Qu’est-ce que l’analyse métier ?

Pour leurs analyses métier, les entreprises utilisent les données créées par leurs opérations ou des données accessibles publiquement pour résoudre leurs problèmes métier, surveiller les fondements de leurs activités, identifier de nouvelles opportunités de croissance et mieux servir leurs clients.

L’analyse métier utilise l’exploration et la visualisation des données, des tableaux de bord intégrés et bien plus encore, pour fournir aux utilisateurs un accès à des données et à des informations métier exploitables.

La Business Intelligence (BI) permet de prendre de meilleures décisions métier en s’appuyant sur un socle de données de l’entreprise. L’analyse métier (BA) est un sous-ensemble de la Business Intelligence. La première fournit l’analyse, tandis que l’infrastructure générale de la deuxième comprend les outils pour l’identification et le stockage des données qui seront utilisées pour la prise de décision.

La business intelligence collecte, gère et utilise à la fois les données d’entrée brutes ainsi que les connaissances et les informations exploitables générées par l’analyse métier. L’objectif constant de l’analyse métier est d’obtenir de nouvelles connaissances et informations afin d’améliorer la business intelligence globale de l’entreprise.

L’analyse métier peut permettre de répondre aux questions sur ce qui s’est passé dans le passé, de faire des prédictions et de prévoir les résultats de l’entreprise.¹ Une organisation peut obtenir une image plus complète de son activité, ce qui lui permet de comprendre plus efficacement le comportement des utilisateurs.

L’analyse métier permet aux data scientists et aux analystes de données de fournir des analyses statistiques avancées. Parmi les exemples d’analyse statistique, citons l’analyse de régression, qui s’appuie sur les données de vente antérieures pour estimer la valeur à vie du client, et l’analyse de cluster, pour l’analyse et la segmentation des utilisateurs à forte utilisation et à faible utilisation dans une zone particulière.

Les solutions d’analyse métier offrent des avantages à tous les services, y compris les finances, les ressources humaines, la chaîne d’approvisionnement, le marketing, les ventes ou les technologies de l’information, ainsi qu’à tous les secteurs, notamment la santé, les services financiers et les biens de consommation.

L’analyse métier s’appuie sur l’analytique, qui consiste à extraire des informations à partir des données, pour améliorer les performances de l’entreprise. Quatre types d’analyses utiles sont souvent utilisés :

Comme son nom l’indique, ce type d’analyse décrit les données analysées. Nous pourrions citer comme exemple un graphique circulaire décomposant les données démographiques des clients d’une entreprise.

L’analyse diagnostique permet d’identifier la cause racine d’un événement. Elle permet de répondre à des questions du type : Quelle série d’événements a influencé les résultats de l’entreprise ? Où se situent les véritables corrélations et causalités dans une période historique donnée ? Quels sont les moteurs de ces résultats ? Par exemple, les fabricants peuvent analyser un composant défectueux sur une chaîne de montage et déterminer la raison de cette défaillance.

L’analyse prédictive explore les données existantes, identifie des modèles et aide les entreprises à prévoir ce qui pourrait se passer dans le futur sur la base de ces données. Elle utilise des modèles prédictifs qui formulent des hypothèses sur les comportements ou les résultats futurs. Par exemple, une organisation pourrait faire des prévisions sur l’évolution des ventes de manteaux si des températures plus chaudes étaient prévues pour l’hiver.

La modélisation prédictive² permet aux organisations d’éviter les problèmes avant qu’ils ne surviennent, par exemple en sachant quand un véhicule ou un outil tombera en panne et en intervenant avant que cela ne se produise ou en sachant quand des changements démographiques ou psychographiques auront un impact positif ou négatif sur leurs gammes de produits.

Ces analyses aident les organisations à prendre des décisions sur l’avenir en fonction des informations et des ressources existantes. Chaque entreprise peut utiliser des analyses prescriptives en examinant ses données existantes pour faire des hypothèses sur les événements à venir. Par exemple, les organisations de marketing et de vente peuvent analyser les taux de réussite des contenus récents afin de déterminer les types de contenu à privilégier à l’avenir. Les sociétés de services financiers utilisent ce type d’analyse pour la détection des fraudes en analysant les données existantes pour prendre des décisions en temps réel quant au caractère potentiellement frauduleux d’un achat.

Les pratiques en matière d’analyse métier impliquent plusieurs outils permettant aux entreprises de comprendre les données qu’elles collectent : des outils qu’elles utilisent pour transformer ces données en informations. Voici les outils, disciplines et approches les plus courants :

• Gestion des données : la gestion des données est la pratique d’ingérer, de traiter, de sécuriser et de stocker les données d’une organisation. Elle est ensuite utilisée pour la prise de décisions stratégiques afin d’améliorer les résultats de l’entreprise. La discipline de la gestion des données est devenue une priorité plus importante, car l’expansion des entrepôts de données a engendré des défis importants, tels que des silos de données, des risques de sécurité et des goulots d’étranglement généraux dans la prise de décision.
  
