Il est vrai que l‘analyse de données est le sujet de conversation de la ville, avec de grandes industries comme la santé, les sports, l’éducation, le gouvernement qui adoptent l’analyse de données. Est-ce que vous savez pourquoi ? Commençons donc par comprendre les bases.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
C’est un domaine d’analyse de volumes de données bruts, non structurés et massifs afin de tirer des idées, des modèles, des tendances et des conclusions et qui aident à la prise de décision.
Quand on parle de données, il faut savoir qu’il s’agit d’un actif commercial important. Aujourd’hui, l’innovation est inimaginable sans l’analyse de données qui aide les entreprises à avoir un avantage concurrentiel sur le marché mondial. Avec l’aide du Big Data et de l’intelligence artificielle, l’analyse des données est devenue plus avancée, rapide et précise. Fournir aux utilisateurs des outils d’analyse basés sur l’IA leur permettra de générer des informations et des détails de haute qualité à partir des données. Cela profitera non seulement à l’organisation, mais créera également une alphabétisation des données parmi les employés.
Vous vous demandez peut-être comment l’IA est utilisée dans l‘analyse de données et pourquoi tant d’entreprises l’adoptent ? L’utilisation de l’IA dans l’analyse de données a changé la donne car elle simplifie l’analyse, aide à la modélisation et visualisation des données et leur automatisation, à l’amélioration de leur visualisation, à l’obtention d’informations sur les événements, les problèmes, les tendances, les personnes. Elle y effectue plusieurs autres tâches d’analyse qui pourraient prendre beaucoup de temps et de main-d’œuvre. Elle a permis aux entreprises de gagner du temps et de l’énergie.
L’IA peut identifier divers types de données, trouver des modèles et des connexions, reconnaître les connaissances en utilisant le traitement du langage. Elle aide à l’exploration de données et à la préparation des modèles. Étant donné que l’IA est basée sur l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique, elle peut apprendre des modèles d’erreurs et des défauts dans les données.
Elle peut alerter les utilisateurs de données sur des modèles de données inattendus, surveillant en permanence plusieurs événements, anomalies, identifiant les menaces potentielles et existantes, le cas échéant, dans les données. L’analyse de données basée sur l’IA est une technologie de réduction des coûts qui a permis à tant d’entreprises de devenir efficaces et de prendre les bonnes décisions.
Types d’analyse de données
Il existe plusieurs types d’analyse de données, chacun étant unique à sa manière.
Analyse descriptive
Ce type d’analyse est utilisé pour l’interprétation de données historiques. Cela leur permet de mieux comprendre quels changements se sont produits dans l’entreprise. Il résume et met en évidence des modèles dans les données historiques et actuelles, puis permet aux entreprises d’établir des comparaisons. Par exemple, l’analyse descriptive est utilisée pour garder un œil sur les KPI tels que les bénéfices réalisés d’une année à l’autre, la croissance des ventes, la satisfaction des clients, etc.
Analyse diagnostique
Ce type d’analyse est une forme d’analyse avancée qui approfondit les données pour comprendre pourquoi cela s’est produit et quel en est le résultat. Il fournit une analyse plus approfondie de cette question. Elle est à nouveau liée à l’analyse d’informations historiques, mais à un niveau plus profond que l’analyse descriptive. Par exemple, le service RH recherche le bon candidat pour un poste, pour cela, il comparera les performances en fonction du poste auquel il postule.
Analyses prédictives
Ce type d’analyse prédit les événements futurs sur la base du comportement passé. Il utilise des données, des algorithmes statistiques, l’apprentissage automatique, l’exploration de données, etc., qui aident à créer des modèles prédictifs utilisés pour prévoir les événements probables du futur. Par exemple, il peut être utilisé pour prédire le comportement d’achat du secteur de la vente au détail.
Analyse prescriptive
Ce type analyse les données et fournit des recommandations aux entreprises pour améliorer leur prise de décision. Il peut être utilisé pour prendre tout type de décision et de toute durée, de l’immédiat au long terme. Il utilise également des analyses descriptives et prédictives pour générer des recommandations. Par exemple, le service marketing digital doit accéder à un grand volume de données client qui peuvent aider à concevoir des stratégies marketing appropriées telles que ce que les clients veulent dans les produits, quel prix ils sont prêts à payer, etc.
