Pourquoi les données analytiques sont-elles importantes ?
Sans données analytiques, la prise de décision serait moins assurée. Les changements dans l'entreprise seraient plus difficiles à justifier sans données pour étayer les hypothèses. La sécurité de l'emploi pourrait en pâtir, car une entreprise pourrait ne pas tolérer plusieurs mauvaises décisions de la part d'une même personne ou d'une même équipe. Toute entreprise doit régulièrement corriger le tir pour s'adapter à l'évolution des marchés et des préférences des clients. L'efficacité de la prise de décision est mesurée à l'aide de mesures ou d'indicateurs clés de performance (ICP). Ces derniers montrent les progrès accomplis par rapport aux objectifs de l'entreprise, tels que l'augmentation du chiffre d'affaires et de la rentabilité. Une entreprise qui n'aurait pas d'améliorations mesurables verrait sa croissance diminuer et sa position sur le marché se dégrader.
Sources de données analytiques
Les entrepôts de données, les marges de données et les modèles d'apprentissage automatique (ML) ont besoin de grandes quantités de données pour fournir des informations et des prédictions précises. Voici quelques sources de données courantes :
- Les systèmes transactionnels, tels que les systèmes de point de vente, permettent d'analyses des données en temps réel relatives aux achats des clients.
- Les journaux des visiteurs d'un site web renseignent les systèmes de vente et de marketing sur les centres d'intérêt des clients potentiels. En temps réel, cette forme de données peut alimenter les moteurs de recommandation.
- Les données relatives aux tickets du service desk sont essentielles pour une bonne gestion des comptes et des problèmes afin de découvrir les problèmes récurrents et leurs causes profondes.
- Les flux Twitter sont parfaits pour analyse des sentiments. Ces analyses peuvent être couplées à des données d'enquête pour calculer les scores de promoteur net (NPS) afin d'évaluer la satisfaction des clients.
- Les flux de données géographiques provenant des téléphones portables peuvent déclencher le balisage et le géofencing. Ces données sont essentielles pour effectuer des analyses de données basées sur la localisation.
- Les modèles d'apprentissage automatique utilisent les données des journaux d'interaction pour élaborer des suggestions de publicité numérique plus personnalisées.
Stockage des données analytiques
Avant l'apparition de l'entreposage de données, les données étaient stockées dans des systèmes de fichiers et analysées à l'aide de bibliothèques statistiques telles que X11 et Box Jenkins. Dans les premiers temps de l'entreposage de données, les données analytiques étaient presque exclusivement stockées dans des bases de données relationnelles et analysées à l'aide de requêtes SQL. Aujourd'hui, une base de données en colonnes avec traitement vectorisé des données est devenue la norme de facto pour accélérer l'analyse.
analytique avancée peut effectuer une analyse des sentiments sur des données non structurées, telles que des fichiers vidéo et audio transcrits. Cette technique peut révéler des grappes de corrélations à partir de données brutes recueillies dans une plateforme de données. Avant l'apparition des plateformes données modernes, il n'était pas rentable d'analyser ou d'exploiter des données non structurées pour en tirer des enseignements.
Cas d'utilisation des données analytiques par industrie
Différentes entreprises utilisent les données pour comprendre les consommateurs spécifiques à leur secteur et la dynamique du marché. Les exemples suivants sont des exemples spécifiques à un secteur :
Santé
Les soins aux patients sont au cœur du monde de la santé. Les données relatives aux diagnostics et aux essais cliniques stimulent la recherche de nouveaux médicaments, vaccins et remèdes. Les données des tests sanguins génèrent des mesures qui sont comparées aux données historiques afin d'évaluer le bien-être.
