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Analyse avancée
Qu'est-ce que l'analyse avancée ?
Date de publication : 10 juillet 2024
Contributeur : Cole Stryker
L'analyse avancée désigne un ensemble de techniques et d'outils sophistiqués utilisés pour analyser de grands volumes de données, découvrir des motifs cachés et fournir des informations exploitables.
Ces techniques vont au-delà de la business intelligence (BI) traditionnelle et des statistiques descriptives en employant des méthodes telles que l'analyse prédictive, l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML), la fouille de données et l'analyse statistique. L'objectif de l'analyse avancée est de permettre aux organisations de prendre des décisions fondées sur les données, de prédire les tendances futures et d'optimiser les processus métier.
En utilisant des algorithmes avancés et la puissance de calcul, l'analyse avancée peut traiter des jeux de données complexes et fournir des informations plus approfondies, ce qui conduit finalement à une amélioration de la performance, de l'innovation et de l'avantage concurrentiel.
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L'histoire de l'analyse avancée est ancrée dans l'évolution de l'analyse des données et de la technologie informatique, qui a progressé de manière significative au cours de plusieurs décennies.
Au début du XXe siècle, l'analyse des données était essentiellement manuelle et faisait appel à des méthodes statistiques de base et à des calculs simples. L'arrivée des ordinateurs au milieu du XXe siècle a révolutionné le traitement des données, permettant des analyses plus complexes. Au cours des années 1960 et 1970, le développement des bases de données et des systèmes de gestion des données a jeté les bases d'un stockage et d'une extraction efficaces de grands volumes de données.
Les années 1980 et 1990 ont vu l'essor des outils de BI, qui ont permis aux organisations de générer des rapports et de réaliser des analyses descriptives. Ces outils fournissaient des informations basées sur des données historiques, mais leurs capacités prédictives étaient limitées. Parallèlement, des progrès en matière de logiciels et de méthodologies statistiques ont ouvert la voie à des techniques d'analyse de données plus sophistiquées.
La fin des années 1990 et le début des années 2000 ont marqué le début de l'ère des big data, sous l'effet de la croissance exponentielle des données provenant d'internet, des médias sociaux et des technologies de détection. Cette période a vu le développement d'outils et de techniques d'analyse plus avancés, tels que la fouille de données, le machine learning et l'analyse prédictive et prescriptive. L'avènement de langages de programmation open source comme R et Python a démocratisé l'accès aux méthodes analytiques avancées.
Ces dernières années, les progrès de l'IA et du machine learning ont propulsé l'analyse avancée vers de nouveaux sommets. Le cloud computing a facilité le stockage et le traitement de vastes quantités de points de données. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données avec une rapidité et une précision sans précédent, et l'IA générative est un outil émergent dans ce domaine.
L'analyse avancée et l'analyse métier traditionnelle diffèrent sur plusieurs aspects clés, principalement en termes de complexité, de techniques et de résultats.
L'analyse traditionnelle se concentre sur l'analyse descriptive, répondant à des questions telles que « Que s'est-il passé ? » et « Pourquoi cela s'est-il produit ? ». Elle consistait à résumer les données historiques au moyen de mesures statistiques de base, de rapports et de techniques de visualisation. L'analyse avancée va au-delà de la description des événements passés pour prédire les résultats futurs et prescrire des actions. Elle comprend l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive, répondant à des questions telles que « Que va-t-il se passer ? » et « Que devons-nous y faire ? ».
L’analyse traditionnelle se caractérise par des outils et techniques plus simples tels que les requêtes SQL, l’agrégation de données de base et des outils de visualisation comme Excel ou des tableaux de bord de BI standard. L'analyse avancée emploie des méthodes sophistiquées comme l'IA, le ML, la fouille de données, le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la simulation. Elle utilise souvent des langages de programmation avancés (par exemple, Python, R) et des logiciels spécialisés.
Les méthodes traditionnelles traitaient des données structurées provenant de bases de données internes et utilisaient des ensembles de données relativement petits ou moyens. L'analyse avancée peut traiter de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources, y compris les big data des médias sociaux, des appareils IdO et des plateformes cloud.
L'analyse traditionnelle fournissait des informations sur les performances passées et aidait à comprendre les tendances historiques. Elle était utile pour générer des rapports et des tableaux de bord standards. L'analyse avancée offre des résultats plus approfondis, avec la modélisation prédictive, la prise de décision en temps réel et l'analyse de scénarios. Elle aide à optimiser les opérations commerciales, à identifier de nouvelles opportunités de valeur et à atténuer les risques.
L'analyse avancée englobe diverses techniques sophistiquées. Voici quelques-unes des principales techniques :
Analyse prédictive : cette technique utilise des données historiques, des algorithmes statistiques et le machine learning pour prédire les résultats futurs. Elle aide les organisations à prévoir les tendances, à identifier les risques et à saisir les opportunités.
Analyse statistique : cette technique utilise des méthodes statistiques pour collecter, examiner et interpréter les données. Elle comprend des tests d'hypothèse, des analyses de régression et des analyses de variance pour identifier les relations et les tendances au sein des données.
Analyse de texte : l'analyse de texte, ou fouille de textes, permet d'extraire des informations utiles à partir de données textuelles non structurées grâce au NLP, à l'analyse des sentiments et à la classification des textes.
Analyse des big data : cette technique permet de traiter et d'analyser des ensembles de données volumineux et divers (structurés, semi-structurés et non structurés) à l'aide de technologies telles que Hadoop, Spark et les bases de données NoSQL.
