Analytique avancée

Qu'est-ce que l'analytique avancée ?

L'analytique avancée utilise des techniques sophistiquées telles que les statistiques multivariées, le data mining, le machine learning, la visualisation, le text mining, l'analyse graphique (réseau), les prévisions, l'optimisation et la simulation pour découvrir des insights, identifier des tendances, prédire des résultats et générer des recommandations.

Pourquoi l'analytique avancée est-elle importante ?

Les entreprises ont besoin de l'analytique avancée pour accélérer l'innovation et devancer la concurrence. Grâce à ces analyses avancées, elles peuvent générer des insights prédictifs et prendre plus vite de meilleures décisions. L'analytique avancée sert à optimiser et à améliorer les opérations de l'entreprise, à réduire les risques et à personnaliser les expériences client.

L'analytique avancée peut résoudre des problèmes qui résistent au reporting BI. Elle peut s'appliquer à différents cas tels que le suivi et l'évaluation des médias sociaux, la prédiction des défaillances matérielles, ainsi que la prévision de l'offre et de la demande, l'ajustement dynamique des prix, la détection des fraudes, la perte de clients et plus encore.

Techniques de l'analytique avancée

Les techniques utilisées dans les analyses avancées sont plus abouties que celles de la BI ou de l'analyse descriptive. Alors que la BI se concentre sur les données historiques, structurées, provenant de diverses sources, l'analytique avancée peut gérer des données structurées et non structurées issues de sources disparates. La BI renseigne généralement sur les performances passées, tandis qu'une analyse avancée examine l'avenir pour vous aider à optimiser et innover dans le présent. Pour ce faire, l'analytique avancée, comme son nom l'indique, utilise des techniques avancées telles que celles décrites ci-dessous.

Clustering : regroupe des éléments pour facilement identifier les similitudes et les différences dans un jeu de données, et ainsi faciliter les comparaisons.

Analyse de cohorte : examine le comportement d'un groupe de personnes pour en tirer des informations générales.

Analyse d'événements complexes : fournit des enseignements (insights) en temps réel en analysant les données d'événements de diverses sources et en mettant en évidence les relations de cause à effet. Aussi appelée « traitement d'événements complexes » (ou CEP, Complex Event Processing).

Data mining : identifie les séquences, les relations et les valeurs inhabituelles dans de grands jeux de données qui peuvent ensuite être utilisées pour évaluer les opportunités et les risques.

Machine learning : identifie des schémas complexes et produit des prédictions précises qui peuvent être utilisées pour la personnalisation, la détection des fraudes et la micro-segmentation.

Analyse prédictive : prédictions de résultats business reposant sur des données historiques, des modélisations statistiques et le machine learning.

Analyse de la rétention : utilisée pour comprendre les cohortes utilisateurs/clients et déterminer ainsi les facteurs de rétention et les stratégies de croissance.

Comment fonctionne l'analytique avancée ?

L'analytique avancée s'applique à tous les secteurs d'activité et peut être utilisée dans toutes les fonctions de l'entreprise.

Business Intelligence

Business Intelligence traditionnelle et Business Intelligence moderne

Alors que la BI traditionnelle se concentre principalement sur les données historiques, la BI moderne intègre le machine learning, la data science et l'analyse prédictive. Cette approche moderne de l'analyse de données permet de combiner des données historiques et des données en temps réel pour les prévisions et la modélisation prédictive. Les avantages les plus importants de ces fonctionnalités sont une plus grande précision et une plus grande souplesse organisationnelle dans la prise de décision. Ces informations peuvent aider les décideurs à comprendre les résultats potentiels futurs avant de prendre des décisions.

