À quoi servent les analyses?

Les analyses d’affaires représentent un processus de découverte, d’interprétation et de communication des tendances importantes qui se trouvent dans les données à l’aide d’outils. Elles permettent à toute votre organisation de poser des questions sur l’ensemble des données, peu importe l’environnement ou l’appareil utilisé. Les analyses d’affaires ajoutent également d’autres possibilités pour obtenir les résultats souhaités, comme l’optimisation, les économies de coûts et l’engagement envers le client. Les personnes qui connaissent du succès avec l’utilisation des analyses sont celles qui ignorent leur instinct et choisissent leurs actions en fonction de ce que les données révèlent. Dans un scénario idéal, les dirigeants mettraient en place une méthodologie sans idées de départ afin que les observations et découvertes puissent être obtenues sans ajouter des idées ou expériences préconçues dans l’équation.

En savoir plus sur Oracle Analytics

Aujourd’hui, chaque organisation cherche à obtenir davantage de ses analyses et à utiliser plus de données afin de favoriser une compréhension plus approfondie, plus rapide, offerte à plus de gens, et tout cela pour moins. Pour atteindre ces objectifs, vous avez besoin d’une plateforme fiable qui prend en charge l’ensemble du processus d’analyse, tout en assurant des niveaux de sécurité, de flexibilité et de fiabilité adéquats. Il est de plus avantageux d’aider vos utilisateurs à obtenir une analyse en libre-service, sans sacrifier la gouvernance. Le tout doit cependant être facile à administrer. Mais comment pouvez-vous obtenir les avantages d’un système de classe d’entreprise sans les coûts et l’infrastructure associés? De nos jours, les analyses d’affaires sont omniprésentes, car chaque entreprise souhaite avoir un meilleur rendement et faire des analyses de données afin de prendre de meilleures décisions.

Grâce aux analyses d’affaires qui exploitent les fonctionnalités de personnalisation, d’apprentissage automatique et de connaissances approfondies, les sociétés peuvent obtenir des connaissances pertinentes et pratiques à partir de leurs données provenant de nombreuses applications, d’entrepôts de données et de lacs de données. Les analyses d’affaires devraient être un processus complet associé à des actions. Une fois les connaissances produites, une entreprise devrait alors réévaluer, réexécuter et reconfigurer ses processus. Le tout est une question de réagir en conséquence.

Les bases de l’analyse

Les bases de l’analyse

Les données en elles-mêmes sont dénuées de sens. Nous ne pouvons pas nous attarder à chaque point de donnée et en tirer une leçon à chaque fois, mais si nous n’agissons pas, si nous ne réagissons pas et si nous ne nous ajustons pas, tous nos efforts sont en vain. Si nous ne tirons pas parti de tous les outils technologiques à notre disposition, nous ne pourrons pas profiter des économies potentielles pour maximiser notre investissement. De nos jours, nous sommes en mesure de discourir efficacement de nos données, de leur poser des questions, de prédire des résultats qui sont pertinents pour nous et de leur enseigner de nouveaux modèles. Il s’agit-là du potentiel de vos données.

Valeur commerciale des analyses

Valeur commerciale des analyses
  • Une nouvelle façon de travailler

    La nature des entreprises est en évolution, et ce changement mène à une nouvelle façon de se démarquer de la concurrence. Rester à jour avec les demandes d’une main-d’œuvre férue de technologie exige d’avoir les moyens nécessaires pour créer de la valeur et se mettre en marche rapidement. Offrez rapidité et simplicité à vos utilisateurs tout en respectant les plus hautes normes de qualité et de sécurité des données. Une plateforme d’analyse centralisée, dont les TI forment le pivot, doit être au cœur de votre stratégie d’analyse. La combinaison des initiatives émanant des unités d’affaires et de celles émanant des TI constitue le point de frappe idéal pour l’innovation.

