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Questions tendances

Qu’est-ce que l’analyse décisionnelle ?

Définition de l’analyse décisionnelle

Commençons par faire la différence entre analyse des données et analyse traditionnelle. Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il existe une distinction entre eux. L’analyse de données traditionnelle fait référence au processus d’analyse de quantités massives de données collectées pour obtenir des informations et des prédictions. L’analyse des données commerciales (parfois appelée analyse décisionnelle) reprend cette idée, mais la place dans le contexte de l’analyse d’entreprise, souvent avec un contenu d’entreprise préétabli et des outils qui accélèrent le processus d’analyse.

Plus précisément, l’analyse décisionnelle fait référence aux sujets suivants :

  • Reprise et traitement des données commerciales historiques
  • Analyse de ces données pour identification des tendances, des modèles et des causes profondes
  • Prise de décisions commerciales fondées sur des données, sur la base de ces informations

En d’autres termes, l’analyse des données est davantage une description générale du processus d’analyse moderne. L’analyse décisionnelle implique un champ d’application plus étroit et est devenue fonctionnellement plus courante et plus importante pour les entreprises du monde entier à mesure que le volume global des données a augmenté.

Grâce aux outils d’analyse Cloud, les entreprises peuvent consolider les données de différents services (ventes, marketing, RH et finance) pour obtenir une vue unifiée qui montre comment les chiffres d’un service peuvent influencer les autres. En outre, des outils tels que la visualisation, les prévisions et la modélisation de scénarios fournissent toutes sortes d’informations uniques sur l’ensemble d’une entreprise.


Utilisation d’outils d’analyse décisionnelle

L’analyse des données décisionnelle comprend de nombreux composants individuels qui fonctionnent ensemble pour fournir des informations. Alors que les outils d’analyse décisionnelle gèrent les éléments de traitement des données et la création d’informations par le biais de rapports et de visualisations, le processus commence en fait par l’infrastructure permettant de recueillir ces données. Un flux de travail standard pour le processus d’analyse décisionnelle est le suivant :

Collecte de données : Quelle que soit l’origine des données, qu’il s’agisse de terminaux IoT, d’applications, de feuilles de calcul ou de médias sociaux, toutes ces données doivent être regroupées et centralisées pour être accessibles. L’utilisation d’une base de données Cloud facilite considérablement le processus de collecte.

Extraction de données : Une fois que les données arrivent et sont stockées (généralement dans un lac de données), elles doivent être triées et traitées. Les algorithmes de machine learning peuvent accélérer ce processus en reconnaissant des modèles et des actions reproductibles, comme l’établissement de métadonnées pour des données provenant de sources spécifiques, ce qui permet aux spécialistes des données de se concentrer davantage sur l’obtention d’informations que sur les tâches logistiques manuelles.

Analyse prescriptive : Que se passe-t-il et pourquoi cela se passe-t-il ? L’analyse descriptive des données répond à ces questions afin de mieux comprendre l’histoire qui se cache derrière les données.

Analyses prédictives : Avec suffisamment de données (et suffisamment de traitement d’analyses descriptives), les outils d’analyse décisionnelle peuvent commencer à construire des modèles prédictifs basés sur les tendances et le contexte historique. Ces modèles peuvent ainsi être utilisés pour éclairer les décisions futures concernant les choix commerciaux et organisationnels.

Visualisation et reporting : Les outils de visualisation et de reporting peuvent aider à décomposer les chiffres et les modèles afin que l’œil humain puisse facilement saisir ce qui est présenté. Non seulement cela facilite les présentations, mais ces types d’outils peuvent aider tout le monde, des data scientists expérimentés aux utilisateurs professionnels, à découvrir rapidement de nouvelles informations.

Utilisation d’outils d’analyse décisionnelle

Analyse décisionnelle contre business intelligence

À première vue, il ne semble pas y avoir une grande différence entre l’analyse décisionnelle et la business intelligence. Il y a bien un certain chevauchement entre les deux, mais si l’on compare l’analyse décisionnelle et la business intelligence, il y a encore un fossé qui doit être expliqué.

Certes, les termes sont extrêmement liés, mais la business intelligence utilise des données historiques et actuelles pour comprendre ce qui s’est passé dans le passé et ce qui se passe actuellement. L’analyse décisionnelle, quant à elle, s’appuie sur les fondements de la business intelligence et tente de faire des prédictions éclairées sur ce qui pourrait se produire à l’avenir. Afin de faire des prédictions fondées sur des données concernant la probabilité de résultats futurs, l’analyse décisionnelle utilise des technologies de nouvelle génération, telles que le machine learning, la visualisation des données et les requêtes en langage naturel.

Avantages de l’analyse décisionnelle

Les avantages de l’analyse décisionnelle ont un impact sur tous les aspects de votre entreprise. Lorsque les données des différents services sont regroupées en une source unique, elles synchronisent tous les acteurs du processus de bout en bout. Cela permet de s’assurer qu’il n’y a pas de lacunes dans les données ou la communication, ce qui débloque des avantages tels que :

Des décisions fondées sur des données : Avec l’analyse décisionnelle, les décisions difficiles deviennent plus intelligentes - et par intelligentes, cela signifie qu’elles sont étayées par des données. Quantifier les causes profondes et identifier clairement les tendances permet d’envisager l’avenir d’une entreprise de manière plus intelligente, qu’il s’agisse des budgets RH, des campagnes marketing, des besoins en matière de production et de supply chain ou des programmes de promotion des ventes.

