03/16/2020
By
MJV Team

Business Analytics : des données qui génèrent de la valeur pour votre business

Business Analytics est un concept qui décrit l’exploitation des données d’une organisation, en mettant l’emphase sur l’analyse statistique.

Il implique l’utilisation de technologies et de méthodes avancées d’analyse d’informations provenant des sources les plus diverses et dans de grands volumes.

Savez-vous quels bénéfices votre entreprise peut obtenir avec le Business Analytics ?

Nous allons vous montrer ici, en profondeur, ce qu’est cette approche et nous allons vous aider à penser à des manières pour qu’elle vous corresponde !

Les principales techniques de Business Analytics

Une façon de comprendre ce qu’est le Business Analytics consiste à connaître les techniques utilisées dans l’approche. Elles peuvent être divisées en deux grands domaines principaux :

Un plus basique et l’autre plus approfondi.

Intelligence de base du business

Cela implique d’examiner des données historiques ! Et d’avoir ainsi une notion de comment un département, une équipe ou un collaborateur a obtenu des résultats à un certain moment, par exemple. Il s’agit d’une pratique mature que la plupart des entreprises utilisent déjà.

Analyse statistique plus approfondie

Effectuer des analyses prédictives par l’application d’algorithmes statistiques à des données historiques, faire des prévisions sur  les performances futures d’actions, d’un produit ou d’un site.

Cela peut également signifier l’utilisation d’autres techniques d’analyse avancées. Comme l’analyse de cluster, pour regrouper des clients sur base de similitudes entre différents points de données. Cette pratique est souvent très utile dans des campagnes marketing ciblées, entre autres.

Les principales méthodes de Business Analytics

En ce qui concerne les méthodes d’analyse sous couvert d’une stratégie de Business Analytics, nous avons trois points principaux :

  • Analyse descriptive : suit les principaux indicateurs de performances pour comprendre l’état actuel d’un business ;
  • Analyse prédictive : qui analyse des données de tendance afin d’évaluer la probabilité de résultats futurs ;
  • Analyse prescriptive : qui utilise les performances passées pour générer des recommandations sur comment faire face à des situations semblables dans le futur.

Les principaux outils de Business Analytics

Différentes technologies sont employées dans une stratégie de Business Analytics. Elles peuvent être regroupées en quatre groupes :

  • Outils de visualisation de données ;
  • Softwares de Business Intelligence ;
  • Plateformes d’analyse de self-service ;
  • Outils d’analyse statistique ;
  • Plateformes de Big Data.

Les sept étapes du Business Analytics

Voyez maintenant quelles sont les sept étapes de base d’une bonne stratégie de Business Analytics.

  1. Étude et définition des besoins du business

La première étape du processus de Business Analytics implique de comprendre ce que l’entreprise souhaiterait améliorer ou le problème qu’elle désire résoudre.

Les données pertinentes pour résoudre ces objectifs sont décidés par les parties intéressées, par les utilisateurs connaissant les processus et par l’(les)analyste(s).

Dans cette phase, il faut répondre à des questions clés telles que « quelles données sont disponibles », « comment pouvons-nous les utiliser », « avons-nous suffisamment de données ».

  1. Exploration des données macros

Cette étape implique le nettoyage des données, en faisant des calculs pour des données perdues, en supprimant des outliers et en transformant des combinaisons de variables pour former de nouvelles variables.

C’est ici que peut déjà être employé un outil spécifique (comme mentionné ci-dessus).

Les graphiques de séries temporelles sont tracés, indiquant des normes ou  des valeurs disparates.

Dans cette étape, la suppression des valeurs disparates de l’ensemble de données est une tâche importante, car les valeurs disparates affectent généralement la précision du modèle si elles peuvent rester dans l’ensemble de données.

Une fois les données nettoyées, l’analyste les comprendra mieux. Il tracera les données à l’aide de nuages de points (pour identifier de possibles corrélations ou non-linéarités). Il vérifiera visuellement toutes les tranches de données possibles et résumera ces données à l’aide d’une visualisation appropriée et de statistiques descriptives (telles que la moyenne, l’écart type, l’intervalle, le mode, la médiane) qui l’aideront à obtenir une compréhension de base.

