Transformation Numérique

Comment bénéficier des avantages de l’analytique dans le cadre de la prise de décision en entreprise

analytique

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises utilisent la Data Analytics (aussi appelée analyse de données, DA ou analytique) pour exploiter de la meilleure des manières l’ensemble des informations mises à leur disposition et optimiser leur stratégie d’entreprise.

Lorsque l’on fait référence à l'analyse de données, le terme big data est fréquemment employé. Il désigne la collecte, la gestion et l'analyse d'un grand volume de données qui, en raison de leur taille et de leur complexité, dépassent les capacités de traitement des outils traditionnels.

Lorsqu’elle est maitrisée, la DA offre un avantage concurrentiel aux organisations en leur permettant d'identifier de nouvelles opportunités et de capitaliser sur leurs connaissances afin de prendre les meilleures décisions stratégiques possibles.

Les solutions d'analyse de données évoluent à mesure que la transformation digitale des entreprises progresse.

Malgré leur complexité apparente, toute entreprise peut bénéficier de leurs avantages, en suivant la bonne méthodologie.  

Dans cet article, nous partageons quelques conseils qui vous permettront de bénéficier des avantages de l’analyse de données dans le cas concret de la prise de décision en entreprise. 

Qu’est-ce que la data analytics ?

La data analytics consiste à analyser une série de données pour détecter des tendances et tirer des conclusions sur un ensemble d’informations disponibles.

Cette analyse s’opère par le biais d'un logiciel spécialisé qui retranscrit les informations analysées sur des tableaux de bord afin d’optimiser le processus de prise de décision stratégique.

L'objectif final recherché par la DA est de dynamiser le rendement d’une entreprise.

Des prises de décision basées sur l'analyse de données

Pour faciliter les processus de prise de décisions basés sur l'analyse de données, il est nécessaire de s'assurer que les informations disponibles sont correctement organisées, précises et facilement interprétables.

La toute première étape indispensable à la structuration de ces processus consiste à créer une procédure standard d’intégration de données provenant de différentes sources, qu’elles soient internes ou externes à l'organisation.

À l’issue de cette automatisation, vient l’étape de supervision et d’analyse des données présentées. 
Cette analyse s’opère par le biais de tableaux de bord interactifs, spécialement conçus pour rendre l'analyse des données visuelle et intuitive, permettant ainsi de comprendre rapidement les informations présentées. 

Ce système extrait les données en temps réel, ce qui permet une analyse plus précise.

L'utilisation des données pour piloter la prise de décision en matière de stratégie d'entreprise est connue sous le terme de data-driven decision-making (prise de décisions basées sur les données).

Examinons les différentes étapes de cette méthode

Définition de la problématique

Dans un premier temps, il est nécessaire de connaître le statut initial de la situation à analyser, et d’identifier l’éventuel problème à résoudre. 

Pour ce faire, des questions ouvertes peuvent aider à l’identification de la problématique à résoudre : Quel est le scenario idéal d’analyse ? Quelle est la problématique actuelle ? 

Préparation des données

Une fois la problématique identifiée, il est nécessaire de comprendre quelles données doivent être analysées afin d'améliorer la situation initiale ou de résoudre le problème.

Dans ce cas, les questions suivantes peuvent être pertinentes : quelles données doivent être collectées pour résoudre ce problème ? Comment ces données peuvent-elles être obtenues ?

Traitement des données

À l’issue de la collecte des données, l'étape suivante consiste à les traiter et à les préparer afin d’approfondir l’analyse. Lors de cette étape, il est important de s'interroger sur les informations qui sont pertinentes et celles qui doivent être supprimées. Ce nettoyage de la base de données est nécessaire afin d'obtenir les informations qui sont réellement utiles à l’objectif final. 

Analyse des données pour tirer des enseignements

Enfin, nous passons à la phase d'analyse des données, pour étudier le problème et trouver les solutions envisageables. Dans cette phase, nous devons répondre aux questions suivantes : quelles informations ces données apportent-elles au problème initial ? Comment ces connaissances nous aident à résoudre ce problème ? 

Mise en œuvre de l'analyse et de la modélisation

À l’issue des étapes précédemment décrites, l’ensemble des conditions sont réunies pour appliquer l’analyse réalisée à la prise de décision, sur base des résultats obtenus.

Concrètement, l’ensemble des étapes consistent à définir un objectif (ce qui doit être résolu), concevoir la stratégie (comment le résoudre), déterminer les stratégies (actions à mener) et choisir les indicateurs clés qui seront utilisés pour analyser les résultats.

Archivage de données

Enfin, la dernière étape consiste à archiver électroniquement toutes les informations utiles résultant du traitement et de l'analyse des données.

Cet archivage permet d’accéder aux informations nécessaires lors de l’analyse ou à l’issue de cette analyse, pour répondre aux normes de conservation et de protection des données. 

Conclusion : l'analyse des données est indispensable à la bonne prise de décision

Le niveau élevé de concurrence sur le marché oblige les grandes entreprises à se tourner vers l'analyse des données pour améliorer leur prise de décision.

Aujourd'hui, une grande quantité d'informations est archivée, ce qui permet d'utiliser l'intelligence artificielle pour générer des rapports et des tableaux de bord qui facilitent la recherche de solutions, dans le but ultime d'optimiser la rentabilité de l'entreprise.

Grâce aux techniques d'analyse des données, il est possible d'interpréter des informations brutes afin de détecter des tendances ou de découvrir des insights qui aideront à la prise de décision en vue de la réussite de l'entreprise.

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