L'analytique avancée et son importance pour votre entreprise

L'analytique avancée implique des techniques complexes et modernes que les organisations utilisent pour faire de meilleures prédictions et prendre de meilleures décisions commerciales. 

Traditionnel Analyse des données et les techniques d'intelligence d'affaires semblent être inefficaces pour de nombreux cas d'utilisation dans ce monde en progrès technologique. 

De nos jours, de nombreuses organisations passent des méthodes traditionnelles aux techniques modernes et exploitent désormais les avantages de l'analyse avancée.

De nombreuses techniques utilisées dans l'analyse avancée englobent l'intelligence artificielle (IA), machine learning (ML), et plus encore pour aider les organisations de diverses manières. 

Qu'il s'agisse de développer des campagnes marketing, de trouver des failles dans les nouvelles politiques institutionnelles ou d'améliorer la sécurité des systèmes bancaires, l'utilisation de l'analytique avancée se développe. 

Dans cet article, je vais discuter des analyses avancées et de leur importance pour votre entreprise.

Let’s start!

What Is Advanced Analytics?

L'analyse avancée est une méthodologie d'analyse de données exploitant différents outils et techniques d'analyse pour prévoir des événements, prédire un résultat, prendre de meilleures décisions et obtenir des informations précieuses afin d'améliorer les activités. 

Les techniques d'analyse utilisées ici sont l'IA, les algorithmes ML, la modélisation prédictive, l'automatisation des processus métier, l'apprentissage en profondeur, et plus encore pour apprendre et analyser des données d'entreprise provenant de plusieurs sources. Les solutions et outils d'analyse avancée étendent et combinent l'analyse prescriptive et prédictive pour visualiser les données, trouver des modèles et améliorer la prise de décision.  

L'analyse avancée est utilisée dans divers secteurs et entreprises, notamment l'exploration de données, le marketing, la publicité et la cybersécurité. De nombreuses entreprises l'utilisent pour mieux comprendre leur activité, trouver des failles dans les politiques, anticiper la dynamique du marché, trouver de nouvelles tendances du marché et l'utiliser à de nombreuses autres fins.

De nombreuses méthodologies complexes, telles que la culture numérique, l'analyse de clusters, le traitement d'événements complexes, les statistiques multivariées, l'intelligence décisionnelle, etc., devraient également être incluses dans l'analyse avancée.

La liste des méthodologies sous l'égide de l'analyse avancée ne cesse de s'allonger et, avec le temps, de nouvelles techniques sont adoptées. Cependant, les tâches de base que cette méthode d'analyse aide à accomplir sont la segmentation, la classification, la corrélation, la prévision et l'association.

• La segmentation aide à combiner différentes données similaires
• La classification aide à classer les éléments non classés
• La corrélation est une tâche qui identifie le lien entre les propriétés des éléments
•  La tâche de prévision donne à l'entreprise un résultat futur prévisible
• L'association aide l'entreprise à évaluer le nombre de fois qu'une occurrence conjointe de deux données peut se produire dans un ensemble de données brutes. Il aide également à identifier la dérivation des règles

Advanced Analytics: Benefits

L'analyse avancée est une méthode puissante utilisée par de nombreuses entreprises à travers le monde. Il donne aux entreprises accès à de nombreuses techniques d'analyse de données qui les aident à éviter les défis commerciaux et à développer l'organisation. 

Les avantages des analyses avancées sont :

• Prévision précise : Le principal avantage de l'analyse avancée qui a attiré la plupart des entreprises est le haut niveau de précision des prévisions. Contrairement aux anciens outils de BI qui utilisent encore des éléments d'incertitude, l'analyse avancée peut prédire les résultats plus efficacement et vous aider à décider si vous devez prendre vos décisions d'affaires dans cette direction.

• Meilleure gestion des risques : Le risque fait partie intégrante de toute entreprise, et l'analyse avancée constitue la meilleure solution pour le minimiser. La précision élevée des prévisions aide l'organisation à mieux gérer les risques et limite les risques d'erreurs coûteuses. Que vous démarriez une nouvelle entreprise ou que vous lanciez un produit, les analyses avancées peuvent vous aider à prévenir les pertes potentielles.

• Approfondir les détails : Grâce à des outils d'analyse avancés, vous pouvez obtenir des informations exploitables plus approfondies sur les données du marché. En analysant la dynamique du marché et en utilisant la modélisation prédictive, vous pouvez identifier le potentiel de votre prochaine étape commerciale sur le marché.

