L’analyse métier permet aux entreprises de miner, traiter et visualiser leurs données métier importantes et de tirer parti de tendances dans leur activité qu’elles ne verraient pas autrement.
Pour leurs analyses métier, les entreprises utilisent les données créées par leurs opérations ou les 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. Bien évidemment, on ne peut pas mesurer ce que l’on ne voit pas.
L’analyse métier s’appuie sur des données individuelles ou des ensembles de données stockés sur site ou dans le cloud. Les ensembles de données qui dépassent un certain seuil sont communément appelés big data : y accéder et les analyser requiert une puissance de calcul élevée. L’analyse métier utilise l’exploration, la visualisation des données, les tableaux de bord intégrés et bien plus encore, pour permettre aux utilisateurs d’accéder à des données et des informations exploitables.
Alors que les entreprises numérisent de plus en plus leurs activités, l’analyse métier est plus importante que jamais. Grâce à des analyses de données et à des capacités d’IA avancées avec un workflow intégré, les organisations sont en mesure d’implémenter des décisions basées sur les données plus intelligentes, plus rapides et plus précises.
L’analyse métier fournit également des stratégies d’optimisation de l’entreprise permettant aux organisations de visualiser et de tirer parti des tendances observées dans leurs activités qu'elles ne verraient pas autrement.
Le monde évolue si vite, et les organisations doivent s’adapter tout aussi rapidement en fonction des informations observées. Aujourd’hui, le succès des entreprises dépend de nombreux facteurs, mais elles doivent principalement pouvoir accéder rapidement aux données et informations adéquates qui permettront aux dirigeants d’agir en connaissance de cause.
Les entreprises capables de prendre rapidement des décisions stratégiques parce qu’elles disposent des bonnes informations à portée de main profitent souvent d’un énorme avantage concurrentiel. Grâce à l’analyse métier, les organisations peuvent prendre des décisions en toute confiance en s’appuyant sur des informations et des indicateurs concrets, sans jouer aux devinettes.
Par conséquent, de nombreuses entreprises disposent d’analystes métier, dont le travail dépend de l’identification d’une Business Intelligence pouvant aider l’entreprise à prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides pour lui donner une longueur d’avance sur ses concurrents.
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Conseil en données et en analyses
La Business Intelligence, qui existe depuis de nombreuses années, implique l’utilisation des données disponibles pour prendre des décisions métier importantes ayant un impact sur l’ensemble de l’organisation. La Business Intelligence est souvent considérée comme l’identification et le stockage des données à utiliser dans la prise de décision.
L’analyse métier1(lien externe à ibm.com) va encore plus loin dans la Business Intelligence en utilisant ces données pour poser des questions spécifiques sur des événements du passé qui a) pourraient se produire exactement de la même manière dans le futur, ou b) pourraient se produire d’une autre manière en raison de contextes nouveaux ou différents.
Elle fournit une vision complète de l’entreprise, permettant aux organisations d’expliquer plus efficacement le comportement des utilisateurs. En outre, l’analyse métier permet également de prévoir les tendances à venir, en faisant des prévisions sur l’évolution des résultats de l’entreprise.
L’analyse métier permet aux data scientists et aux analystes de données avancés de fournir des analyses statistiques sophistiquées. Parmi les exemples d’analyse statistique, citons l’analyse de régression, telle que l’utilisation de données de vente antérieures pour estimer la valeur à vie du client, et l’analyse de cluster, telle que 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, notamment au département financier, aux ressources humaines, à la chaîne d’approvisionnement, au marketing, au service commercial ou aux technologies de l’information, et dans tous les secteurs, y compris celui de la santé, des finances et des biens de consommation.
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.
- Modélisation prédictive : les entreprises conçoivent ou développent souvent de nouveaux produits, pénètrent de nouveaux marchés ou explorent de nouvelles opportunités pour lesquelles elles n’ont que peu d’expérience préalable ou de données historiques à exploiter. C’est là que la modélisation prédictive et l’analyse prédictive entrent en scène. La modélisation prédictive2( lien externe à ibm.com) 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.
- La fouille des données : une composante extrêmement importante de l’analyse métier, dans laquelle des outils principalement automatisés découvrent et interprètent des données brutes afin d’identifier des tendances et de générer des informations clés. L’importance croissante du big data fait du data mining ou fouille des données, également connu sous le nom de Knowledge Discovery in Data (KDD), un élément critique de toute entreprise moderne. Cependant, les entreprises ont souvent du mal à dimensionner leurs activités d’exploration des données lorsqu’elles cherchent à découvrir davantage d’informations.
- La science des données : étude de la façon dont les données créent des informations métier, incorporant des aspects mathématiques, statistiques et informatiques. Avec l’augmentation des sources de données et l’importance de l’analyse de ces données, la science des données est devenue l’un des secteurs d’emploi les plus importants en Amérique du Nord et les organisations s’appuient de plus en plus sur elle pour générer des informations exploitables ayant un impact sur les résultats de l’entreprise.
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. Il existe trois types d’analyses pertinentes souvent utilisées dans les situations d’analyse métier.
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.
Cette forme d’analyse explore les données existantes, identifie les tendances et aide les entreprises à prévoir les événements à venir en se basant sur ces données. Elle utilise des modèles prédictifs dans lesquels les données peuvent être alimentées pour formuler 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 chaudes étaient prévues pour l’hiver.
Ce type d’analyse3 (lien externe à ibm.com) permet aux organisations de prendre des décisions sur l’avenir basées sur des informations et des ressources existantes. Chaque entreprise peut utiliser des analyses prescriptives à partir de 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.