  • Découverte de nouvelles opportunités

    Les progrès technologiques en matière d’analyse créent de nouvelles occasions qui vous permettent de tirer profit de vos données. Les analyses modernes, qui sont prédictives, adaptatives et à autoapprentissage, vous aident à découvrir des modèles de données cachés. Elles sont également intuitives et intègrent des visualisations impressionnantes qui vous permettent de comprendre des millions de rangées et de colonnes de données en un instant. Les analyses modernes sont mobiles et faciles à utiliser. Elles vous connectent en outre aux bonnes données au bon moment, avec un minimum de formation ou aucune formation.

  • Visualiser vos données

    Vous voulez voir les signaux qu’envoient les données avant vos concurrents? Les analyses vous permettent d’obtenir une image à haute définition de votre paysage commercial. En brassant les données personnelles, les données d’entreprise et les mégadonnées, vous pouvez comprendre rapidement la valeur des données et partager celle-ci avec des collègues, tout cela en quelques minutes.

Tendances d’analyse

Tendances d’analyse

Au cœur d’un marché d’analyse en constante évolution, ce changement fondamental instauré par les TI fait en sorte que la poursuite des initiatives d’analyse commerciale se tourne vers un partage de responsabilités. Ainsi, les entreprises et les services informatiques travaillent de pair pour les prises de décision. Il n’y a aucun doute que les analyses sont désormais stratégiques pour la plupart des organisations. À ce titre, elles ont lancé une nouvelle vague, à la fois pour de nouveaux consommateurs et de nouvelles attentes.

Ce qui est nouveau est que les décisions doivent maintenant être prises en temps réel et partagées avec un vaste public. La main-d’œuvre est en évolution, et ce changement apporte une nouvelle façon de travailler. Le temps où les manuels de formation étaient monnaie courante est révolu. De nos jours, la main-d’œuvre s’attend à être opérationnelle rapidement et à utiliser une interface intuitive. Mais ce n’est pas tout. Bien que la vitesse et la simplicité soient de la plus haute importance, les chefs d’entreprise ont encore des attentes élevées en matière de sécurité et de qualité des données. Une plateforme d’analyse centralisée, dont les TI forment le pivot, doit être au cœur de votre stratégie d’analyse. La combinaison des initiatives émanant des unités d’affaires et de celles émanant des TI constitue le point de frappe idéal pour l’innovation.

Nous croyons que d’offrir les analyses dans le nuage est beaucoup plus qu’un choix de déploiement. Cette approche fait tomber les barrières entre les gens, les lieux, les données et les systèmes afin de changer fondamentalement la façon dont les gens et les processus interagissent avec les informations, la technologie et les autres.

Passé : Histoire de l’analyse

Histoire de l’analyse

La comparaison statistique et les données d’analyse précèdent l’histoire écrite, mais il y a eu d’importants moments qui ont permis de développer les analyses et d’obtenir les processus que nous connaissons aujourd’hui.

En 1785, William Playfair a eu l’idée de la conception des graphiques à barres, qui est une des représentations de visualisation des données de base largement utilisée. On prétend qu’il aurait créé un tel graphique à barres pour montrer quelques douzaines de points de données.

En 1812, le cartographe Charles Joseph Minard a représenté les pertes subies par l’armée de Napoléon lors de son périple vers Moscou. À partir de la frontière entre la Pologne et la Russie, il a créé une carte linéaire avec des lignes minces et épaisses afin de prouver que les pertes étaient liées à un hiver froid et aride et à la période pendant laquelle l’armée était éloignée des voies d’alimentation.

En 1890, Herman Hollerith a inventé une « tabulatrice », qui calculait automatiquement les données enregistrées sur des cartes perforées. Cet appareil a permis d’analyser les données plus rapidement, en réduisant ainsi le processus de comptage pour le recensement américain de 7 ans à 18 mois. Cela a de plus créé le besoin d’affaires d’améliorer constamment la collecte de données et les analyses, toujours en vigueur de nos jours.