• Décisions plus rapides : Avec des prévisions futures très précises, vous pouvez prendre des décisions plus rapides sur n'importe quelle stratégie commerciale. Il vous aide à soutenir toute décision où vous avez prédit un résultat favorable.
• Limite les préjugés : Un autre avantage majeur de la mise en œuvre d'analyses avancées est sa capacité à réduire les biais cognitifs qui peuvent avoir un impact négatif sur toute décision commerciale. L'analyse avancée utilise l'apprentissage automatique et l'IA qui vous donne un résultat plus axé sur les données et une solution logique à une décision.
• Anticiper les opportunités et les problèmes : En utilisant des outils d'analyse avancés et fiables, les entreprises peuvent identifier de nouvelles opportunités sur le marché et agir en fonction de la demande. De plus, cela peut également vous aider à repérer les problèmes potentiels dans votre approche commerciale et à apporter des modifications en conséquence.

Techniques of Advanced Analytics

L'analyse avancée implique une variété de techniques qui fonctionnent ensemble pour aider les organisations à faire des prédictions et à prendre des décisions commerciales. Voici quelques techniques populaires :

• Exploration de données : L'exploration de données est l'une des techniques les plus utilisées pour identifier les modèles, les lacunes et les tendances avec un ensemble de données donné. Cela aide également à établir une relation entre les variables d'un ensemble de données pour résoudre des problèmes potentiels. L'exploration de données combine l'IA, les statistiques et l'apprentissage automatique pour effectuer des tâches efficacement.
• Analyse des sentiments: Analyse des sentiments est une technique moderne qui utilise le traitement du langage naturel (TAL), la biométrie et l'analyse de texte pour vérifier si le texte est négatif, neutre ou positif. Il aide les entreprises à analyser l'émotion de leurs clients potentiels et la façon dont ils perçoivent une marque ou un nouveau produit.
• Analyse des mégadonnées : Il s'agit d'une autre technique bien connue qui est mise en œuvre dans l'analyse avancée pour évaluer une grande quantité de données non structurées, semi-structurées et structurées. Cette technique est très utile pour découvrir les tendances du marché, la corrélation entre les entités, les modèles cachés, les goûts des clients et d'autres informations cachées à partir d'un grand ensemble de données.

• Visualisation de données: Visualisation de données présente les données sous forme graphique. Il s'agit d'une pratique d'analyse standard des entités commerciales pour présenter l'analyse et d'autres informations par le biais d'une représentation graphique. La visualisation des données est plus que de simples graphiques et organigrammes ; il montre beaucoup plus d'informations, comme la façon dont votre entreprise se porte et où elle se dirige. 

• L'analyse par grappes: L'analyse avancée utilise l'analyse de clusters pour analyser des ensembles de données non structurés et identifier des clusters de points de données similaires. Il s'agit d'une méthode d'analyse courante qui aide les entreprises à classer les données non structurées et à les utiliser pour trouver des informations connexes. Non seulement les similitudes, cette technique aide également à trouver des différences dans ces points de données et à les présenter visuellement.
• Apprentissage automatique Sans aucun doute, l'apprentissage automatique est une technique d'analyse avancée très utilisée où il apprend des informations vitales à partir de sources de données collectées et produit un modèle détaillé. Cela aide à identifier des modèles complexes et à créer des prévisions précises qui aideront à décider de la feuille de route de l'organisation.

• Traitement des événements complexes : Le traitement d'événements complexes est une méthode utile qui permet de suivre et d'analyser des flux de données structurées en temps réel et de prévoir des conclusions exploitables très précises. Il utilise une technique spécialisée de correspondance de modèles pour reconnaître tout événement ou action et fournir toutes les informations vitales sur la façon de réagir à cet événement.

• Analyse de cohorte : Cette technique aide à diviser d'énormes ensembles de données en ensembles connexes et à utiliser les informations pour faire votre prochain pas sur le marché cible. 

Les entreprises utilisent cette technique pour désencombrer de grandes quantités d'informations sur les clients en fonction de différentes analyses, puis les séparer en groupes liés. Il est souvent utilisé pour tester l'exactitude des hypothèses de différentes hypothèses basées sur des données d'échantillon. 

