5 types d'analyse de données expliqués avec des exemples

Même avec une équipe de analystes et scientifiques en collectant des données avec diligence, comment savoir si vous prenez les bonnes décisions à partir de celles-ci ? L'analyse des données fait le lien entre les informations brutes et l'action stratégique, permettant à votre entreprise de prendre des décisions fondées sur des données qui améliorent la rentabilité, l'efficacité et la précision.

Dans ce guide, nous avons présenté les cinq principaux types d'analyse de données, ainsi que des exemples, pour vous aider à établir une base de données basée sur la prospective et non sur le recul.

Qu'est-ce que l'analyse des données et pourquoi est-elle importante ?

L'analyse des données consiste à inspecter, nettoyer et transformer des informations brutes. Jusqu'à ce que ce soit traité, il est difficile d'extraire des informations à partir de données brutes, mais des analyses efficaces aident les entreprises à tirer des conclusions plus précises sur leurs produits, leurs activités et parfois sur l'ensemble du secteur.

Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour faciliter la prise de décisions, personnaliser l'expérience client, atténuer les risques et générer plus de profits.

Avantages de l'analyse des données

Voici quelques moyens par lesquels une analyse efficace des données peut aider votre entreprise :

• Prise de décision efficace : Avec plus de contexte sur vos produits, vos clients et votre secteur d'activité, vous pouvez prendre de meilleures décisions fondées sur des données.
• Efficacité opérationnelle accrue : L'analyse des données révèle souvent des problèmes d'efficacité, tels que des blocages dans les processus de vente.
• Avantage concurrentiel : Si vous repérez une tendance basée sur les données avant vos concurrents, vous pouvez exploiter cet avantage plus rapidement et plus efficacement.
• Réduction des coûts : En suivant les dépenses (et la manière dont elles génèrent des recettes), vous pouvez trouver des moyens de réduire les budgets.

Les défis de l'analyse des données

Il existe quelques défis courants à surveiller lors de l'analyse des données, tels que :

• Évolutivité de la gestion des données : La gestion d'un plus grand nombre de données entraîne une complexité accrue, ce qui peut entraîner la négligence de données cruciales.
• Silos de données : Les données éparpillées et déconnectées peuvent être difficiles à analyser. Intégration des données des plateformes comme Fivetran sont une excellente solution à cela
• Qualité des données et compétences: Sans des données de haute qualité et des personnes ayant les compétences nécessaires pour les interpréter, vos efforts de collecte de données pourraient être vains.
• Traitement des données en temps réel : Toutes les données ne sont pas traitées immédiatement. Les retards peuvent réduire la valeur des données pour votre entreprise.

5 types et exemples d'analyse de données

Voici cinq des types d'analyse de données les plus courants, ainsi que les avantages, les inconvénients et des exemples de cas d'utilisation.

1. Analyse descriptive

Qu'est-ce que c'est : En tant que forme d'analyse de données la plus simple, l'analyse descriptive est à la base de tous analyse de bases de données. Il résume les données brutes en quelque chose d'interprétable, en répondant à la question « Que s'est-il passé ? »

Quand l'utiliser : Les entreprises ont souvent recours à l'analyse descriptive pour générer des rapports, suivre les indicateurs de performance clés ou comprendre les performances générales.

Avantages :

• Facile à mettre en œuvre et à comprendre
• Fournit une vue d'ensemble claire et détaillée de vos données

Inconvénients :

• Ne regarde que le passé
• N'explore pas les raisons pour lesquelles quelque chose s'est passé

Exemple : Un détaillant en ligne peut utiliser des analyses descriptives pour générer un rapport de ventes du quatrième trimestre indiquant le chiffre d'affaires total, les unités vendues par produit et les ventes par région.

2. Analyse diagnostique

Qu'est-ce que c'est : L'analyse diagnostique prend les résultats de l'analyse descriptive et approfondit les recherches pour en déterminer les causes profondes. Il répond à la question « Pourquoi est-ce arrivé ? »

Quand l'utiliser : Utilisez l'analyse diagnostique lorsque vous rencontrez un résultat inattendu et que vous devez en comprendre la cause première, comme une baisse soudaine des ventes ou une augmentation du trafic sur le site Web.

Avantages :

• Aide à identifier les causes profondes des problèmes grâce aux données
• Fournit le contexte d'un problème sur lequel vous pouvez agir

Inconvénients :

• Cela peut prendre beaucoup de temps
• Corrélation n'est pas toujours synonyme de causalité, il est donc facile de tirer de mauvaises conclusions

Exemple : Le rapport trimestriel des ventes d'une entreprise indique une baisse de 20 % des ventes d'un produit spécifique. L'analyse diagnostique a révélé qu'un concurrent majeur menait simultanément une campagne promotionnelle et qu'un nouveau bogue logiciel provoquait des erreurs de paiement.

3. Analyse prédictive

Qu'est-ce que c'est : L'analyse prédictive utilise des données historiques, des algorithmes statistiques et l'apprentissage automatique pour identifier les résultats futurs et leur probabilité de se produire. Il répond à la question « Qu'est-ce qui est susceptible de se passer ? »

Quand l'utiliser : Logiciel d'analyse prédictive est utile pour les prévisions, l'évaluation des risques et l'identification d'opportunités telles que les nouveaux produits que les clients sont susceptibles d'acheter. Elle diffère de l'analyse descriptive et diagnostique en ce qu'elle est proactive plutôt que réactive.

