketing.

L'analyse de données permet donc aux entreprises de prendre de meilleures décisions pour leur croissance. Les résultats de l'analyse de données peuvent être très utiles notamment dans le cadre d'une étude de marché, d'un positionnement, d'un développement de produit, mais également pour étudier les avis et les sentiments des clients.

L'analyse des données permet en général d'opérer des choix raisonnés basés sur des éléments concrets plutôt que de se baser sur une simple intuition. Elle permet également d'assurer l'optimisation des outils de production via l'analyse des historiques de commandes et le fonctionnement de la chaîne logistique. De quoi permettre d'améliorer le service après-vente.

Comment se former à l'analyse de données ? 

L'analyse de données, également appelée Data Analysis ou Data Management, est une fonction orientée Big Data. Les data analyst ou analyseurs de donneurs prennent en charge de grandes bases de données. Ils s'occupent également de l'extraction d'informations utiles et de l'établissement de correspondances. Ils sont en mesure de sortir des chiffres précis et sont de véritables spécialistes de la modélisation de données. Le datat analyst est un profil de plus en plus recherché par les entreprises qui cherchent à exploiter les données en leur faveur. On estime qu'à l'heure actuelle, seulement 0,5% des données disponibles ont été analysées. L'analyse de données est donc promue à un bel avenir.

Pour commencer à se familiariser avec les outils d'analyse de données, certains optent d'abord pour des formations gratuites sur des outils de base comme Excel, qui demeure très utilisé dans de nombreux contextes professionnels. D'autres choisissent de s'inscrire à notre plateforme Julie pour apprendre Power BI et les outils de datavisualisation, afin de développer des compétences plus avancées en analyse de données.

Pour devenir ce spécialiste de l'analyse des données, le parcours à suivre passe notamment par une formation. Il est par exemple possible de passer par une école spécialisée en marketing digital. De telles écoles offrent des formations pour devenir data analyst. Le cursus classique qu'elles proposent est de cinq ans et s'articule autour d'un Bachelor et d'un Master spécialisé. L'une des meilleures options en France pour devenir data analyst est sans doute de s'inscrire aux formations en analyse de données organisées par Jedha. Les formations Data de Jedha sont en pôle position des meilleures en France. Elles offrent une grande flexibilité et permettent aux postulants de choisir selon leur planning, une formation à temps partiel ou temps plein, en présentiel ou à distance.

Les cours Jedha en analyse de données permettent de développer de véritables compétences en Datavisualisation, en Machine Learning, en Big Data, en extraction de données ou en Business Intelligence. Vous aurez la possibilité de comprendre les différences entre analyse de données et Business Intelligence.

Les formations Jedha en analyse de données sont très axées sur la qualité comme le témoigne le choix scrupuleux des professeurs afin d'offrir aux élèves la meilleure expérience pédagogique possible. Elles font également objet d'une veille constante pour rester à la pointe de la technologie.

Les différents types de données

En analyse de données, les variables occupent une place centrale. Elles déterminent les différents types de données exploitables. Les analyses en Data management sont rendues possibles par l'identification et la manipulation de différentes variables dans le but d'extraire des informations utiles des données. Les variables sont des types d'attributs, des caractéristiques mesurables qui peuvent prendre différentes valeurs. En Data Analysis, on essaie notamment au moyen de tableaux de contingence ou de tests de corrélation de vérifier l'existence d'une relation statistique entre différentes variables.

On distingue différents types de variables qui peuvent être regroupés en deux grands types à savoir : les variables catégoriques ou variables qualitatives et les variables numériques ou variables quantitatives. Les variables qualitatives font référence à des caractéristiques qui ne sont pas quantifiables, c'est-à-dire des données auxquelles aucune valeur ne peut être attribuée. Elles regroupent entre autres les variables nominales et ordinales. Les variables ou données nominales décrivent un nom ou une catégorie dénuée d'ordre naturel. Le type de logement, le sexe et le moyen de déplacement sont des exemples palpables.

En ce qui concerne les données ou variables ordinales, elles désignent des variables dont les valeurs sont ordonnées entre les différentes catégories possibles. La satisfaction (mauvais, passable, bonne, très bonne, excellente) des clients est un exemple de données qualitatives ordinales.

De plus, les variables numériques ou quantitatives désignent des caractéristiques quantifiables qui ont comme valeur des nombres. Les variables quantitatives peuvent être continues ou discrètes. Une variable continue est une donnée qui prend un nombre infini de valeurs réelles. La taille ou le chiffre d'affaires réalisées par une entreprise au fil des années est un exemple de variables quantitatives continues. A contrario, les variables quantitatives discrètes ne peuvent prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles. L'âge, le nombre de ventes d'un produit donné, la taille d'une entreprise ou d'un ménage sont autant d'exemples de variables numériques discrètes.

Les différentes étapes en analyse de données

Le Data processing se déroule en plusieurs étapes : la collecte des données, le stockage des données, le Data Cleaning, l'analyse des données et la visualisation des données.

La collecte et le stockage des données

La collecte des données est la première étape en Data Analysis. Les données brutes proviennent de plusieurs sources et sont collectées grâce à un outil ou une application. Le choix des données à collecter dépend des objectifs fixés, c'est-à-dire des résultats attendus suite à l'analyse des données. Ces données sont ensuite stockées dans un système conçu pour faciliter la délégation des tâches.

Le Data Cleaning

Les données brutes recueillies ne sont pas toujours exploitables pour produire des résultats. Dans ce cas, le data analyst se charge de les nettoyer, de les organiser afin de faciliter leur analyse ultérieure. On appelle ce procédé, le Data Cleaning. Lors de cette opération, les données sont converties en un format approprié pour les analyses. Les doublons sont également éliminés lors du Data Cleaning. Il en va de même pour les informations erronées ou corrompues.

