Data Analytics

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




Notre expertise Data Analytics

- 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

- 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

- 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.

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.

Foire aux questions
Les solutions de Business Intelligence facilitent 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 passé 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 voire 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 :
- Les données structurées : elles sont formatées et organisées afin d’en extraire des informations. Ces données sont stockées dans des bases de données.
- 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 ou d’emails.
- 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 centralisé. 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.