Avantages :

• Vous aide à anticiper les tendances et les événements futurs
• Une prise de décision proactive peut vous donner un avantage sur vos concurrents purement réactifs

Inconvénients :

• Les prévisions ne sont jamais exactes à 100 %
• Nécessite des données historiques propres et de haute qualité et une expertise pour créer des modèles

Exemple : Une entreprise utilise les ventes passées, les tendances saisonnières et d'autres données économiques pour créer un modèle qui prédit quels produits seront les plus vendus au cours des prochaines fêtes de fin d'année, l'aidant ainsi à décider sur quels produits concentrer ses efforts de marketing.

4. Analyse prescriptive

Qu'est-ce que c'est : La forme d'analyse la plus avancée, l'analyse prescriptive, permet non seulement de prédire ce qui va se passer dans le futur, mais aussi de recommander les mesures nécessaires pour atteindre le résultat souhaité. Il répond à la question : « Que devons-nous faire à ce sujet ? »

Quand l'utiliser : Utiliser analyse prescriptive pour optimiser la prise de décision lorsque les variables sont si nombreuses que les humains ne peuvent tout simplement pas toutes les traiter, comme dans le cas de la logistique de la chaîne d'approvisionnement ou de la tarification dynamique.

Avantages :

• Fournit des recommandations claires et réalisables
• Peut automatiser des processus décisionnels complexes

Inconvénients :

• Très complexe et coûteux à mettre en œuvre
• Nécessite d'énormes quantités de données de haute qualité

Exemple : Le modèle d'analyse prescriptive d'une entreprise recommande des niveaux de remise spécifiques pour les produits peu performants, afin de l'aider à maximiser ses revenus et à ajuster automatiquement les prix en temps réel en fonction du comportement des clients.

5. Analyse des séries chronologiques

Qu'est-ce que c'est : Comme son nom l'indique, l'analyse des séries chronologiques se concentre sur les points de données collectés au fil du temps. Il identifie les tendances, les cycles et les modèles saisonniers pour comprendre les changements et prévoir les événements futurs.

Quand l'utiliser : Utilisez-le lorsque vos données comportent une composante temporelle et que vous devez comprendre les tendances au fil des jours, des semaines, des mois ou des années. Certaines applications courantes sont la prévision des ventes, la prévision du cours des actions et la planification de la demande.

Avantages :

• Excellent pour identifier les tendances saisonnières et à long terme
• Largement applicable à plusieurs secteurs tels que la finance, l'énergie, la fabrication et la vente au détail

Inconvénients :

• Suppose que les tendances passées se poursuivront dans le futur
• Nécessite des données cohérentes et collectées régulièrement sur une longue période

Exemple : Une entreprise analyse trois années de données de ventes hebdomadaires. Ils constatent que la demande de mobilier d'extérieur augmente en avril et en mai et que les ventes ont augmenté de 8 % par rapport à l'année précédente. Cette compréhension de la saisonnalité leur permet d'ajuster les niveaux de stocks et les prix en fonction de la demande.

Comment choisir la meilleure méthode d'analyse des données

Pour vous aider à identifier la meilleure méthode d'analyse des données pour votre équipe, nous avons élaboré une liste de contrôle simple, étape par étape.

Étape 1 : définir l'objectif

Tout d'abord, déterminez ce que vous espérez découvrir à partir de l'analyse. Essayez-vous de comprendre les performances passées ou pourquoi quelque chose s'est passé ? Ou espérez prévoir l'avenir ou obtenir une recommandation ?

Étape 2 : Vérifier la qualité des données

Ensuite, assurez-vous de disposer des données appropriées pour terminer l'analyse. Par exemple, les analyses prédictives et prescriptives nécessitent de grands volumes de données historiques propres. Si vos données sont désordonnées ou incomplètes, vous devez commencer par stratégie d'intégration des données qui comprend un solide architecture des canalisations.

Déterminez également si vos données nécessitent une analyse quantitative ou qualitative, par exemple à partir d'entretiens avec des clients ou de réponses à des enquêtes. Alors que les entreprises se concentrent souvent sur données quantitatives, l'analyse des sentiments peut également être utile.

Étape 3 : Choisissez la technique appropriée

Lorsque vous choisissez votre méthode d'analyse, commencez par la méthode la plus simple et continuez à partir de là. Il n'y a aucune raison de réaliser une modélisation prédictive si vous n'avez besoin que d'un rapport descriptif.

Étape 4 : Evaluer et répéter

Au fur et à mesure que vous collecterez de plus en plus de données, vos modèles devront évoluer pour refléter les nouvelles informations. Demandez-vous fréquemment si vos données vous aident à prendre de meilleures décisions, et si ce n'est pas le cas, revenez à la première étape.

Comment Fivetran accélère l'analyse des données

Pour effectuer une analyse efficace, vous avez besoin d'une base solide de données propres, actualisées et accessibles. La plateforme automatisée de transfert de données de Fivetran garantit que les analystes disposent toujours de données prêtes à l'emploi dans leur entrepôt, automatisant ainsi l'ensemble du processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT).

Avec Transformations en cinq temps, les équipes consacrent moins de temps à la gestion du pipeline et plus de temps à l'analyse des données afin d'augmenter les revenus. Lorsque vous automatisez votre infrastructure de données, les analystes peuvent plutôt se concentrer sur la progression de l'échelle de maturité, passant de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive, puis à l'analyse prescriptive.

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