Présent : Les analyses modernes

Les analyses modernes

Les années 1970 et 1980 ont vu la création des bases de données relationnelles (RDB) et du logiciel SQL (Standard Query Language) pour l’extrapolation des données à des fins d’analyse sur demande.

À la fin des années 1980, William H. Inmon a proposé l’idée d’un entrepôt de données où les informations pourraient être accessibles rapidement et de manière répétée. En outre, Howard Dresner, analyste chez Gartner, a créé le concept d’« intelligence d’affaires », ouvrant la voie à toute une industrie grâce à l’analyse des données dans le but de mieux comprendre les processus d’affaires.

Dans les années 1990, le concept d’exploration de données a permis à certaines entreprises d’analyser et de découvrir des tendances dans des ensembles de données extrêmement gros. Les analystes et les professionnels des données se sont rués vers des langages de programmation comme R et Python afin de mettre au point des algorithmes d’apprentissage automatique, de travailler avec les grands ensembles de données et de créer des visualisations pour représenter des données complexes.

Dans les années 2000, les innovations dans la recherche sur Internet ont permis le développement de MapReduce, d’Apache Hadoop et d’Apache Cassandra pour découvrir, préparer et présenter les informations.

Futur : Analyses de prochaine génération

Analyses de prochaine génération

Lorsque les entreprises sont passées d’une simple représentation des données à plus de connaissances, les outils et les capacités ont également évolué.

Les premiers jeux d’outils d’analyse étaient basés sur des modèles sémantiques forgés à partir de logiciels de veille économique. Ces outils ont aidé à établir une solide gouvernance, une analyse de données et une harmonisation entre les fonctions. Un des désavantages était que les rapports n’étaient pas toujours produits en temps opportun. Les décideurs d’affaires n’étaient parfois pas entièrement certains que les résultats étaient alignés avec l’interrogation initiale. D’un point de vue technique, ces modèles étaient principalement utilisés sur les lieux, ce qui les rendait peu rentables. Les données étaient également souvent emprisonnées dans des silos.

Ensuite, les outils évolués d’analyse en libre-service se sont rependus afin d’atteindre un vaste public. Cela a accéléré l’utilisation des analyses, puisqu’elles ne nécessitaient pas de compétences particulières. Les outils d’analyse d’affaires de bureau ont gagné en popularité au cours des dernières années, en particulier celles dans le nuage. Les utilisateurs professionnels sont ravis d’explorer une grande variété de données. Bien que la facilité d’utilisation soit attrayante, le mélange de données et la création d’une « version unique de la vérité » deviennent de plus en plus difficiles. Les analyses de bureau ne s’adaptent pas toujours à de plus grands groupes. Elles sont également sensibles aux fluctuations des définitions.

Plus récemment, les outils d’analyse ont connu une vaste transformation associée aux connaissances d’entreprise, avec l’aide des outils de mise à niveau, de découverte de données automatisées, de nettoyage et de publication automatisés. Les utilisateurs professionnels peuvent collaborer au moyen de n’importe quel appareil en fonction du contexte, exploiter les informations en temps réel et obtenir les résultats escomptés.

Aujourd’hui, les humains réalisent toujours la plus grande partie du travail, mais l’automatisation est de plus en plus utile. Les données provenant de sources existantes peuvent être combinées facilement. Le consommateur travaille en exécutant des requêtes, puis apprend en interagissant avec les représentations visuelles des données et construit des modèles afin de prédire les tendances ou les résultats. Ces derniers sont tous gérés et contrôlés par des gens à un niveau de granularité très précis. L’inclusion de la collecte de données, de la découverte de données et de l’apprentissage automatique fournit à l’utilisateur final plus d’options dans un délai plus rapide que jamais.

Adoption des analyses commerciales

Adoption des analyses commerciales

Les analyses s’intègrent dans tous les aspects de nos vies. Peu importe quelle question vous posez, que ce soit à propos des employés, des finances, de ce que les clients aiment et n’aiment pas ou de ce qui influence leur comportement, les analyses vous offrent des réponses et vous aident à prendre des décisions éclairées.