Le Data Analytics est un ensemble de méthodes statistiques visant à tirer des conclusions de masses d’informations. Cette science s’appuie sur les innombrables données récoltées par une entité pour comprendre certains phénomènes et ainsi mieux les anticiper.

Dans le monde de l’entreprise, cela permet par exemple de prendre les décisions les plus adéquates le plus rapidement possible. Grâce au développement de la science, les analystes sont équipés d’outils à but descriptif, prédictif ou prescriptif et peuvent ainsi faire parler les données.

Quelle est la différence entre le Data Mining et le Data Analytics ?

A la différence du Data Mining qui fouille les données, le Data Analytics se focalise sur des données brutes afin d’en tirer des conclusions plus sommaires, sans rechercher de modèles cachés.

Le but est d’en ressortir des informations compréhensibles et accessibles pour tous, de faire parler les données. Des données qui ne sont pas observables de prime abord et nécessitent d’être traitées.

Elles sont souvent traduites par des représentations graphiques pour être encore plus facilement appréhendées.

Les différents types de Data Analytics

On distingue 3 sortes de domaine analytique. Chacun d’eux possède un but précis et participe à sa manière à la prise de décision la plus adéquate.

  • L’analytique à but descriptif permet comme son nom l’indique de décrire un phénomène. C’est certainement la méthode la plus connue, elle consiste à transformer les données en connaissances.
    En ayant 100 visiteurs sur son site Internet pour 1 acheteur, on en déduit que le taux de transformation est de 1%. Cette donnée permet de se rendre compte de la faible transformation et donc mettre en place une stratégie pour contrecarrer ce mauvais point.
  • L’analyse prédictive a elle pour objectif de prévoir. Le but est dans ce cas de figure d’anticiper de potentiels événements. Cette analyse se rapproche du travail du Data Miner qui fournit des modèles.
  • Enfin l’analytique prescriptif permet lui de choisir entre plusieurs actions proposées afin d’agir le résultat final.

Exemples concrets d’utilisation

Les Data Analyst interviennent quotidiennement dans les entreprises et recherchent sans cesse les données pertinentes selon les directives qu’ils reçoivent.

Un site marchand a par exemple recours à l’analyse de données pour déterminer le comportement des visiteurs sur leur site.

Les études menées peuvent dégager les tendances comportementales des utilisateurs tout en utilisant des données multiples et complexes.

En fonction des résultats, l’entreprise peut décider de la marche à suivre en termes de fidélisation, d’offres supplémentaires ou bien même de la restructuration de certaines pages du site. Évidemment plus les données collectées en amont sont importantes, plus les enseignements tirés sont précis.

Autre exemple, en période de soldes, les boutiques vont décider en amont des remises à effectuer. Selon les premières tendances de ventes, la remise pourra être accentuée ou bien laissée au même taux.

Si un article est jugé suffisamment “accéléré” par un remise à -20%, il y a de fortes chances qu’il reste à ce taux. En revanche, si les Data Analyst remarque qu’un article soldé à -20% ne voit pas ses ventes boostées, alors la direction de l’offre prendre certainement la décision de passer cet article à une remise supérieure.


Source : Samabac

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