Avantages de la BI moderne

• Insights exploitables : la BI moderne fournit des informations exploitables, ou insights, qui aident les décideurs à comprendre l'impact de chaque décision potentielle. Lorsque la BI est enrichie par des insights provenant du machine learning et de la Data Science, elle peut même montrer le meilleur choix à faire.
• Identification des tendances et des patterns : la BI fournit aux décideurs de précieux insights sur la manière dont les facteurs internes et externes peuvent affecter leur activité. Ces métriques peuvent montrer comment les décisions internes, la demande client et les évolutions du marché ont entraîné des augmentations ou des diminutions dans les domaines de la vente, du marketing, de la finance, du chiffre d'affaires, etc.
• Insights automatiques : l'essor du machine Learning et de l'IA a donné lieu à des outils et des plateformes de reporting en libre-service. Ces nouveaux services de reporting peuvent automatiquement faire apparaître des insights et trouver des réponses en fonction des demandes des utilisateurs. Par exemple, ils peuvent mettre en évidence les facteurs qui ont conduit à l'augmentation (ou à la baisse) des ventes.

Data Science

L'objectif principal de la Data Science est de trouver des patterns et des corrélations dans les données. Par exemple, un data scientist peut aider une entreprise à mettre au jour une corrélation entre une gamme de prix spécifique et une augmentation des ventes, afin d'aider les décideurs à établir la tarification.

Lors de l'analyse des données, les Data Scientists utiliseront des algorithmes qui exécutent des analyses de clusters, du traitement du langage naturel (NLP) et des analyses des sentiments pour explorer les données. Ces techniques permettent d'obtenir de meilleurs insights et une meilleure compréhension des données nuancées.

• Analyse de clusters : permet de regrouper des points de données similaires afin de trouver des corrélations.
• NLP : traite et analyse le langage humain pour déceler des patterns et des relations.
• Analyse des sentiments : utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les opinions et les émotions qui se cachent derrière un texte.

L'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le deep learning font également partie de la Data Science et facilitent la mise en correspondance de tendances ou patterns.

Les Data Scientists utilisent souvent l'IA pour améliorer la précision et les résultats des projets de Data Science. L'IA est également utilisée dans le ML et en est en quelque sorte le cerveau. Ces deux technologies contribuent au deep learning, un sous-ensemble du ML, ce qui facilite la classification des données et l'identification des patterns. Les Data Scientists utilisent des modèles de deep learning pour aider les machines à identifier et à analyser des images, du texte et de la parole.

Parce que la Data Science peut déceler facilement et efficacement des patterns en combinant plusieurs sources de données, les entreprises l'utilisent souvent pour détecter des anomalies, identifier des problèmes potentiels et prédire des résultats.

Avant, il fallait comprendre les langages de programmation et les mathématiques, telles que les statistiques, pour faire de la Data Science. Mais avec les plateformes analytiques modernes, il n'est plus nécessaire de savoir coder pour exécuter des modèles de ML en utilisant l'IA pour la Data Science.

Cas d'usage pour la Data Science

• Finance : détecter les fraudes potentielles dans les transactions et alerter les décideurs pour qu'ils puissent les évaluer.
• Chaîne d'approvisionnement : prédire le comportement des clients, y compris les facteurs qui expliquent pourquoi les gens sont plus susceptibles d'acheter des produits.
• Santé : identifier les problèmes de santé potentiels et aider les professionnels de santé dans l'évaluation et le diagnostic.

Bien démarrer avec les outils d'analytique avancée

La solution Alteryx pour l'automatisation analytique offre à la fois Machine Learning et Intelligence Suite avec la vision par ordinateur et l'exploration de texte sur une plateforme accessible no-code et low-code dans une interface visuelle conviviale. Alteryx intègre l'analytique avancée dans la préparation, la fusion, l'analyse et l'enrichissement des données en utilisant :

• Les tests A/B
• La vision par ordinateur
• Le clustering et la segmentation
• Des arbres de décision et forêts aléatoires
• L'analyse démographique et comportementale
• Le machine learning
• Les statistiques multivariées
• L'optimisation et la simulation
• Les prévisions et les séries temporelles
• L'analyse réseau
• Les réseaux neuronaux
• L'analyse prédictive et prescriptive
• La régression
• L'analyse géographique
• Les modèles prédictifs supervisés
• L'exploration de texte (text mining)