• Modélisation prédictive : La modélisation prédictive est largement utilisée par les entreprises car elle les aide à faire des prédictions sur les résultats futurs d'une stratégie commerciale. La prédiction est basée sur des données historiques, et cette technique utilise l'apprentissage automatique et la modélisation statistique pour prévoir le résultat. Et en utilisant des prédictions, les entreprises peuvent décider de leurs prochains mouvements en conséquence tout en minimisant les risques.
• Analyse de simulation : L'analyse de simulation est bénéfique pour les entreprises car cette technique vous aide à prédire les résultats alternatifs qui peuvent se produire pendant, avant ou après la mise en œuvre d'une décision.
• Statistiques multivariées : Il s'agit d'une technique très avancée qui implique différentes méthodes pour examiner le lien entre différentes variables au sein d'un ensemble de données. Il identifie la connexion en même temps pour fournir un résultat précis.
• Analyses de flux : L'analyse de flux est une technique avancée moderne qui évalue en continu les données de flux à large bande passante, et cela également en temps réel. De nombreuses entreprises gérant des magasins en ligne utilisent souvent cette technique pour comprendre différentes informations liées aux ventes et au comportement des clients.
• Analyse prescriptive: L'analyse prescriptive est souvent utilisée par les organisations car elle combine les attributs de l'analyse prédictive et de l'intelligence d'affaires. Cette technique aide les organisations à décider de la prochaine étape et à ouvrir la voie en fonction des enregistrements passés.

Business Intelligence vs. Advanced Analytics

L'intelligence d'affaires (BI) et l'analytique avancée sont les deux choix les plus populaires pour les organisations commerciales pour les aider à prendre des décisions très précises basées sur des données. Même s'ils visent des tâches similaires, il existe de nombreuses différences entre eux.

Use Cases of Advanced Analytics

L'analytique avancée peut être utilisée de plusieurs manières dans votre écosystème d'entreprise actuel, par exemple :

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : L'analyse avancée peut aider votre organisation à évaluer la demande, à modifier les préférences des clients, à s'adapter aux fluctuations des coûts et à créer une chaîne d'approvisionnement dynamique. Il rend la chaîne d'approvisionnement adaptable aux changements rapides du marché et contribue à réduire les retards, à réduire les coûts de distribution et à rationaliser les processus.

• Réalisation d'analyses marketing : Il aide les entreprises à réaliser des campagnes marketing personnalisées et ciblées et à vendre des produits. De cette façon, vous pouvez éviter les stratégies inefficaces et réduire le gaspillage d'argent. En analysant les résultats futurs, vous pouvez identifier les chances de vente incitative et de vente croisée et également améliorer expérience client.
• Rationalisation des opérations commerciales : Grâce à des analyses avancées, vous pouvez rationaliser vos opérations et les adapter aux tendances changeantes du marché. Contrairement aux outils de BI qui peuvent ne pas s'adapter de manière appropriée aux conditions changeantes du marché, les analyses avancées peuvent aider à améliorer les performances, les revenus et la productivité de votre organisation.
• Analyse des vecteurs de risque : En mettant en œuvre des analyses avancées, les entreprises peuvent analyser d'énormes ensembles de données et des flux de données en temps réel. Cela vous permet de détecter des modèles dans les données qui peuvent présenter des risques plus importants pour l'organisation. Qu'il s'agisse de fraude sur les paiements, d'échappatoires aux polices, de passifs d'assurance ou de surveillance de la réputation des clients, l'analyse avancée peut aider à atténuer les risques et à économiser de l'argent.

Some Advanced Analytics Tools

# 1. Comté 

Comté est un outil d'analyse avancé efficace qui peut vous aider à obtenir des informations plus approfondies sur votre entreprise à partir de vos applications. Il est disponible sur un cloud privé ou peut être auto-hébergé. Il vous permet de suivre les performances de votre produit ainsi que le comportement et le parcours du client sur les applications de bureau, Web et mobiles. 

Caractéristiques et avantages:

• Propriété et contrôle complets des données 
• Il est extensible à l'aide de plugins
• Accès simplifié aux données avec des tableaux de bord personnalisables
• Analyse des produits 
• Soutien à la stratégie de suivi
• Notifications push interactives
• E-mail et rapport d'incident 
• Une plus grande sécurité avec les autorisations des utilisateurs
• Amélioration de la confidentialité des données grâce au respect des réglementations de conformité telles que HIPAA, GDPR et COPPA

Sur GitHub, il a recueilli plus de 5.1 949 étoiles et XNUMX forks au total. 