L'analyse des données

Après la collecte et le nettoyage des données, leur analyse peut commencer. Le rôle du Data Analyst est de mettre en place des systèmes d'analyse et d'utiliser des méthodes d'analyse de données approuvées afin de générer des résultats pertinents en fonction de données collectées. Ce spécialiste des données a à sa disposition des outils pour interpréter les résultats des analyses menées. L'analyse des données en pratique permet de répondre à différents types de questions qui correspondent aux principales catégories d'analyse de données. C'est notamment le cas de :

• l'analyse statistique des données,
• l'analyse de texte,
• l'analyse descriptive et inférentielle des données,
• l'analyse diagnostique des données,
• l'analyse prédictive des données,
• l'analyse prescriptive des données…

L'analyse statistique des données

L'analyse statistique des données consiste à utiliser les données du passé afin d'avoir une meilleure compréhension du présent notamment sous forme de tableau de bord. Elle regroupe la collecte, l'analyse, la présentation ainsi que la modélisation des données.

L'analyse descriptive des données

L'analyse descriptive des données consiste à analyser des données numériques et de les présenter sous forme de tableaux et de graphiques. En ce qui concerne l'analyse inférentielle des données, elle consiste à analyser un échantillon de données afin de tirer des conclusions sur une population.

L'analyse de textes

L'analyse des données textuelles consiste à découvrir des tendances dans de larges volumes de textes. Cette technique se sert des outils du Data Mining pour la transformation des données brutes en informations stratégiques.

L'analyse diagnostique des données

L'analyse diagnostique des données permet de comprendre les causes d'un évènement dont la découverte est du fait de l'analyse statistique des données. Elle permet entre autres d'identifier des motifs de comportement au sein des données dans l'optique de résoudre des problèmes similaires. En repérant les causes d'un phénomène grâce aux résultats de l'analyse diagnostique des données, une entreprise peut prendre des mesures préventives.

L'analyse prédictive des données

L'analyse prédictive des données consiste à déterminer les évènements probables et de faire des prévisions à partir des données. Les résultats de l'analyse des données sont utiles pour la prédiction de probabilités futures. La fiabilité de ces prédictions dépend en grande partie de l'exactitude des informations, de leur quantité et du degré de leur exploration. L'analyse prédictive des données permet par exemple à une entreprise de se baser sur des statistiques pour prédire ce qui pourrait se passer au trimestre suivant. Les modèles d'analyse prédictive sont utiles pour prévoir entre autres les revenus courants ou les tendances du marché. De quoi permettre à une entreprise d'ajuster sa stratégie marketing.

L'analyse prescriptive des données

L'analyse prescriptive des données consiste en la combinaison des informations obtenues grâce aux analyses descriptives, diagnostiques et prédictives. Elle permet de déterminer les mesures à prendre dans le cadre de la résolution d'un problème ou pour une prise de décision. L'analyse prescriptive est largement utilisée par des entreprises data-driven compte tenu des faibles performances de l'analyse prédictive ou descriptive des données. Avec l'analyse prescriptive des données, le data analyst consulte les informations dont l'exploitation aura un impact positif sur les résultats et l'orientation de l'entreprise.

La Data visualisation

Après l'analyse des données, le Data Analyst doit fournir un rapport pour communiquer les résultats de ses analyses à son employeur. Pour y parvenir, il se sert des outils de Data visualisation pour produire des rapports intelligibles notamment pour les non spécialistes de l'analyse des données. C'est d'ailleurs pour cette raison que les résultats de l'analyse de données sont organisés sous forme de graphique, de tableau ou de diagramme. Ces visualisations sont plus compréhensibles et interprétables par le cerveau humain. Afin de détecter des schémas et produire des résultats pertinents, l'analyse des données doit fournir des rapports sur une base régulière.

Le Big Data

Le Big Data occupe désormais une place prépondérante dans les entreprises. Les chiffres sont d'ailleurs sans équivoques. On estime que les entreprises qui se servent du Big Data ont gagné 1,2 milliard de dollars de plus. Celles-ci souhaitent obtenir le maximum d'informations possibles sur les comportements et les motivations de leurs clients. Pour ce faire, elles doivent extraire de larges volumes de données afin d'identifier des motifs répétitifs. Cela permet au Data analyst de faire une analyse de ces données, une classification et une interprétation des résultats afin de tirer des conclusions.

Le Big Data s'applique aux jeux de données dont la taille excède la capacité des bases de données traditionnelles. Les données de grande taille (du téraoctet au zettaoctet) proviennent d'une multitude de sources : fichiers de journaux du web, réseaux sociaux, fichiers audio et vidéo en ligne… Ces données sont une véritable mine d'or pour les entreprises. Si elles étaient inutilisables ou inaccessibles auparavant, les entreprises peuvent désormais utiliser des techniques d'analyse avancées à l'instar de l'analyse prédictive, du Machine Learning, de l'exploration des données, du traitement du langage naturel…

Différence gestion Data oriented et data management

L'exploitation des données en entreprise fait appel à de nombreuses notions qui méritent d'être connues. Parmi celles-ci, certaines prêtent à confusion. C'est notamment le cas de la gestion data-oriented et du data management. Quand bien même ces deux notions sont assez proches, elles n'en demeurent pas moins différentes. La gestion data-oriented fait référence à un mode de management axé sur les données. Un manager qui adopte cette méthode place l'analyse de données au centre de sa stratégie de gestion. A contrario, le data management, également appelé gestion des données, est un processus qui comprend la collecte, le stockage et la sécurisation des données.