Analyse en grappe : cette technique utilise des algorithmes de clustering dans l'analyse avancée et la fouille de données pour regrouper un ensemble d'objets ou de points de données en clusters ou groupes.
L'analyse avancée s'appuie sur une série de technologies sophistiquées pour traiter et analyser des ensembles de données complexes. Voici quelques-unes des principales technologies utilisées :
Les technologies de l'IA permettent aux systèmes d'apprendre à partir des données, d'identifier des modèles et de faire des prédictions ou de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Les techniques comprennent l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond.
Les technologies NLP, telles que celles que l'on trouve dans l'API Google Cloud Natural Language ou IBM Watson, permettent d'analyser et de comprendre le langage humain, ce qui rend possible l'analyse de texte, l'analyse des sentiments et les fonctions de chatbot. Des logiciels comme SAS, RapidMiner et KNIME sont utilisés pour explorer de grands jeux de données afin de découvrir des modèles cachés, des corrélations et des informations grâce à des techniques de fouille de données.
Des technologies comme Apache Hadoop et Apache Spark facilitent le traitement et l'analyse d'ensembles massifs de données en fournissant des capacités de stockage distribué et de calcul parallèle. Les solutions modernes d'entreposage de données permettent aux organisations de stocker, de gérer et d'interroger efficacement de grands volumes de données structurées et semi-structurées.
Les scientifiques des données utilisent des bases de données modernes NoSQL telles que MongoDB, Cassandra et Elasticsearch, qui sont conçues pour gérer de grands volumes. Apache Kafka et Apache Flink permettent le traitement et l'analyse de données en temps réel, ce qui permet aux entreprises d'analyser les flux de données et de prendre des décisions à la volée. R et Python, avec leurs bibliothèques étendues pour l'analyse statistique et la science des données (telles que caret de R et scikit-learn de Python), sont largement utilisés pour effectuer des analyses statistiques complexes et construire des modèles de ML.
Des plateformes comme AWS, Microsoft Azure et IBM Cloud fournissent une infrastructure et des services évolutifs pour le stockage, le traitement et l'analyse de grands jeux de données, rendant l'analyse avancée plus accessible et plus rentable.
Les plateformes et applications d'analyse, telles que IBM Cognos, SAS Predictive Analytics et RapidMiner, permettent de créer des modèles prédictifs qui prévoient les tendances et comportements futurs sur la base de données historiques. Les outils d'analyse transforment également des données complexes en visualisations de données interactives et intuitives, aidant les utilisateurs à mieux comprendre les tendances, les modèles et les informations.
L'analyse avancée trouve diverses applications dans différents secteurs d'activité, permettant d'améliorer considérablement l'efficacité, la prise de décision et l'innovation.
Dans le secteur de la santé, l'analyse avancée est essentielle pour prévoir les épidémies, personnaliser les plans de traitement et optimiser les opérations hospitalières. En analysant les données des patients et leurs antécédents médicaux, les prestataires de soins de santé peuvent identifier des schémas indiquant des problèmes de santé potentiels, ce qui permet une intervention précoce et des traitements plus efficaces.
L'analyse avancée aide également à gérer les ressources hospitalières en prédisant les admissions de patients et en optimisant les niveaux de personnel, améliorant ainsi les soins aux patients et l'efficacité opérationnelle.
Dans l'industrie financière, les praticiens utilisent l'analyse avancée pour la détection des fraudes, la gestion des risques et la segmentation de la clientèle. Les institutions financières utilisent des réseaux neuronaux pour détecter des schémas de transaction inhabituels pouvant indiquer une activité frauduleuse, offrant ainsi un niveau de sécurité plus élevé à leurs clients.
Les équipes de gestion des risques utilisent des modèles prédictifs pour évaluer l'impact potentiel de divers scénarios économiques, ce qui aide les banques à prendre des décisions d'investissement plus éclairées. De plus, l'analyse avancée permet une segmentation plus précise de la clientèle, permettant ainsi de proposer des produits et services financiers sur mesure, augmentant la satisfaction et la fidélité des clients.
Le secteur de la vente au détail bénéficie grandement de l'analyse avancée dans des domaines tels que la prévision de la demande, l'optimisation des prix et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les détaillants analysent les données historiques de vente ainsi que des facteurs externes tels que les indicateurs météorologiques et économiques pour prévoir avec précision la demande, assurant ainsi que les niveaux de stock correspondent aux besoins des clients.
L'analyse avancée facilite également les stratégies de tarification dynamique, permettant aux détaillants d'ajuster les prix en temps réel en fonction des tendances du marché et de la concurrence. De plus, en optimisant les opérations de la chaîne d'approvisionnement, les détaillants peuvent réduire les coûts et améliorer les délais de livraison, améliorant ainsi l'expérience client.
Dans l'industrie manufacturière, l'analyse avancée améliore la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité et l'optimisation de la production. La maintenance prédictive utilise les données des capteurs et des modèles de ML pour prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent, réduisant ainsi les temps d'arrêt et prolongeant la durée de vie des machines.
Les processus de contrôle de la qualité sont optimisés grâce à l'analyse des données de production pour identifier les défauts et leurs causes profondes, garantissant une meilleure qualité des produits et réduisant le gaspillage. En outre, l'analyse avancée permet d'optimiser les calendriers et les processus de production, entraînant une efficacité accrue et une réduction des coûts d'exploitation. Ces applications contribuent globalement à des opérations de fabrication plus fiables et plus efficaces.
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