Visualisation facile : Les logiciels d’analyse décisionnelle peuvent prendre des quantités de données difficiles à manier et les transformer en visualisations simples mais efficaces. Cela accomplit deux choses. Premièrement, cela rend les informations beaucoup plus accessibles aux utilisateurs métier en quelques clics. Deuxièmement, en mettant les données dans un format visuel, de nouvelles idées peuvent être découvertes simplement en regardant les données dans un format différent.

Modélisation du scénario de simulation : L’analyse prédictive crée des modèles pour les utilisateurs afin de rechercher des tendances et des modèles qui affecteront les résultats futurs. Auparavant, cette tâche était le domaine des data scientists expérimentés en matière de données, mais avec les logiciels d’analyse décisionnelle alimentés par le machine learning, ces modèles peuvent être générés au sein de la plateforme. Cela permet aux utilisateurs métier de modifier rapidement le modèle en créant des scénarios de simulation avec des variables légèrement différentes, sans avoir à créer des algorithmes sophistiqués.

Analyse augmentée : Tous les points ci-dessus considèrent les moyens par lesquels l’analyse des données commerciales accélère la compréhension par l’utilisateur. Mais lorsque le logiciel d’analyse décisionnelle est alimenté par le machine learning et l’intelligence artificielle, la puissance de l’analyse augmentée est débloquée. L’analyse augmentée utilise la capacité d’auto-apprentissage, d’adaptation et de traitement de grandes quantités de données pour automatiser les processus et générer des informations sans préjugé humain.

Analyse décisionnelle - Cas d’utilisation

De plus en plus de services essaient de mieux comprendre comment leurs décisions et leurs budgets affectent l’ensemble de l’entreprise. Grâce aux logiciels d’analyse décisionnelle, il est possible d’utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques, quels que soient la tâche ou le service :

Marketing : L’analytique pour identifier le succès et l’impact
Quels clients sont les plus susceptibles de répondre à une campagne d’e-mailing ? Quel était le ROI de la dernière campagne ? De plus en plus de services marketing essaient de mieux comprendre comment leurs programmes affectent l’ensemble de l’activité. Grâce à l’IA et au machine learning qui optimisent l’analyse, il est possible d’utiliser les données pour orienter les décisions marketing stratégiques. En savoir plus

Ressources humaines : L’analytique pour trouver et partager des informations sur les talents
Qu’est-ce qui motive réellement les décisions des collaborateurs concernant leur carrière ? De plus en plus de responsables des ressources humaines essaient de mieux comprendre comment leurs programmes affectent l’ensemble de l’activité. Avec les bonnes fonctionnalités d’analytique, les responsables RH sont capables de quantifier et de prévoir les résultats, de comprendre les canaux de recrutement et d’examiner avec du recul les décisions des collaborateurs. En savoir plus

Commerciaux : L’analytique pour optimiser vos ventes
Quel est le moment critique qui permet de convertir un lead en vente ? L’analytique peut décomposer le cycle de vente en profondeur, en prenant en compte toutes les variables qui conduisent à un achat. Le prix, la disponibilité, la région, la saison et d’autres facteurs peuvent constituer un tournant dans le parcours client, et l’analytique est capable de déchiffrer ce moment clé. En savoir plus

Service financier : L’analytique au service des budgets organisationnels prévisionnels
Comment pouvez-vous augmenter vos marges bénéficiaires ? La direction financière collabore avec tous les services, que ce soit les ressources humaines ou l’équipe commerciale. Cela signifie que l’innovation est toujours essentielle, d’autant plus que les directions financières font face à de plus grands volumes de données. Grâce à l’analytique, il est possible de faire entrer la finance dans l’avenir grâce à la modélisation prédictive, à l’analyse détaillée et aux connaissances issues du machine learning. En savoir plus

Analyse des données commerciales - Cas clients

Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs peuvent transformer leurs opérations, leurs prises de décision et leurs prévisions en utilisant l’analyse décisionnelle. Voici quelques exemples de la manière dont nos solutions d’analyse décisionnelle dans le Cloud, à la pointe du secteur, ont aidé les entreprises à améliorer leurs résultats.

Western Digital, par exemple, peut accéder aux données 25 fois plus rapidement dans ses applications métier essentielles, notamment ERP, EPM et SCM, ce qui permet à son entreprise de se concentrer sur les perspectives stratégiques, l’innovation et l’amélioration de l’expérience client plutôt que sur l’intégration de systèmes ponctuels pour analyser les données.

Adventist Health : Adventist Health vise à fournir des soins de santé à toute la personne, une stratégie soutenue par son approche logicielle holistique de déploiement d’un Cloud unifié qui comprend Oracle Cloud EPM, ERP, HCM et Analytics, ainsi que la gestion et la planification des données d’entreprise.


Outils et solutions d’analyse pour votre entreprise : pour commencer

Avec Cloud Free Tier, les nouveaux utilisateurs bénéficient d’un accès toujours gratuit à deux instances Oracle Autonomous Database dotées d’une multitude de fonctionnalités, telles que le stockage d’objets et la sortie de données. De plus, les nouveaux utilisateurs obtiennent des crédits gratuits pour essayer Oracle Analytics et d’autres services métier puissants.

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