Business Analytics : Outils, techniques et compétences essentiels pour une réussite data-driven

Introduction : en quoi consiste l'analytique métier

Pour de nombreuses organisations, l'analytique métier est l'outil de prédilection pour répondre à des questions comme « Que se passe-t-il ? », « Pourquoi cela se passe-t-il ? », « Que va-t-il probablement se passer ensuite ? » et « Que devrions-nous faire ? »L'analytique métier est la pratique qui consiste à utiliser des données, des méthodes statistiques, des analyses et des technologies pour obtenir des insights qui éclairent les décisions commerciales et améliorent les performances de l'entreprise.

Contrairement aux méthodes traditionnelles, l'analytique métier permet aux organisations de résoudre des problèmes commerciaux grâce à l'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Les composantes essentielles de ce travail comprennent l'analyse de données, les méthodes statistiques, la visualisation de données et les algorithmes de machine learning, qui transforment les données brutes en insights exploitables.

Les analystes métier travaillent généralement avec :

• Sources de données: Données de ventes, de marketing, financières, de la chaîne d'approvisionnement, opérationnelles et données clients.
• Outils d'analytique: Plateformes de Business Intelligence (BI), Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R, systèmes CRM et ERP qui permettent aux organisations de créer des tableaux de bord et de tirer des insights précieux du Big Data.
• Techniques : Visualisation de données, statistiques, modélisation et expérimentation.

L'analytique commerciale moderne implique la collecte et l'analyse de données historiques pour identifier les tendances, prédire les résultats futurs et prendre des décisions éclairées. Elle aide à identifier les opportunités et les risques, augmente l'efficacité et la rentabilité, aligne la stratégie sur les données du monde réel et améliore la qualité des décisions.

Les quatre principaux types de Business analytique

Analytique descriptive : Comprendre les performances passées

L'analytique descriptive transforme les données brutes en insights métier compréhensibles en organisant, agrégeant, résumant et visualisant les informations historiques. Elle est utilisée pour répondre à la question : « Que s'est-il passé ? » en utilisant l'agrégation de données, les visualisations, l'analyse statistique et le data mining pour analyser les modèles de données historiques.

Des outils comme Microsoft Excel et Google Sheets permettent une analytique descriptive de base, tandis que les outils d'analytique métier avancés et les outils de visualisation de données comme Tableau et Power BI offrent des capacités de traitement de données plus approfondies pour aider les chefs d'entreprise à interpréter les données et à créer des tableaux de bord. Les bases de données, les data warehouse et le SQL sont utilisés pour agréger les données historiques et pour regrouper, filtrer et résumer de grands datasets. Les outils de programmation et d'analyse de données comme Python et R peuvent être utilisés pour le reporting descriptif automatisé et le nettoyage de données plus complexe avant la visualisation.

L'analytique descriptive est couramment utilisée pour produire des rapports de vente, des analyses de sites Web, des tableaux de bord et des temps de réponse moyens. Elle crée une compréhension commune des performances et aide à repérer les modèles et les anomalies.

Analytique diagnostique : découvrir pourquoi les événements se sont produits

L'analytique diagnostique explore les causes, les relations et les Drivers qui expliquent les résultats en analysant des jeux de données et des points de données pour comprendre les résultats de l'entreprise. Elle transforme le reporting en insight et aide les équipes à résoudre les problèmes et à reproduire les succès.

L'analytique diagnostique utilise des méthodes statistiques et des techniques de data mining pour aider les analystes de données à identifier les causes profondes. Elle comprend l'analyse approfondie, les comparaisons, les corrélations et la segmentation. Elle se situe à l'intersection des bonnes pratiques de gestion de données et des compétences analytiques pour interpréter efficacement les données. Avant qu'un diagnostic soit possible, les pratiques de gestion des données telles que l'intégration, le nettoyage, la normalisation et la gouvernance garantissent que les données sont fiables et utilisables.

L'analytique en temps réel fournit des insights diagnostiques immédiats pour une prise de décision plus rapide. Les organisations cherchent généralement à comprendre pourquoi les processus métier ont sous-performé ou réussi, pourquoi les ventes ont chuté ou pourquoi le trafic du site Web a baissé.