À ce stade, l’analyste recherche déjà des normes générales et des insights exploitables qui peuvent être obtenus pour atteindre l’objectif du business.

  1. Analyse des données

À ce niveau, en utilisant des méthodes d’analyse statistique, comme l’analyse de corrélation et le test d’hypothèses, l’analyste trouvera tous les facteurs liés à une variable cible.

L’analyste effectuera également une analyse de régression simple pour voir si des prévisions simples peuvent être faites.

De plus, différents groupes sont comparés en utilisant différentes suppositions et celles-ci sont testés en utilisant des tests d’hypothèses.

C’est souvent à ce stade que les données sont « coupées en cubes » et que différentes comparaisons sont faites en essayant d’obtenir des informations exploitables 

  1. Prévision de ce qui se passera probablement

Le Business Analytics concerne le fait d’être proactif dans la prise de décisions. À ce stade, l’analyste modélisera les données à l’aide de techniques prédictives qui incluent les arbres de décision, les réseaux neuronaux et la régression logistique.

Ces techniques vont révéler des insights et des modèles qui mettent en évidence des relations et les « évidences occultes » des variables les plus influentes. L’analyste compare alors les valeurs prédictives avec les valeurs réelles et calcule les erreurs prédictives.

Généralement, plusieurs modèles prédictifs sont exécutés et le modèles présentant les meilleures performances est sélectionné sur base de la précision et des résultats du modèle.

  1. Recherche de la meilleure solution

Ici, l’analyste appliquera les coefficients et les résultats du modèle prédictif pour exécuter des scénarios hypothétiques. Il utilisera des objectifs définis par les gestionnaires pour déterminer la meilleure solution, avec les restrictions et les limitations fournies.

L’analyste sélectionnera la solution et le modèle idéaux sur base de l’erreur moindre, des objets de gestion et de la reconnaissance intuitive des coefficients de modèle les plus alignés sur l’objectif stratégique de l’organisation.

  1. Prise de décision et mesure du résultat

L’analyste prendra des décisions sur base des insights dérivés du modèle et objectifs organisationnels.

L’action prise sera mesurée après une période préétablie.

  1. Actualisation du système avec les résultats de la décision

Finalement, les résultats de la décision et de l’action et les nouveaux insights dérivés du modèle sont enregistrés et actualisés dans la banque de données.

Des informations telles que « la décision et l’action ont-elles été efficaces ? », « comment est le groupe de traitement  comparé avec le groupe de contrôle ? » et « quel a été le retour sur investissement ? » sont apportées. Le résultat est une banque de données en évolution continuellement actualisée avec l’obtention de nouveaux insights et connaissances.

Par où commencer pour créer une stratégie de Business Analytics dans votre entreprise — conclusion

Les entreprises les plus novatrices actuellement ont une stratégie de Business Analytics. C’est ainsi qu’elles obtiennent des insights qui donnent des informations pour les décisions d’affaires et peuvent être utilisés pour automatiser et optimiser des processus.

Pour qu’une stratégie de Business Analytics soit une réussite, il faut :

  • garantir la qualité des données
  • compter sur des analystes qualifiés qui comprennent les technologies et les affaires
  • établir un compromis organisationnel avec la prise de décision orientée par informations

Avant cela, il faut développer une « culture Data-Driven », ou un ADN, comme aiment l’affirmer les spécialistes en la matière.

Nous pouvons décrire la culture Data-Driven comme la pratique d’utilisation de données dans les processus commerciaux les plus divers. De manière systématique et continue — il est possible de générer une gestion orientée par les données.

Les entrepreneurs dotés d’un solide Data-Driven établissent des processus et des opérations pour faciliter l’acquisition des informations nécessaires pour les employés. Ils sont également transparents quant aux restrictions d’accès et aux méthodes de gouvernance. Et ils sont donc mieux préparés pour créer et exécuter une stratégie de Business Analytics 

→ Lisez aussi : Business Analytics : préparez votre entreprise à la culture analytique !

Alors, êtes-vous prêt à mettre en œuvre une stratégie de Business Analytics dans votre entreprise ? Entrez en contact avec nous et découvrez comment nous pouvons vous aider dans cette entreprise !

Retour

Rester au courant. Recevez notre newsletter.