# 2. Sur-ensemble Apache

Super ensemble est une plateforme d'exploration et de visualisation de données par Apache. Cette solution moderne et prête pour l'entreprise l'intelligence d'entreprise peut augmenter ou remplacer les outils de BI propriétaires pour de nombreuses entreprises.

Caractéristiques et avantages:

• Vous pouvez créer des graphiques rapidement à l'aide de l'interface sans code de Superset 
• Effectuez des requêtes avancées avec le puissant éditeur SQL basé sur le Web 
• Définissez rapidement des métriques et des dimensions personnalisées avec une couche sémantique légère
• Prend en charge presque toutes les bases de données SQL prêtes à l'emploi 
• Visualisation des données avec de nombreuses belles visualisations comme des graphiques à barres, des visualisations géospatiales, etc. 
• Options extensibles pour l'authentification de sécurité et les rôles
• Couche de mise en cache configurable et légère pour simplifier le chargement de la base de données
• Personnalisation avec une API

Il s'intègre également assez bien à plusieurs sources de données et possède une architecture cloud native conçue à partir de zéro pour une mise à l'échelle facile. 

# 3. Great Expectations 

Great Expectations (GX) permet aux équipes de données de développer une compréhension commune des données collectées grâce à un meilleur profilage, une meilleure documentation et des tests de qualité. Il vous aide à gérer votre pipelines de données déployer efficacement et rapidement des tests de qualité flexibles et extensibles.

Caractéristiques et avantages:

• S'intègre parfaitement dans la pile technologique actuelle et s'intègre aux pipelines CI/CD 
• Accéléré découverte de données, même pour des volumes de données plus importants 
• Documentation des données générée automatiquement
• Meilleur contrôle et maintenance des données avec des procédures de gouvernance et de sécurité
• Alertes et notifications 
• S'intègre bien avec de nombreux systèmes et outils comme AWS S3, GCP, etc.

Sa documentation est facile à comprendre pour les utilisateurs non techniques et techniques. 

Resources to Learn Advanced Analytics 

# 1. Analyse avancée des données avec Python

Ce cours vous aidera à maîtriser l'analyse avancée en utilisant Python et en résolvant des problèmes en temps réel. 

# 2. Advance Analytics with Excel – ensemble d'outils d'analyse de données/Solver

Ce cours enseigne l'analyse avancée des données dans Excel à l'aide d'outils d'analyse de données, tels que Toolpak pour les statistiques et Solver pour l'optimisation linéaire.

# 3. Analytique avancée avec Spark - Patterns for Learning

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	Analytique avancée avec Spark : modèles d'apprentissage à partir de données à grande échelle		$41.45	Acheter sur Amazon

Ce livre pratique rédigé par quatre data scientists de Cloudera vous permet d'effectuer une analyse de données à grande échelle à l'aide de Spark. Vous trouverez ici des exemples d'approche et de résolution de différents problèmes d'analyse. 

# 4. Analytique avancée dans Power BI avec R et Python

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	Analytique avancée dans Power BI avec R et Python : ingestion, transformation, visualisation	Aucune évaluation pour le moment	$22.19	Acheter sur Amazon

L'auteur Ryan Wade a donné des recettes Python et R pour vous aider à appliquer différents langages dans le domaine de l'analyse de données à votre travail dans MS Power BI. 

# 5. Analytique avancée avec Excel 2019

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	Analyses avancées avec Excel 2019 : Effectuez une analyse de données à l'aide des fonctionnalités les plus populaires d'Excel…	Aucune évaluation pour le moment	$29.95	Acheter sur Amazon

L'auteur Manisha Nigam vous permet d'explorer diverses méthodes et méthodes d'analyse complexe, de consolidation de données et de prévisions basées sur les tendances récentes. 

Conclusion

L'analyse avancée peut s'avérer être une stratégie commerciale très efficace et efficiente pour vous aider à développer et à façonner vos objectifs tout en atténuant les risques. Il évolue constamment avec l'avancement des technologies, ajoutant plus de spectres et devenant plus utile. Les grandes marques utilisent déjà des analyses avancées, et bientôt elles se répandront parmi d'autres.

Vous pouvez également explorer Analyse augmentée.