Analytique prédictive : prévision des tendances futures

L'analytique prédictive utilise le machine learning, la modélisation prédictive et l'analyse statistique pour prévoir les résultats futurs à partir de données non structurées et du big data. Les data scientists et les analystes emploient diverses techniques, notamment l'analyse de régression, la modélisation prédictive et d'autres méthodes statistiques, pour générer des insights qui soutiennent des applications commerciales essentielles telles que la prévision des Ventes, la planification de la demande et de l'activité, et la gestion des risques. Les solutions d'analytique prédictive s'appuient sur des modèles de machine learning pour offrir des capacités de prévision précises pour ces cas d'usage.

Analytique prescriptive : recommander les actions optimales

L'analyse prescriptive combine les données historiques, les techniques statistiques, l'analytique commerciale, l'IA et le machine learning pour prévoir ce qui est susceptible de se produire à l'avenir et recommander des actions spécifiques pour améliorer les résultats et les performances de l'entreprise.

L'analyse des données historiques aide à identifier les modèles et les tendances historiques, et la modélisation statistique ainsi que les capacités de machine learning alimentent les applications d'analytique prescriptive avancées pour effectuer des prévisions de probabilité.

L'analytique prédictive aide à améliorer les processus métier, à quantifier les risques et les opportunités, à optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement et à éclairer les décisions commerciales proactives. Elle est couramment utilisée pour prévoir les ventes, prédire l'attrition client, estimer le trafic futur d'un site web, identifier des prospects et anticiper la demande de stocks.

Outils et technologies de l'analytique commerciale

Des feuilles de calcul aux plateformes d'analytique avancée

Les organisations sont passées de la modélisation manuelle sur des feuilles de calcul Excel pour l'analyse individuelle à des outils d'analytique métier sophistiqués qui permettent une prise de décision automatisée, scalable et collaborative. La saisie manuelle des données dans Excel est limitée en termes de volume de données, de contrôle de version, d'automatisation et de gouvernance, et est difficile à monter en charge pour plusieurs équipes.

À mesure que les volumes de données augmentent, Excel ne suffit plus pour les organisations. Les données ont été déplacées vers des bases de données relationnelles et des data warehouse pour traiter des dataset plus volumineux, et le SQL est devenu le langage permettant une agrégation et une segmentation plus rapides. Les outils de données modernes prennent en charge les données structurées et non structurées provenant de plusieurs ensembles de données, et les données centralisées sont plus fiables pour l'analyse. Excel est souvent devenu une interface pour les données interrogées.

Les piles analytiques actuelles sont des écosystèmes intégrés, et non des outils uniques. Les plateformes de Business Intelligence intègrent des fonctionnalités d'entreposage des données, de gestion de données et de visualisation des données, et les tableaux de bord BI basés sur l'IA transforment la manière dont les organisations visualisent et analysent les données. Elles ont remplacé les rapports mensuels sur Excel, la création manuelle de graphiques et les demandes ponctuelles d'analystes par des tableaux de bord automatisés, des analyses approfondies et des filtres, des KPI normalisés, un accès basé sur les rôles et un reporting quasi en temps réel.

Capacités de visualisation et de reporting

Les outils de visualisation de données transforment les analyses de données complexes en insights clairs, interactifs et exploitables. Ils permettent aux utilisateurs de présenter des datasets complexes à travers des diagrammes, des graphiques, des tableaux de bord et des rapports, rendant les modèles, les tendances et les anomalies plus faciles à comprendre et à communiquer afin que les dirigeants d'entreprise puissent identifier les tendances et prendre des décisions éclairées.

Les outils de visualisation se connectent directement aux bases de données, data warehouse, lakehouses, sources de données en streaming, APIs et plateformes cloud pour prendre en charge l'analyse de données en temps réel pour une Business Intelligence immédiate. Une architecture de data lakehouse fournit une base unifiée pour l'analytique et l'IA. Un lakehouse stocke des données brutes, semi-structurées et structurées sur une plateforme unique et centralisée, tout en appliquant l'application des schémas, les Transactions ACID, la gouvernance et la sécurité des données, ainsi que l'interrogation haute performance pour permettre à plusieurs charges de travail analytiques de fonctionner sur les mêmes données fiables.

Les outils d'analytique web et d'exploration de données étendent et améliorent les outils d'analytique d'entreprise traditionnels en ajoutant des détails comportementaux, la montée en charge, des signaux en temps réel et une détection de modèles plus approfondie. Les détails comportementaux ajoutent du contexte aux métriques métier et le data mining révèle des modèles cachés. Ensemble, ces outils prennent en charge tout le spectre de l'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

Fondements de la collecte et de la gestion des données

Approches stratégiques de la collecte de données

La collecte de données stratégique garantit que les organisations collectent des données dans un but précis, permettant une meilleure analytique, des insights plus pertinents et des décisions plus intelligentes, tout en évitant la complexité et les risques inutiles. La collecte de données exige une planification et une exécution réfléchies pour garantir qu'elle est pertinente, de haute qualité, éthique et alignée sur les objectifs de l'entreprise. Elle peut impliquer la collecte de données provenant des données de ventes, du comportement des clients, des données financières et des sources de la chaîne d'approvisionnement.