  
• L’exploration de données ou KDD : l’exploration de données, également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données (KDD), est le processus de découverte de modèles et d’autres informations précieuses à partir de grands ensembles de données et constitue un composant important de l’analytique de big data. L’importance croissante du big data fait de l’exploration des données une composante critique de toute entreprise moderne en aidant les entreprises à transformer leurs données brutes en connaissances utiles.
  
  
• Entrepôt de données : un entrepôt de données, ou entrepôt de données d’entreprise (EDW), est un système qui agrège les données provenant de différentes sources, y compris des applications, des appareils IdO (Internet des objets), des réseaux sociaux et des feuilles de calcul dans un magasin de données unique, centralisé et cohérent, prennent en charge l’analyse de données, la fouille de données, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML). Un système d’entrepôt de données permet à une organisation d’exécuter des analyses puissantes sur de grands volumes de données (pétaoctets, etc.) de manière que les bases de données standard ne peuvent pas le faire.

• Visualisation des données : la représentation des données à l’aide de graphiques tels que des tableaux, des graphiques, des infographies et même des animations. Ces présentations visuelles informatives illustrent les relations complexes entre les données, et fournissent des informations fondées sur les données d’une manière facile à comprendre. Elles sont particulièrement utiles pour aider le personnel non technique à comprendre des concepts d’analyse et permettent d’identifier les tendances de plusieurs points de données. La visualisation des données peut également contribuer à la génération d’idées, à leur illustration ou à la découverte visuelle.
  
  
• Forecasting : cet outil utilise les données historiques et les conditions actuelles du marché pour établir des prévisions sur le montant du chiffre d’affaires qu’une organisation peut s’attendre à atteindre au cours des prochains mois ou des prochaines années. Les prévisions sont ajustées à mesure que de nouvelles informations sont disponibles. Lorsque les entreprises intègrent les données et l’analytique à de bonnes pratiques de planification et de forecasting bien établies, elles améliorent la prise de décision stratégique et peuvent être récompensées par des plans plus précis et des prévisions plus opportunes.
  
  
• Algorithmes de machine learning : un algorithme de machine learning est un ensemble de règles ou de processus utilisés par un système d’IA pour effectuer des tâches, le plus souvent pour découvrir de nouvelles informations et de nouveaux schémas dans les données, ou pour prédire les valeurs de sortie à partir d’un ensemble donné de variables d’entrée. Les algorithmes de machine learning permettent au machine learning d’apprendre, lui permettant d’analyser les données, d’identifier les tendances et de prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
  
  
• Rapports : l’analyse métier s’appuie sur les données pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées. Les logiciels de reporting dédiés aux entreprises peuvent extraire des informations de diverses applications utilisées par l’organisation, analyser les données et générer des rapports.
  
  
• Analyse statistique : l’analyse statistique permet aux organisations d’extraire des informations exploitables de ses données. Les procédures d’analyse statistique avancées permettent de garantir des niveaux élevés de précision et de qualité pour la prise de décisions. Le cycle de vie des analyses inclut la préparation des données, leur gestion, leur analyse et la génération de rapports.
  
  
• Analyse de texte : identifie les modèles textuels et les tendances dans les données non structurées en utilisant machine learning, les statistiques et la linguistique. En transformant les données dans un format plus structuré grâce à la fouille de textes et à l’analyse de texte, il est possible d’obtenir davantage d’informations quantitatives.

Les organisations modernes doivent pouvoir prendre des décisions rapides pour rester compétitives dans un monde en constante évolution, un monde où de nouveaux concurrents surgissent régulièrement et où les habitudes des clients ne cessent d’évoluer. Les organisations donnant la priorité à l’analyse métier profitent de plusieurs avantages par rapport aux concurrents qui ne le font pas.

Des décisions plus rapides et mieux informées : Le fait de disposer d’une vue flexible et étendue de toutes les données que possède une organisation peut éliminer l’incertitude, prompt une organisation à prendre des mesures plus rapidement et améliorer les processus d’entreprise. Si les données d’une organisation suggèrent que les ventes d’une gamme de produits particulière sont en baisse rapide, elle peut décider d’arrêter cette gamme. Si le risque climatique a un impact sur la récolte d’une matière première dont dépend une autre organisation, celle-ci pourrait avoir besoin de s’approvisionner en une nouvelle matière ailleurs. C’est particulièrement utile lorsque vous réfléchissez à des stratégies de tarification.

