L’analytique descriptive est la forme la plus élémentaire de l’analyse des données. Une recherche rapide sur Google montre que ce type d’analytique est principalement utilisé pour répondre à la question « quoi » ou « que s’est-il passé ? »
Le rôle de l’analytique descriptive consiste à analyser des données actuelles ou passées afin de révéler des tendances ou des anomalies. Cette méthode sert souvent à suivre les indicateurs métier et les indicateurs clés de performance (KPI) afin de montrer les progrès accomplis vers les objectifs.
Par exemple, le chiffre d’affaires mensuel, le nombre de nouveaux clients, le nombre de produits vendus et la note moyenne à un test sont autant de types de données descriptives.
L’analytique descriptive, c’est exactement cela : une description. Les données sont analysées telles quelles. D’autres types d’analyse des données, comme l’analytique diagnostique, doivent être utilisés pour transformer des données brutes en informations exploitables.
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Quels sont les 3 principaux types d’analyse des données ?
Bien que l’analytique descriptive soit la forme fondamentale de l’analyse des données, trois autres types clés sont aujourd’hui utilisés dans de nombreuses organisations : l’analytique diagnostique, prédictive et prescriptive. Ces trois types sont souvent utilisés après l’analytique descriptive pour approfondir l’analyse.
Analytique diagnostique
L’analytique diagnostique constitue souvent l’étape suivante après l’analytique descriptive. Elle vise à « diagnostiquer » les données en répondant à la question « pourquoi ? »
Par exemple, un rapport de données descriptives peut montrer que le chiffre d’affaires a augmenté au cours du trimestre. L’analytique diagnostique va toutefois plus loin en analysant les raisons de cette hausse. Les méthodes utilisées vont de l’analyse statistique aux probabilités.
Analytique prédictive
L’analytique prédictive va plus loin que les analytiques descriptive et diagnostique en utilisant les données actuelles et passées pour prédire l’avenir.
Par exemple, ce type d’analytique est fréquemment utilisé dans l’industrie manufacturière. Les données des machines sont extraites au fil du temps et analysées afin d’identifier des tendances susceptibles de prédire une panne future. Si une anomalie est détectée, la maintenance ou les réparations peuvent être effectuées avant qu’un arrêt imprévu ne survienne.
La modélisation des risques constitue un autre cas d’usage de l’analytique prédictive. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser les données pour comprendre différents risques financiers et les atténuer avant qu’ils n’aient un impact négatif sur leurs activités.
Analytique prescriptive
L’analytique prescriptive utilise des processus avancés tels que l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle (IA) et des algorithmes intelligents pour « prescrire » ou recommander un plan d’action fondé sur les données. Dans certains cas, ce processus consiste à effectuer des actions précises en fonction des résultats.
Prenons par exemple notre cas d’usage manufacturier évoqué plus haut. Un fabricant peut détecter une future panne de machine au cours du processus d’analyse prédictive. Une analytique prescriptive plus intelligente peut toutefois révéler que la panne est imminente et qu’un arrêt doit être déclenché pour éviter d’autres dommages.
L’analytique prescriptive se démocratise progressivement à mesure que des technologies telles que l’IA continuent d’évoluer. De récentes données montrent que la taille du marché de l’analytique prescriptive devrait atteindre 12,35 milliards de dollars US d’ici 2026.
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Comment l’analytique descriptive est-elle traitée ?
Les données brutes sont rarement prêtes à fournir des informations exploitables. Par exemple, elles peuvent être non structurées, c’est-à-dire ne pas suivre un modèle de données précis, ce qui les rend difficiles à analyser. De plus, les données peuvent être réparties entre une multitude de sources disparates, du CRM d’une organisation aux bases de données publiques.
C’est ici que commence le processus d’analytique descriptive. Tout d’abord, les données doivent être regroupées depuis toutes leurs sources en un seul endroit, par exemple dans un entrepôt de données. Cette étape est réalisée grâce à des processus tels que ETL (extraction, transformation, chargement) ou la virtualisation des données.
Une fois regroupées, les données peuvent être nettoyées et organisées. Le nettoyage des données consiste par exemple à supprimer les données en double ou incomplètes d’un ensemble de données. Cette étape garantit la fiabilité des données, ce qui est essentiel lorsqu’elles servent à prendre des décisions.
