L’analyse de données ou Data Analysis

Les entreprises en transition numérique réalisent que l’analyse des données est une valeur ajoutée et un élément indispensable à leur stratégie.
Au cœur de cette dernière la data accompagne les entreprises dans leur évolution en suscitant de nouveaux enjeux, métiers et de nouvelles manières de travailler. L’analyse de données est une aide considérable à la prise de décision.😉

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données ou Data Analysis est un processus issu du monde des statistiques. Il consiste à nettoyer, transformer, classer, décrire et enfin analyser les données sur lesquelles on souhaite travailler.

Ce n’est donc pas un processus nouveau. Il consiste à enchainer une succession d’étapes techniques de transformation des données pour leur donner du sens. Voici quelques-unes des étapes possibles :

  1. La collecte de données, d’une ou plusieurs sources
  2. Nettoyage des données pour éliminer les non pertinentes, les doublons
  3. Modélisation des données
  4. Interprétation et restitution des données

A travers diverses méthodes, on cherche les liens entre les différentes données et comment en tirer une information statistique. Cette information statistique a pour objectif de décrire de façon plus brièvement les principales informations contenues dans ces données. Ces données peuvent également être classées en plusieurs sous-groupes homogènes.

Les objectifs de l’analyse de données

L’objectif principal de la Data Analysis est de transformer des données en informations exploitables afin de mieux comprendre le fonctionnement de l’entreprise et donc prendre de meilleure décision.

Là encore c’est donc une démarche qui n’est pas nouvelle dans les entreprises. Par contre les outils permettant des analyses plus poussées, plus automatisées, ce métier évolue fortement et permet de répondre à de nouveaux challenges. Les entreprises qui décident d’outiller et automatiser cette démarche de Data Analysis deviennent « data-driven ».

L’analyse de données permet ainsi de répondre à de nombreux enjeux : analyses prédictives, diagnostics précis, proposition de nouvelles solutions, identification de difficultés multi-factorielles, …

Les nouvelles techniques et méthodes

Les puissances de calcul et volume de données ayant fortement augmenté au cours des dernières années, les méthodes traditionnelles de croisement ne sont plus suffisantes. Voici quelques méthodes statistiques qui peuvent répondre à de nouvelles attentes :

🔸L’Analyse en Composantes Principales (ACP) : Croisement de données multi sources

🔸L’Analyse Factorielle Discriminante (AFD) : Groupement de données selon des caractéristiques

🔸L’Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) : Association entre plusieurs variables

🔸L’Analyse en Composantes Indépendantes : Etude des corrélations

🔸La classification automatique : Groupement de données

Notre petit mot 

Chez Flutilliant, notre plateforme Smart Data a permis ces dernières années, de réaliser de nombreux projets afin d’automatiser et améliorer les démarches d’analyse de données de nos clients qui étaient réalisées sous Excel. Avec cette approche ils ont pu améliorer la performance de leur démarche et surtout augmenter l’engagement de leurs collaborateurs dans leurs métiers respectifs 🦋 ✨.

Vous possédez déjà des chiffres et des données ? Vous passez beaucoup de temps sous Excel ? Il ne vous manque plus qu’à adopter une démarche Smart Data pour améliorer la performance de votre stratégie 💪🚀🎯.

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