Les organisations qui réussissent collectent des données de manière systématique pour améliorer les processus métier. Cela commence par les objectifs de l'entreprise et définit les décisions que les données soutiendront. Elle intègre des données provenant de plusieurs sources, telles que les états financiers, les données historiques et les sources de données internes et externes en temps réel.

Les stratégies d'ingestion de données stratégiques permettent une collecte de données efficace et automatisée à grande échelle. Elles privilégient l'exactitude, la cohérence, la confidentialité, l'éthique et la conformité. Cela implique une évaluation et une optimisation continues avec des audits et des ajustements réguliers à mesure que les objectifs évoluent.

Bonnes pratiques de gestion de données

Une bonne gestion des données garantit la qualité, la sécurité et l'accessibilité des données pour les activités d'analyse de données. Les pratiques de gestion de données devraient valider les données lors de leur ingestion, nettoyer et normaliser les données régulièrement et surveiller la qualité des données avec des contrôles automatisés. Utilisez des conventions de nommage cohérentes et définissez clairement les KPI et les métriques afin que tout le monde interprète les données de la même manière.

Le big data crée de formidables opportunités pour l'analytique, mais il introduit également des défis importants qui affectent la manière dont les données sont collectées, gérées, analysées et interprétées. Le Big Data implique des datasets massifs de données structurées et non structurées, mis à jour à grande vitesse à partir de multiples sources de données, ce qui rend le stockage, le traitement et l'interrogation plus complexes.

Les fondements de l'architecture des données fournissent une structure pour une gestion efficace de données à l'ère du big data. Pour prendre en charge les volumes croissants de données non structurées et l'Analytique Big Data, votre architecture de données doit centraliser les données dans un data warehouse, un data lake ou un lakehouse qui utilise des plateformes de stockage et de traitement évolutives et permettre des pipelines de données automatisés qui se refresh pour réduire le traitement manuel des données. Un système de données unifié peut organiser et stocker des données provenant de plusieurs sources pour une automatisation des processus et une analyse des données efficaces à l'échelle de l'organisation.

Compétences essentielles requises pour l'analytique métier

Compétences techniques et analytiques

L'analytique métier exige un équilibre entre les compétences techniques (traitement des données, outils et systèmes) et les compétences analytiques (réflexion, interprétation et communication) pour transformer les données en valeur commerciale exploitable.

Les compétences techniques comprennent la gestion de données et la préparation des données, les compétences en SQL/Python et en bases de données, la maîtrise des outils de visualisation de données et de BI, ainsi que les formules Excel et Power Query pour l'analyse ad hoc. Les connaissances en informatique permettent de travailler avec des algorithmes de traitement de données et de machine learning.

Les compétences analytiques de base comprennent l'analyse statistique, le data mining, l'interprétation des données, la résolution de problèmes et l'esprit critique, la connaissance du secteur et du domaine d'activité, ainsi que la communication et le story-telling. Les fondamentaux du commerce associés à des compétences en Data Science créent des data analysts complets.

La formation data analyst développe des compétences analytiques et techniques essentielles.

Communication et compétences stratégiques

Les analystes métier doivent faire le lien entre l'analyse technique et la stratégie d'entreprise. Les compétences en communication sont essentielles pour traduire une analyse de données complexe en insights exploitables. Traduire une analyse de données complexe en actions nécessite un storytelling clair, des messages adaptés au public, des visuels percutants et des recommandations exploitables. Cela nécessite de comprendre le contexte métier et de cadrer l'analyse autour des objectifs de l'entreprise. Le storytelling axé sur l'entreprise relie les résultats des données aux résultats, aux risques et aux opportunités.

La communication stratégique des données est adaptée au public et met l'accent sur la clarté, la simplicité et les bonnes visualisations pour fournir des insight et les prochaines étapes aux chefs d'entreprise et éclairer les décisions commerciales. Les compétences en prise de décision stratégique impliquent le sens des affaires, le cadrage des problèmes et la formulation des questions, ainsi que la gestion des parties prenantes et la confiance pour aider à résoudre efficacement les problèmes de l'entreprise.

