Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
L'analyse des données est une composante incontournable de la Business Intelligence (BI). Elle permet d'extraire des insights et des tendances à partir des données collectées. Voici un aperçu des principaux aspects de l'analyse des données dans le cadre de la BI.
Techniques descriptives : Ces techniques se concentrent sur la compréhension de ce qui s'est passé dans le passé. Elles incluent des statistiques de base telles que la moyenne, la médiane, et les distributions de fréquence.
Techniques diagnostic : Cellesci fournissent une analyse plus poussée pour comprendre les raisons derrière certains résultats. Elles utilisent souvent des outils de corrélation et de régression pour trouver des relations et des causes.
Techniques prédictives : Ces techniques utilisent des modèles statistiques et de machine learning pour prédire des résultats futurs sur la base des données historiques. Elles incluent des méthodes comme les arbres de décision, les régressions multiples, et les réseaux neuronaux.
Techniques prescriptives : Ces techniques vont audelà des prédictions pour recommander des actions spécifiques. Elles utilisent souvent des algorithmes d'optimisation et des simulations pour déterminer le meilleur cours d'action.
La BI repose sur diverses solutions logicielles pour l'analyse de données :
Outils de reporting : Ils permettent de générer des rapports structurés à partir des données disponibles. Exemples : SAP Crystal Reports, Tableau.
Outils de tableau de bord : Ils offrent une visualisation interactive des données pour un suivi rapide des KPI et des indicateurs de performance. Exemples : Power BI, QlikView.
Outils d'analyse ad hoc : Ceuxci permettent aux utilisateurs d'explorer les données selon leurs besoins spécifiques et de poser des questions sans avoir à écrire du code complexe. Exemples : Alteryx, IBM Cognos Analytics.
Data Mining : Le data mining est le processus d'exploration de grandes quantités de données pour découvrir des modèles cachés et des informations utiles. Il emploie des techniques comme le clustering, le classification, et les associations.
Big Data : Le terme « big data » se réfère au traitement de volumes immenses de données brutes provenant de diverses sources, souvent en temps réel. Les technologies utilisées pour gérer le big data incluent Hadoop, Spark, et NoSQL.
Applications : Le data mining et le big data sont utilisés dans de nombreuses industries pour des applications comme la détection de fraude, les recommandations personnalisées, et l'analyse prédictive.