Data analyse : définition et utilité

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Qu’est-ce que la data analyse ?

La data analyse consiste à analyser les données dans le but d’améliorer la prise de décisions. Elle permet de mieux comprendre les informations et de les exploiter de manière optimale.

En quoi consiste la data analyse ?

La data analyse, également connue sous le nom de data analytics, vise à explorer, analyser et transformer les données afin d’identifier des schémas et des tendances exploitables. Elle permet d’optimiser la prise de décision.

Pourquoi la data analyse est-elle importante ?

La data analyse est un enjeu stratégique crucial pour les entreprises. Elle permet de mieux exploiter les données afin de déterminer les tendances et les schémas, de comprendre les préférences des consommateurs, d’anticiper les problèmes, de surveiller les concurrents, d’optimiser le service client, de trouver de nouvelles opportunités business, etc.

Par exemple, les usines de production utilisent la data analyse pour planifier le travail en exploitant des données telles que le temps d’arrêt, le temps d’exécution et la file d’attente. Les entreprises de jeux l’utilisent pour définir les calendriers de récompenses des joueurs. Les sociétés de contenu l’utilisent pour personnaliser la navigation, organiser les suggestions et prioriser les contenus selon les utilisateurs.

Les étapes de la data analyse

La data analyse comprend plusieurs étapes :

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1. Exigences en matière de données

Il s’agit d’identifier la manière dont les données seront regroupées, en fonction de critères tels que l’âge, le sexe ou la situation géographique.

2. Collecte des données

Les données peuvent être collectées à l’aide d’outils tels que les ordinateurs, les logiciels en ligne, les caméras ou le travail manuel.

3. Organisation des données

Après la collecte, les données doivent être organisées pour faciliter l’analyse. Cela peut se faire via une feuille de calcul ou un logiciel de traitement statistique des données.

4. Nettoyage des données

Avant de commencer l’analyse, il est important de nettoyer les données afin d’éliminer les erreurs, les duplications ou les manques éventuels.

Les différents types de data analyse

Il existe quatre types de data analyse :

  • L’analyse descriptive : elle consiste à analyser ce qui s’est passé pendant une période de temps donnée, comme le nombre de vues ou le volume de vente.
  • L’analyse diagnostique : elle se focalise sur la manière dont quelque chose s’est produit, en établissant des liens entre différents facteurs.
  • L’analyse prédictive : elle vise à anticiper ce qui pourrait se produire à partir des données disponibles.
  • L’analyse prescriptive : elle propose des lignes de conduite à suivre en se basant sur les données analysées.
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