L’analyse de données ou la data analysis est de nos jours indispensable dans tous les secteurs des entreprises. Ces dernières ont aujourd’hui accès à un très grand volume de données. Aussi, il est devenu indispensable de collecter, de comprendre et surtout d’analyser ces informations extrêmement précieuses. Il s’agit en effet de pouvoir extraire les informations afin de leur donner du sens dans l’entreprise. Alors, quelles sont toutes les techniques d’analyse de données ?
A quoi sert l’analyse de données ?
Le data analysis consiste à nettoyer, transformer et surtout modéliser les données recueillies afin de faire en sorte d’extraire les informations importantes qui sont exploitables. L’analyse de ces données permet aux entreprises de trouver des indices pour favoriser leur croissance. Cela permet de trouver des nouvelles solutions ou de trouver de nouveaux produits afin de satisfaire davantage ses clients et de rendre ses services plus performants.
Par exemple dans le cadre de la gestion hôtelière, des solutions comme Khubeo permettront un pilotage plus performant.
Les outils pour analyser les données
Aujourd’hui il existe différents outils et logiciels d’analyses de données qui aident les utilisateurs à manipuler et traiter les données, en utilisant des techniques différentes. En fonction de votre secteur d’activité et de vos besoins, il faut choisir la technique d’analyse la plus adaptée.
Grâce à ce processus technologique d’analyse de l’information, les managers et dirigeants auront de la matière pour optimiser son processus de décisions stratégiques. C’est ce qu’on appelle la Business Intelligence.
Les différentes techniques de data analysis
Il existe de nombreux moyens d’analyser les données :
L’analyse de texte
C’est la méthode qui permet d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations stratégiques.
L’analyse diagnostique
Il s’agit d’une technique permettant de comprendre les causes d’un fait ou d’un événement grâce à l’analyse statistique des données. Cela permet de trouver des réponses et des nouvelles solutions plus performantes.
L’analyse statistique
Cette technique permet d’utiliser les données pour comprendre ce qu’il se passe au présent. Elle consiste à observer des données passées dans un tableau pour leur faire dire des informations importantes. Au sein de cette technique, on pratique la collecte, l’analyse, la présentation ainsi que la modélisation des données.
L’analyse prescriptive
Il s’agit d’interroger toutes les informations, présentes ou passées, afin de trouver des solutions pour prendre la bonne décision ou résoudre des problèmes.
L’analyse prédictive
Il s’agit d’analyser les données en vue de prédire les probabilités futures.
Toutes ces techniques permettent d’aller vers des finalités différentes. L’analyse de données permet à la fois de comprendre les informations, mais aussi de trouver des solutions performantes pour la suite. Le data analyst est donc un poste clef pour l’entreprise.