Data Analytics

Ou comment analyser des données
Traiter une masse de données conséquente
Explorer simplement la data
Disposer de modèles de données prêts à l’emploi
Bénéficier de fonctionnalités analytiques avancées
data analytics

Le Data Analytics, qu’est-ce que c’est ?

Une fois les données collectées, consolidées et normalisées, votre solution de Business Intelligence va déployer ses fonctionnalités de Data Analytics. Le but ? Tirer des conclusions et décisions stratégiques à partir de la masse de données collectées. Il s’agit par exemple de trouver des corrélations inconnues, tendances de marché ou insights consommateurs. On parle aussi de Big Data Analytics, le processus d’analyse de grands ensembles de données.

Les éléments clés du processus de Data Analytics

Sources de données
Traitement des données et puissance de calcul
Modèle analytique et exploration de données
Partage et stockage des résultats

Pourquoi avoir recours au Data Analytics ?

L’analyse de vos données sera le facteur clé de votre croissance de demain.
Data Analytics
Traiter des énormes volumes de données brutes
indicateurs data analytics
Exploiter vos données avec des traitements analytiques
analyse de donnees
Valoriser les données pour faciliter vos processus décisionnels
culture data analytics
Développer une culture data-driven

Notre expertise Data Analytics

Vous souhaitez explorer vos données ? Pour qu’elles deviennent un levier de croissance, il faut les exploiter avec les bonnes méthodes, les bons processus de collecte, les bonnes techniques d’analyse de données et les bons outils BI. Nos experts BI mettent leurs compétence et expérience à votre disposition.
audit besoins data analytics
Intégration des données
  • Identification des sources de données
  • Entreposage des données dans un data warehouse correctement dimensionné
  • Mise en forme et traitement des données
  • Validation de la qualité des données
infrastructure solution data analytics
Analyses des données collectées
  • Exploration des données
  • Mise en place des modèles de données
  • Déploiement de la solution décisionnelle
  • Selon besoin, mise en place des fonctionnalités d’analyse prédictive
  • Architecture Big Data si besoin
  • Visualisation des données
formation data analytics
Formations à votre solution de Business Intelligence
  • Formations
  • Mise en place de tableaux de bord pré-paramétrés
  • Assistance utilisateurs

Exemples d’utilisation du Data Analytics

Le secteur bancaire analyse les transactions et les dépenses pour détecter des comportements anormaux et ainsi empêcher les fraudes de carte bancaire ou les usurpations d’identité.

Le Data Analytics est aussi utile pour les services marketing pour étudier le comportement des consommateurs et leur recommander des ventes croisées selon leur profil, leur historique, etc. La connaissance client accrue permet une meilleure segmentation.

Les RH peuvent avoir recours au traitement analytique des données pour déterminer les profils les plus intéressants grâce aux données récoltées (données de réseaux sociaux, données de base de données…).

Il s’agit là de véritables outils d’aide à la décision.

data analytics report

Vous souhaitez faire de l'analyse de données ?

Contactez nos data analysts pour

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  • évaluer vos besoins
  • et répondre à toutes vos interrogations.
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Foire aux questions

Les solutions de business intelligence facilite les analyses de données. Pas besoin d’être un data scientist pour effectuer des requêtes. Avec un outil de BI, vous pouvez tirer profit des données en réalisant :

  • des analyses descriptives : il s’agit d’examiner le passer pour mieux comprendre l’avenir. 
  • des analyses diagnostiques. Il s’agit de comprendre pourquoi un évènement s’est produit. 
  • de l’analyse prédictive. Il s’agit d’utiliser des analyses statistiques et chiffres antérieurs pour produire l’avenir. 
  • des analyses prescriptives combinant l’ensemble des types d’analyse de données. Il s’agit d’aboutir à des plans d’actions axés sur les données. 

Tout d’abord, il convient de définir le Big Data. Il s’agit de jeux de données complexes comprenant un gros volume de données. On parle des trois V pour caractériser le Big Data : Volume, Vitesse et Variété. 

Un logiciel d’analyse de données classique ne peut pas les traiter. La solution est de recourir aux algorithmes voir au machine learning qui permet de trier les données les plus intéressantes. 

L’analytique Big Data permet par ailleurs de traiter plusieurs problématiques en même temps. 

Hadoop est un framework Java particulièrement connu pour traiter et stocker les Big Data. L’entreposage de données est effectué sur des serveurs standard peu coûteux configurés en clusters. Le système de fichiers distribué Hadoop supporte des fonctionnalités de traitement concurrent et de tolérance aux incidents. 

Les analystes de données peuvent s’intéresser à trois types de données : 

  1. Les données structurées : elles sont formatées et organisée afin d’en extraire des informations. Ces données sont stockées dans des bases de données. 
  2. Les données non structurées textuelles ou non textuelles. Elles décrivent des données extérieures à un type de structure. Cela peut être des données issues d’images, de vidéos, d’emails. 
  3. Les données semi-structurées. Elles ne sont pas organisées en base de données mais des métadonnées associées à ces data permettent de les décrire pour en faciliter le traitement. 

La préparation des données suit différentes étapes : 

  • La collecte des données 
  • Le nettoyage de données ou data cleaning 
  • L’enrichissement de données 
  • La validation et de transformation des données 

L’objectif est de s’assurer que les données sont exactes et cohérentes avant de passer à l’analyse des données. 

Cela permet d’éliminer les données avec des valeurs manquantes, des doublons, des inexactitudes ou autres erreurs. 

Smart data est une technique d’analyse de données. Les données sont analysées directement à la source. Il n’y a plus besoin de les stocker dans un système centraliser. L’analyse de données est faite en temps réel sans passer par les phases de collecte et de conversion. 

Le délai de traitement des données est réduit à seulement quelques secondes.