La tarification des biens ou services d’une entreprise se base sur des milliers de points de données, dont la plupart ne restent pas statiques. Qu’une entreprise utilise une stratégie de tarification fixe ou dynamique, il est essentiel qu’elle puisse accéder à des données en temps réel pour prendre des décisions plus intelligentes en matière de tarification à court et à long terme. L’analyse métier permet aux organisations qui souhaitent adopter une tarification dynamique d’utiliser des milliers de points de données pour réagir aux événements externes, et de connaître les tendances afin d’identifier le tarif le plus rentable, et ce aussi fréquemment que nécessaire.

Vue unifiée dans une seule fenêtre de l’information : la collaboration accrue entre les départements et les utilisateurs des différents secteurs d’activité implique que tout le monde dispose des mêmes données et s’exprime à partir du même protocole. Cette visibilité unifiée permet de visualiser davantage de modèles invisibles, ce qui permet aux différents départements de comprendre l’approche globale de l’entreprise et d’améliorer la capacité d’une Organisation à répondre aux changements du marketplace.

Service client amélioré : en sachant ce que veulent les clients, quand et comment ils le souhaitent, les organisations les encouragent à être plus satisfaits et à les fidéliser davantage. Outre l’amélioration de l’expérience client, en étant en mesure de prendre des décisions plus intelligentes en matière d’allocation des ressources ou de fabrication, les organisations sont probablement en mesure de proposer ces biens ou services à un prix plus abordable.

Les entreprises qui cherchent à exploiter les données métier devront probablement renforcer les compétences de leurs employés existants ou embaucher de nouveaux employés, créant potentiellement de nouvelles descriptions de poste. Les organisations axées sur les données ont besoin de collaborateurs possédant d’excellentes compétences pratiques en analyse et en communication.

Voici le type d’employés dont elles auront besoin pour tirer pleinement parti du potentiel de stratégies d’analyse métier solides :

Data scientists : ces personnes sont responsables de la gestion des algorithmes et des modèles qui alimentent les programmes d’analyse métier. Les data scientists organisationnels utilisent des bibliothèques open source, telles que les outils de langage naturel (NLTK) pour les algorithmes, ou créent les leurs pour analyser les données. Ils excellent dans la résolution de problèmes et doivent généralement connaître plusieurs langages de programmation, comme Python, permettant d’accéder à des algorithmes de machine learning prêts à l’emploi, et le langage de requête structuré (SQL), permettant d’extraire des données des bases de données pour alimenter un modèle.

Depuis plusieurs années, un nombre croissant d’écoles proposent désormais des masters en sciences ou des licences en science des données : les étudiants s’engagent dans un programme d’études qui leur enseigne l’informatique, la modélisation statistique et d’autres applications mathématiques.

Ingénieurs de données : ils créent et maintiennent des systèmes d’information qui collectent des données provenant de différentes sources, qui sont nettoyées, triées et insérées dans une base de données principale. Ils sont souvent chargés de veiller à ce que les données puissent être facilement collectées et consultées par les parties prenantes afin de fournir aux organisations une vue unifiée de leurs opérations de données.

Analystes de données : ils jouent un rôle central dans la communication des informations aux parties prenantes externes et internes. Selon la taille de l’organisation, ils peuvent participer à la collecte et à l’analyse des ensembles de données et à la création des visualisations, ou ils peuvent simplement utiliser le travail d’autres data scientists et se concentrer sur la création d’une narration solide des points essentiels à retenir.

Pour optimiser les avantages de l’analyse métier, l’organisation doit nettoyer et connecter ses données, créer des visualisations à partir de ces dernières et fournir des informations sur la situation actuelle de l’entreprise tout en prévoyant les événements à venir. Cela implique généralement les étapes suivantes :

Tout d’abord, les organisations doivent identifier toutes les données dont elles disposent et les données externes qu’elles souhaitent intégrer pour connaître les possibilités d’analyse métier qui s’offrent à elles.

Malheureusement, une grande partie des données des entreprises ne sont pas nettoyées : elles ne pourront pas servir à une analyse précise tant qu’elles ne sont pas traitées.

Voici pourquoi il arrive que les données d’une organisation doivent être nettoyées :

• Champs de données incorrects : en raison d’une erreur de saisie manuelle ou de transferts de données incorrects, une organisation peut posséder un mélange de données exploitables et non exploitables. La présence de données erronées dans le système peut rendre inutilisable l’ensemble.
  