Une fois les données nettoyées, l’étape d’analyse peut commencer. Autrefois, les données étaient chargées dans des feuilles de calcul, puis analysées à la recherche de tendances. Aujourd’hui, de nombreux outils et plateformes logicielles évitent toutefois le recours à ces feuilles de calcul fastidieuses.
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4 exemples concrets d’analytique descriptive
L’analytique descriptive est la forme d’analyse des données la plus courante. Elle est utilisée dans tous les secteurs, niches et marchés, pour des tâches allant de la détermination des budgets annuels à l’identification des tendances de consommation.
Établissement de rapports financiers
L’analytique descriptive peut servir à surveiller la santé financière de toute organisation. Les entreprises peuvent par exemple extraire des données allant du chiffre d’affaires mensuel au nombre de produits vendus au cours d’une semaine donnée.
Ces données descriptives peuvent ensuite aider les parties prenantes à dégager des informations et à prendre des décisions concernant le développement futur des produits, les objectifs commerciaux, l’achat d’actifs et bien plus encore.
Suivi de la réussite des campagnes marketing
De nombreuses organisations utilisent l’analytique descriptive pour vérifier les performances de leurs campagnes marketing. Les données descriptives peuvent par exemple fournir des informations sur les conversions, les nouveaux prospects, les nouveaux clients et les dépenses marketing.
L’analytique descriptive peut également aider à combler le fossé entre les initiatives marketing traditionnelles et le marketing numérique. Les données peuvent par exemple mettre en évidence des tendances liées aux impressions sur les réseaux sociaux, au taux de rebond d’un site web et même aux clics sur les publicités Facebook d’une entreprise.
Ces données servent ensuite à orienter les futures campagnes marketing, qui ont un impact direct sur la réussite d’une entreprise.
Suivi des performances globales de l’entreprise
Les données descriptives peuvent aller bien au-delà du suivi des finances ou des campagnes marketing. Elles peuvent aider à comprendre les performances globales d’une entreprise en révélant des informations telles que le taux de croissance, le taux d’attrition ou encore l’engagement des employés.
Ces données donnent aux parties prenantes les preuves nécessaires pour prendre des décisions commerciales avisées et faire progresser leur organisation. Elles contribuent également à cerner les risques commerciaux potentiels qui doivent être atténués.
Identification des tendances
L’usage des données descriptives qui concerne peut-être le plus grand nombre de secteurs consiste tout simplement à identifier les tendances.
Dans l’industrie manufacturière, par exemple, les données des machines peuvent être analysées afin de repérer des problèmes mécaniques persistants qui, s’ils ne sont pas résolus, pourraient entraîner un arrêt prolongé. Dans le secteur de la santé, les données descriptives peuvent servir à suivre l’état de santé des patients et à améliorer les résultats des soins.
Outils d’analytique descriptive
De nombreux outils peuvent être utilisés pour l’analytique descriptive. De nombreuses plateformes collectent par exemple les données, puis fournissent des informations au moyen de tableaux de bord interactifs. Plutôt que de tenter d’extraire des informations d’une feuille de calcul, ces plateformes utilisent des graphiques et des diagrammes intuitifs pour vous aider à visualiser les données en un coup d’œil.
Voici quelques exemples d’outils d’analytique descriptive populaires :
- SAP Analytics Cloud
- SAS
- Tableau
- Apache Spark
- Sisense
Le marché de l’analytique descriptive
Selon des données récentes, 97 % des organisations investissent dans des initiatives liées aux données. Et le marché du big data devrait atteindre 473,6 milliards de dollars US d’ici 2030. En d’autres termes, les données sont reines et les organisations ne peuvent pas aller de l’avant sans elles.
Malheureusement, de nombreuses organisations peinent à exploiter efficacement leurs données. Une autre étude a révélé que seules 26,5 % des entreprises sont parvenues à créer une organisation pilotée par les données.
De nombreux facteurs sont en jeu, comme le manque de spécialistes des données, mais certaines difficultés de croissance sont liées à la complexité de l’analyse des données. Après tout, ses composantes sont nombreuses, des types de données aux modèles analytiques.
Cependant, en revenant aux fondamentaux de l’analytique, on peut la considérer pour ce qu’elle était censée être à l’origine : un outil permettant de répondre à la simple question « quoi ». Cette question trouve sa réponse dans le type fondamental d’analyse des données : l’analytique descriptive.
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