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Analytics

L’analytics désigne l'analyse de la donnée au sens large. C'est-à-dire la collecte, la mesure, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données. L’objectif est d’aider les organisations à prendre les meilleures décisions.

Pour rester compétitif, augmenter son chiffre d’affaires, acquérir de nouveaux clients et créer de nouveaux services, il est indispensable d’associer une analyse des données efficace aux actions menées. C’est ce qu’on appelle l’analytics. De quoi s’agit-il ? Quels sont les avantages ? Comment le mettre en place ? Les réponses sont dans cet article.

Qu’est-ce que l’analytics ?

L’analytics désigne l’analyse de la donnée au sens large. C’est-à-dire la collecte, la mesure, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données. L’objectif est d’aider les organisations à prendre les meilleures décisions.

À l’heure de la digitalisation, l’analytics s’entend souvent comme l’analyse de données provenant de sources numériques, telles que les réseaux sociaux, les sites web ou les applications mobiles. On parle alors de web analytics.

Mais l’analyse de données n’utilise pas uniquement les sources en provenance du numérique. Il peut aussi s’agir d’informations récoltées par les commerciaux sur le terrain, les rapports gouvernementaux, les données démographiques, les retours faits auprès du service client, etc.

Outre la variété des sources de données, l’analytics peut également être implémentée par tous types de structures, quelle que soit leur taille (PME, TPE, startups, grands groupes, institutions publiques) ou leur secteur d’activité (organisations publiques, entreprises privées, etc). Toutes ces organisations peuvent en effet utiliser les données pour améliorer leur business model, optimiser l’expérience utilisateur, perfectionner les processus opérationnels, augmenter le retour sur investissement, etc.

Dans tous les cas, les organisations ont tout intérêt à implémenter une stratégie basée sur l’analyse de données.

Data analytics vs data science

Avec le développement du big data, les experts de la donnée se multiplient. Il est donc fréquent de rencontrer des data analysts ou des data scientists. Mais il s’agit de deux métiers bien distincts. En effet, la data science a pour objectif d’analyser de vastes ensembles de données afin d’identifier de nouveaux concepts et des relations cachées. En revanche, la data analytics se base toujours sur l’existant.

3 catégories d’analytics

L’analytics se distingue en différentes catégories en fonction des applications :

  • L’Exploratory Data Analysis (analyse de données exploratoire ou EDA) : il s’agit d’explorer les données et d’en tirer des conclusions.
  • La Confirmatory Data Analysis (analyse de données confirmatoire ou CDA) : l’objectif est d’utiliser la donnée pour confirmer ou infirmer une hypothèse existante. C’est particulièrement utilisé dans le milieu scientifique.
  • La Qualitative Data Analysis (analyse de données qualitative ou QDA) : ce type d’analyse se focalise sur les données non numériques. Le QDA s’applique surtout pour les sciences sociales.

Pourquoi utiliser le data analytics ?

Traditionnellement, les organisations font de l’analytics à des fins de reporting. L’idée est généralement d’améliorer les performances d’une organisation grâce à différents indicateurs.

Mais aujourd’hui, l’analyse des données va encore plus loin. En effet, de plus en plus d’organisations utilisent la data pour créer de nouveaux usages. À cette fin, il est primordial de démocratiser l’analytics à travers des rapports et des formats accessibles à tous. Cela permet de faciliter l’utilisation et la réutilisation des données par tous les membres de l’organisation, qu’ils soient experts ou non.

Voici quelques exemples concrets :

  • Les banques : elles utilisent les données pour limiter les fraudes et les usurpations d’identité.
  • Les boutiques en ligne : elles analysent le comportement des internautes pour proposer la meilleure expérience possible et favoriser l’achat.
  • Les collectivités locales : elles réutilisent les données pour créer de nouveaux services à destination des citoyens, comme une meilleure gestion des déchets ou des applications favorisant la mobilité urbaine.

Vous l’aurez compris, l’analytics est une pratique qui a des applications multiples qui vont bien au-delà du reporting.

Comment optimiser l’analytics data ?

Face à l’augmentation des volumes de données, l’analytics devient un véritable challenge pour les organisations. Voici quelques bonnes pratiques à appliquer pour optimiser la data.

Réunir toutes les données

C’est la première étape indispensable. Car sans collecte, il n’y a pas d’analyse data possible. Sur ce point, l’organisation doit mettre en place des processus clairs afin de favoriser la collecte de données par tous les membres de l’organisation ; qu’ils soient commerciaux sur le terrain, responsables administratifs ou data analysts. À cette fin, il est pertinent de définir une politique de gouvernance des données.

Centraliser les données

Une analyse de données se base avant tout sur l’accès à des données fiables. Pour que ces dernières soient accessibles, il est pertinent d’implémenter une plateforme centralisant toutes les datas, qu’elles soient de source interne ou externe. De cette manière, l’ensemble des collaborateurs (et même les tiers, en cas d’ouverture des données) trouveront facilement ce dont ils ont besoin.

Utiliser des outils performants

Avec les masses de données présentes au sein des organisations, les êtres humains ne sont plus en mesure d’analyser les informations à leur disposition dans des délais raisonnables. Il est donc préférable de combiner l’action humaine et les outils technologiques pour mener des analyses de données performantes.

Actualiser ses données

Pour réaliser des analyses fiables, il convient de se baser sur des données en temps réel. Les organisations ont donc tout intérêt à faire appel à l’expertise d’un data stewart, chargé de trier et d’actualiser les informations au sein de l’entreprise ou de l’administration.

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