  
• Valeurs de données obsolètes : certains ensembles de données, comme les informations sur les clients, peuvent avoir besoin d’être modifiés à cause de leur départ, de l’abandon de certaines gammes de produits ou de la présence d’autres données historiques qui ne sont plus pertinentes.
  
  
• Données manquantes : les entreprises ont pu modifier leur méthode de collecte ou la nature des données collectées. En d’autres termes, des données cruciales pour les analyses métier futures peuvent manquer dans les entrées historiques. Les entreprises dans ce cas pourraient devoir s’investir dans la saisie manuelle des données ou trouver des moyens d’utiliser des algorithmes ou le machine learning pour prévoir les données correctes.
  
  
• Silos de données : si les données existantes d’une organisation se trouvent dans plusieurs feuilles de calcul ou d’autres types de bases de données, il pourrait être nécessaire de les fusionner afin de disposer de toutes les données au même endroit. Bien que toute approche de l’analyse métier repose sur des données propriétaires (les données que l’entreprise a collectées auprès des parties prenantes et qu’elle possède), il arrive parfois que l’organisation veuille y ajouter des données de tierces parties (données achetées ou glanées auprès d’autres organisations) afin de relier leurs données à des informations externes.

Les entreprises peuvent désormais interroger et analyser rapidement des gigaoctets ou des téraoctets de données grâce à des capacités de cloud computing supplémentaires. Les data scientists peuvent analyser les données plus efficacement grâce au machine learning, aux algorithmes, à l’IA et à d’autres technologies. Cela permet de générer des informations exploitables basées sur les indicateurs de performance clés (KPI) de l’organisation.

Les programmes d’analyse métier peuvent désormais créer des tableaux de bord, des visualisations et des panneaux où les données peuvent être stockées, visualisées, triées, manipulées et envoyées aux parties prenantes en s’appuyant sur des quantités parfois volumineuses de données analysées.

Les bonnes pratiques en matière de visualisation des données consistent notamment à déterminer quel visuel est le mieux adapté aux données qu’une organisation veut utiliser par rapport aux points clés qu’elle souhaite mettre en évidence. Il s’agit de faire en sorte que le visuel soit aussi clair et simple que possible, et de fournir les explications et le contenu appropriés pour garantir que le public comprend ce qu’il regarde.

La gestion des données en continu est menée en tandem avec les pratiques que nous venons de mentionner. Une organisation qui adopte l’analyse métier doit créer une stratégie complète pour maintenir des données nettoyées, en particulier en cas d’intégration de nouvelles sources de données.

L’analyse métier peut intervenir dans tous les types de départements commerciaux, car elle permet de donner un sens aux données dont ils disposent et de les aider à générer des informations spécifiques permettant une prise de décision plus intelligente.

• Planification financière et opérationnelle : l’analyse commerciale fournit des informations précieuses pour aider les organisations à aligner leur planification financière et leurs opérations de façon fluide. Pour ce faire, elle établit des règles de gestion de la chaîne d’approvisionnement, intègre les données entre les fonctions et améliore l’analyse de la chaîne d’approvisionnement et la prévision de la demande.
  
  
• Analyse de planification : une approche de la planification commerciale intégrée qui combine l’utilisation de feuilles de calcul et les technologies de bases de données pour prendre des décisions métier efficaces sur des sujets tels que la demande et la génération de leads, l’optimisation des coûts d’exploitation et les exigences technologiques, en se basant sur des indicateurs solides. De nombreuses organisations ont pris l’habitude d’utiliser des outils comme Microsoft Excel pour la planification opérationnelle, mais certaines sont en train de passer à des outils tels qu’IBM Planning Analytics.
  
  
• Planification intégrée des ventes et du marketing : la plupart des organisations disposent de données historiques sur la génération de leads, les conversions de ventes et les taux de rétention client. Les organisations cherchent à créer des plans et des prévisions plus précis pour les revenus et à obtenir une meilleure visibilité sur leurs données de marketing et de vente. Pour ce faire, elles utilisent l’analyse métier pour allouer les ressources en fonction de la performance ou de l’évolution de la demande afin d’atteindre les objectifs de l’entreprise.
  
  
• Planification intégrée des performances du personnel : alors que les organisations subissent une transformation numérique et se contentent de réagir à l’évolution des environnements, elles doivent s’assurer qu’elles disposent du personnel adéquat, avec les compétences adaptées. C’est particulièrement vrai dans un monde où les employés sont plus susceptibles de quitter une entreprise pour un nouvel emploi. La planification des performances du personnel permet aux organisations de comprendre leurs besoins en la matière, d’identifier et de combler les lacunes en matière de compétences, et de mieux recruter et retenir les talents pour répondre aux besoins actuels et futurs de l’entreprise.