Développement de l'expertise en analytique métier

Pour développer une expertise en analytique métier, concentrez-vous d'abord sur les blocs de construction fondamentaux de l'analytique pour comprendre l'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive. Les éléments du programme devraient inclure l'analyse de données, les méthodes statistiques et d'interprétation, la visualisation de données et le machine learning.

Développer des compétences pratiques avec des outils de données (SQL, Excel, outils de BI, Python ou R). Travaillez sur de véritables problématiques métier et renforcez vos connaissances du secteur et du domaine. Rien ne vaut l'expérience pratique avec des ensembles de données et des problématiques métier pour développer des compétences analytiques et apprendre grâce aux retours et à l'itération.

Participez à la formation continue par le biais des programmes de la Harvard Business School, de cours universitaires, de cours en ligne et de certifications professionnelles. Les programmes de certification Databricks valident l'expertise en analytique métier et en data science.

Applications concrètes et valeur professionnelle

Applications des Secteurs d'activité

Dans tous les secteurs, l'analytique des données permet aux organisations de passer de décisions fondées sur l'intuition à des stratégies fondées sur des preuves, améliorant ainsi la performance, l'efficacité et les résultats. Chaque secteur utilise l'analytique adaptée à ses objectifs et à ses données. Par exemple :

• L'analytique de la chaîne d'approvisionnement dans les entreprises manufacturières utilise l'analyse prédictive et l'analyse de données pour réduire les temps d'arrêt, améliorer l'efficacité et diminuer les coûts.
• Les services financiers s'appuient sur l'analytique métier pour la gestion des risques, la détection des fraudes, le trading algorithmique et l'analyse de la rentabilité client afin d'améliorer la conformité et d'offrir des services financiers personnalisés.
• Les entreprises du secteur de la vente au détail utilisent des Solutions d'analytique pour le retail qui intègrent les données de Ventes, l'analyse du comportement des clients, la segmentation et la personnalisation client, la Prévision de la demande, l'analyse des Tarifs et les systèmes de recommandation pour générer des résultats commerciaux.
• Les établissements de santé utilisent l'analytique pour prédire les maladies et les risques, optimiser les ressources et analyser les résultats des patients et les déclarations de fraude afin d'améliorer les soins et de réduire les coûts.

Conclusion

L'analytique métier est très demandée pour transformer la manière dont les organisations prennent leurs décisions commerciales grâce à des insights data-driven. Les organisations qui implémentent avec succès l'analytique métier obtiennent des insights précieux pour améliorer leurs résultats commerciaux.

Les professionnels doivent comprendre les quatre types d'analytique (descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive) qui constituent un cadre analytique complet. Les compétences essentielles pour l'analytique métier comprennent les compétences techniques, les compétences analytiques, les compétences en communication et les fondamentaux du commerce. La réussite exige de combiner des capacités techniques d'analyse de données avec une compréhension stratégique de l'entreprise. Business intelligence vs analytique clarifie la manière dont ces disciplines se complètent.

Les outils du métier vont de Microsoft Excel aux plateformes avancées de Business Intelligence qui permettent l'analyse de données à toutes les échelles. Et le domaine continue d'évoluer avec le machine learning, l'intelligence artificielle et l'Analytique Big Data qui élargissent les possibilités.

Questions fréquemment posées

• À quoi sert l'analytique métier ? L'analytique métier analyse les données pour fournir des insights qui éclairent les décisions commerciales, améliorent les performances de l'entreprise et résolvent les problèmes commerciaux par des méthodes descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.
• Quels sont les 4 types de Business analytique ? Les quatre types sont l'analytique descriptive (comprendre les performances passées), l'analytique diagnostique (découvrir pourquoi les événements se sont produits), l'analytique prédictive (prévoir les tendances) et l'analytique prescriptive (recommander des actions).
• Quelles compétences sont requises pour l'analytique commerciale ? Les compétences analytiques essentielles comprennent l'analyse statistique, le data mining, la visualisation de données, les compétences en communication, les fondamentaux de l'entreprise et la maîtrise des outils d'analyse métier comme Microsoft Excel et les plateformes avancées.

Une carrière dans l'analytique métier en vaut-elle la peine ? Oui, les carrières dans l'analytique métier offrent de solides opportunités de croissance, une rémunération compétitive et une forte demande, car les organisations s'appuient de plus en plus sur des décisions data-driven pour améliorer leurs résultats commerciaux.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original