Outils d’analyse de données
Vous devez vous demander comment fonctionne réellement l’analyse des données. Voici quelques outils célèbres utilisés par les plus grandes entreprises.
Microsoft Power BI
C’est un service d’analyse commerciale de premier plan, il fournit des capacités de visualisation et de business intelligence. Il s’agit d’un outil d’exploration de données et de création de rapports. Aide à afficher des rapports, des tableaux de bord, etc. Aide à créer des modèles d’apprentissage automatique automatisés.
Qlik
Il s’agit d’un logiciel c’est-à-dire d’un outil d’analyse spécialisé dans la visualisation de données, de produits de business intelligence en libre-service et d’un tableau de bord exécutif. L’outil bénéficie d’un support solide pour l’exploration de données et offre une personnalisation.
Objets métier SAP
C’est une société de logiciels spécialisée dans le business intelligence. Il fournit des analyses en libre-service et fournit une plate-forme flexible. De nombreuses entreprises trouvent qu’il vaut le prix en raison de sa polyvalence.
Studio de données Google
Il s’agit d’un tableau de bord et d’un outil de visualisation de données de Google. Il intègre automatiquement d’autres outils de Google tels que Google Analytics, Google Ads, Google AdWords, Google AdSense, Google Big Query. Data Studio peut également très bien fonctionner avec les données fournies par d’autres sources.
Données périscope
Il appartient à Sisense, un logiciel de business intelligence qui permet aux utilisateurs de conserver un tableau de bord de données interactif. Les fonctionnalités incluent les cartes de pointage, l’entreposage de données, l’exploration de données, l’analyse prédictive. Les analystes techniques transforment les données à l’aide de SQL, Python ou R et procèdent à la création et au partage de tableaux de bord.
IBM Cognos
Il s’agit également d’une plateforme de business intelligence qui inclut des outils d’IA intégrés. Les outils d’IA révèlent et expliquent les données cachées. En dehors de cela, il s’agit d’un ensemble d’outils pour la création de rapports, d’analyse, de modélisation, de surveillance des événements et de métriques.
Redash
Il s’agit d’un outil open source permettant aux entreprises d’interroger, de visualiser et de collaborer. C’est un outil rentable pour interroger des données et créer des visualisations.
Cahier Jupyter
C’est une société de logiciels ouverts, un outil web interactif, appelé cahier de calcul. De nombreux chercheurs l’utilisent pour combiner du code logiciel, une sortie de calcul, un texte explicatif et des ressources multimédias dans un document.
Les meilleurs cours d’analyse de données
L’analyse de données est une carrière lucrative, très demandée actuellement et offre des rémunérations attrayantes. Si vous souhaitez commencer une carrière dans l’analyse de données, voici quelques cours d’analyse de données avec accréditation mondial dont la plupart sont proposés par Coursera.
- Google : Google Analytics
- Université de Pennsylvanie : Business Analytics
- Université du Colorado Boulder: Advanced Business Analytics
- IBM Data Analytics
- IBM Data Analyst
- IBM Analysis and Visualization Foundations
- John Hopkins University: Data Science
- IMB Data Science
- Université de California: Data Visualization avec tableau
- Université de Michigan: Applied Data science with Python
Pour plus de détails s’il vous plaît visitez : Top Data Analytics Courses – Learn Data Analytics Online | Coursera
En conclusion, l’analyse de données est l’une des carrières les plus exigeantes du 21e siècle, on s’attend à ce qu’elle change complètement notre façon de vivre ou de faire du business. Nous sommes encore à un stade assez précoce de l’ère des données et toutes ces découvertes doivent encore être exploitées. Mais si vous commencez une carrière dans ce domaine, il y a beaucoup de possibilités. Alors allez-y et commencez votre voyage!
Lisez également nos articles sur Facebook, Instagram, LinkedIn, blog , le référencement, WooCommerce, WordPress, 3D, brochure, la conception graphique, développement mobile, l’internet, la conception logo, YouTube, l’identité visuelle, les animations graphiques, les applications mobiles, les applications web, le commerce électronique, chatbot, agence numérique, site web, Google Street View, le développement web, crypto-monnaies et les tendances technologiques.