Data Analytics, vous avez dit Data Analytics ?

L’analyse des données n’est pas nouvelle, mais le volume croissant de données collectées et les technologies d'analyse avancées disponibles aujourd’hui, permettent d’analyser, d’interpréter et d’améliorer les décisions opérationnelles ainsi que l’expérience client (CX) et utilisateur (UX). L’usage en temps réel des données devient une variable essentielle de la prise de décision opérationnelle.

Pourquoi l’analyse de données est importante pour votre entreprise ?

Les données récoltées au fur et à mesure de vos transactions et relations vont vous permettre de :

 Optimiser vos performances opérationnelles et vos processus de prise de décision.

 Identifier les opportunités et perspectives de croissance de votre marché en anticipant les risques.

 Améliorer l’expérience utilisateur et client en analysant les comportements afin de personnaliser vos produits et d’adapter votre chaine d’approvisionnement.

 Stimuler l'innovation pour développer de nouveaux produits et services et les mettre rapidement sur le marché.

Pour illustrer la valeur ajoutée apportée par l’analyse de données, nous avons sélectionné les trois exemples ci-dessous :

Avec plus de 65 millions d’abonnés dans plus de 50 pays, le leader mondial de service de streaming, utilisele Data Analytics pour traiter ses mégadonnées. L’un des usages connus est de proposer à chaque utilisateur des programmes grâce à la compréhension de ses habitudes et des modèles de prédiction.

Dans l’industrie, avec l’adoption massive de l’internet des objets (IoT) (Cf Industrie 4.0: L'Internet industriel des objets (IIoT)), l’analyse prédictive des systèmes et équipements connectés et intelligents permettent l’émergence de la maintenance prédictive. L’objectif est d’anticiper les pannes en analysant l’historique de fonctionnement des machines en corrélation avec les données transmises chaque jour, pour prédire les résultats futurs et la probabilité que divers résultats se produisent.

Selon l’étude du cabinet McKinsey, la maintenance prédictive permettra aux entreprises d’économiser 630 milliards de dollars d’ici 2025.

Dans le secteur du e-commerce, les services marketing collectent les données issues de sites web sur les produits et services que les utilisateurs achètent et parcourent. Grâce à l’analyse de ces informations, l’expérience client est améliorée et permet à l’entreprise de réduire le taux de désabonnement de ses clients et ainsi générer une augmentation des revenus.

Bien exploitées, vos données vous assureront un avantage concurrentiel réel et rapide en utilisant pleinement le potentiel de vos plateformes et applications numériques.

Comment tirer profit de l’analyse de données ?

Pour bien exploiter les données et générer de la valeur, il est important de déployer au sein de votre entreprise plusieurs processus afin de mettre en œuvre :

- La gestion des données (Data Management) entrantes et sortantes de vos systèmes pour collecter, stocker, exploiter et sécuriser les données.

- L’exploration des données (Data Mining) vous permettant de préparer, manipuler et analyser de grandes quantités de données via des algorithmes d’analyses supervisées ou non-supervisées selon les usages.

- L’analyse prédictive (Predictive Analytics) vous aidant à analyser les données historiques pour prédire les résultats futurs et la probabilité que divers résultats se produisent.

- L’apprentissage automatique (Machine Learning) permettant l’automatisation et l’analyse en temps réel de mégadonnées pour prédire les résultats sans que quelqu'un ne programme explicitement le système pour arriver à cette conclusion.

Selon les prédiction de Gartner « Top 10 Trends in Data and Analytics for 2020»,  le passage du pilotage à l'opérationnalisation de l'Intelligence Artificielle dans l’analyse des données est prévu d’ici la fin 2024.

Cette évolution est liée à la généralisation de nouvelles techniques de formation de modèles telles que l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage distribué.

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