Pour optimiser l’analyse métier d’une organisation, elle doit nettoyer et connecter ses données, créer des visualisations convaincantes et fournir des informations sur la situation actuelle d’une activité spécifique tout en permettant de prévoir les événements à venir. Cela implique généralement les composants suivants :
Tout d’abord, les organisations doivent identifier toutes les données dont elles disposent et les données externes qu’elles souhaitent intégrer pour comprendre les possibilités d’analyse métier offertes.
Malheureusement, une grande partie des données qu’une entreprise peut détenir aujourd’hui n’est pas « nettoyée », ce qui la rend inutile pour une analyse réelle, à moins que ces données ne soient 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 tout 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 peuvent avoir modifié leur méthode de collecte ou la nature des données collectées. En d’autres termes, des données cruciales pour les analyses 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 les données propriétaires (par exemple, les données que l’entreprise a collectées auprès des parties prenantes et qu’elle possède), il arrive parfois que les données de tierces parties interviennent (par exemple, des données achetées ou glanées auprès d’autres organisations) afin de trouver des correspondances avec des informations externes.
Les entreprises peuvent désormais interroger et analyser rapidement des gigaoctets et des téraoctets de données instantanément grâce à des capacités de cloud computing supplémentaires. Les data scientists peuvent analyser les données plus efficacement grâce au machine learning (ML), aux algorithmes, à l’intelligence artificielle (IA) et à d’autres technologies. Cela peut générer des informations exploitables basées sur les KPI d’une organisation.
Les données d’une entreprise ne peuvent être utiles que si elles peuvent être comprises par les humains. Les programmes 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. La visualisation des données sert à plusieurs fins aux organisations : elle aide les personnes occupant un rôle non technique à comprendre les concepts d’analyse, elle permet d’identifier les tendances de plusieurs points de données ou encore de montrer la croissance ou le déclin de l’activité. La visualisation peut favoriser la génération d’idées, les illustrer ou faciliter la découverte visuelle. 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 ciblé comprend ce qu’il regarde.
La gestion des données est menée en tandem avec les éléments précédents, et 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 métier permet aux organisations d’aligner la planification et les opérations financières de façon plus fluide. Pour ce faire, des règles de gestion de la chaîne d’approvisionnement sont définies, les données sont intégrées entre les différentes fonctions et les prévisions de la demande sont améliorées.
- Analyse de planification : l’analyse de planification est une approche intégrée de la planification des activités qui combine l’utilisation de feuilles de calcul et la technologie des bases de données pour prendre des décisions métier efficaces sur des sujets tels que la demande et la génération de prospects, les coûts d’exploitation et les exigences technologiques. De nombreuses organisations ont pris l’habitude d’utiliser des outils comme 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 : chaque organisation dispose de données historiques sur la génération de prospects, les conversions de ventes et les taux de rétention client. Les organisations cherchent à créer des plans et des prévisions 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 facilement 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.
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 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 employés sont généralement responsables de la gestion des algorithmes et des modèles qui alimentent les programmes d’analyse métier de l’entreprise. Les data scientists organisationnels utilisent des bibliothèques open source, comme NLTK, pour trouver des algorithmes ou créer les leurs pour effectuer des analyses sur les données. Ils excellent dans la résolution de problèmes et doivent généralement connaître plusieurs langages de programmation, comme Python, ce qui leur permet d’accéder à des algorithmes de machine learning prêts à l’emploi, et SQL, qui permet d’extraire des données des bases de données pour les intégrer dans un modèle. Ces dernières 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 placées dans une base de données principale. Ils sont souvent chargés de s’assurer que les données peuvent être facilement collectées et consultées par les parties prenantes afin de fournir aux organisations une visibilité unifiée de leurs opérations de données.
- Analystes de données : les analystes de données 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 principaux points à retenir.
Les organisations modernes doivent pouvoir prendre des décisions rapides pour rester compétitives dans un monde en constante évolution, un monde où les nouveaux concurrents se multiplient d’année en année 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 éclairées : une vue flexible et étendue de toutes les données utilisées par une organisation peut éliminer les incertitudes et inciter cette organisation à agir plus rapidement. Si les données d’une organisation suggèrent que les ventes d’une gamme de produits particulière connaissent une baisse soudaine, elle peut décider d’y mettre fin. Si le climat risque d’affecter la récolte d’une matière première dont dépend une autre organisation, elle devra peut-être s’approvisionner 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.
- Visibilité unifiée de l’information : améliorez la collaboration entre les départements et les utilisateurs des différents secteurs d’activité en donnant à tout le monde les mêmes données et le même protocole. Cela peut exposer davantage de tendances auparavant inconnues, permettre à différents départements de comprendre l’approche globale de l’entreprise, et améliorer la capacité d’une organisation à répondre aux évolutions du marché.
- Amélioration du service client : quand les organisations savent ce que les clients veulent, quand et comment ils le veulent, elles sont mieux à même de les satisfaire et, par conséquent, de les fidéliser. En outre, quand elles sont en mesure de prendre des décisions plus intelligentes en matière d’allocation ou de fabrication des ressources, les organisations peuvent proposer ces biens ou services à un prix plus abordable.
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L’analyse prédictive est une branche de l’analytique avancée qui permet de prédire les résultats futurs à l’aide de données historiques combinées à une modélisation statistique, à des techniques d’exploration de données et au machine learning.
Notes de bas de page
1 Business Intelligence et analyse métier (lien externe à ibm.com), Harvard Business School
2 How predictive analytics can boost product development (lien externe à ibm.com), McKinsey, 16 août 2018
3 What is prescriptive analytics? (lien externe à ibm.com), Harvard Business School Blog, 2 novembre 2021