Logistique
L'internet des objets (IdO) a révolutionné le secteur de la logistique. Les capteurs sont utilisés pour garantir la fraîcheur des denrées périssables, du champ au supermarché. Les capteurs accompagnent les produits pendant le transport afin de garantir le maintien d'une réfrigération suffisante. Les camions sont équipés de jauges de carburant numériques pour assurer la circulation des fluides frigorigènes pendant que les marchandises sont acheminées vers leur destination. L'analyse des données permet aux expéditeurs de détecter les menaces pour la santé des consommateurs avant que les marchandises ne soient achetées, afin d'éviter des rappels coûteux.
Telco
La disponibilité des services est l'une des principales mesures auxquelles les fournisseurs de services de télécommunications sont attentifs, car les interruptions de service entraînent une désaffection des clients. Les systèmes de qualité de service (QoS), tels que ceux fournis par Expandium, le client de Vector base de données analytique, permettent aux fournisseurs de réseaux de réagir de manière proactive aux pannes avant qu'un trop grand nombre de clients ne soient touchés. Des milliards d'enregistrements d'appels sont ingérés quotidiennement dans cette base de données en colonnes.
Commerce de détail
Kiabi, client d'Actian, analyse en temps réel les données d'achat des systèmes de point de vente pour suivre l'évolution rapide des goûts régionaux des acheteurs de mode français afin d'optimiser le réapprovisionnement de leurs magasins.
L'exploitant américain de magasins de proximité Sheetz analyse les achats effectués dans ses magasins afin d'optimiser les promotions inter-produits grâce aux données d'analyse du panier.
Résumé
Les données analytiques jouent un rôle encore plus important sur les marchés concurrentiels. Sans elles, les entreprises risquent d'être distancées parce qu'elles ne parviennent pas à reconnaître les changements dans les tendances du marché, le comportement des consommateurs ou les inefficacités opérationnelles. Grâce à la grande quantité de données disponibles aujourd'hui, les entreprises peuvent identifier les modèles émergents et ajuster leurs stratégies de manière proactive. La capacité à analyser les données permet aux organisations de garder une longueur d'avance sur leurs concurrents, de saisir de nouvelles opportunités et d'atténuer les risques potentiels qui pourraient perturber leurs opérations.
Outre l'amélioration de la compétitivité, les données analytiques permettent également de créer des expériences personnalisées pour les clients. Lorsque les entreprises collectent des données sur différents points de contact, tels que les interactions avec les sites web, l'historique des achats et le comportement sur les réseaux sociaux , elles peuvent adapter leurs produits, leurs services et leurs efforts de marketing pour répondre aux besoins spécifiques de leurs clients. Cette approche fondée sur les données permet non seulement d'améliorer la satisfaction des clients, mais aussi de renforcer la fidélité à la marque, ce qui est essentiel dans un monde où les consommateurs ont plus d'options que jamais.
L'importance des données analytiques est également évidente dans l'efficacité opérationnelle. En surveillant en permanence les indicateurs clés, les entreprises peuvent identifier les inefficacités de leurs processus, qu'il s'agisse de la production, de la gestion de la Chaîne d'approvisionnement ou du service à la clientèle. Les données peuvent révéler des goulets d'étranglement, des retards ou des domaines où les ressources sont sous-utilisées, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées quant à l'affectation des ressources ou aux améliorations à apporter. Ces ajustements peuvent conduire à des économies significatives et à une amélioration de la productivité, contribuant ainsi directement au résultat net de l'entreprise.
Dans le domaine de l'innovation, l'analyse des données est un catalyseur de créativité et d'amélioration. En observant les performances des produits ou des services sur le marché, les entreprises peuvent identifier les lacunes ou les besoins non satisfaits. Les données analytiques constituent une base solide pour le développement de produits, qu'il s'agisse d'affiner une offre existante ou de créer quelque chose d'entièrement nouveau. En outre, le fait de tester de nouvelles idées et de suivre leurs performances grâce à l'analyse permet aux entreprises de valider des hypothèses avant de procéder à des investissements à grande échelle, ce qui réduit le risque d'échec.
Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur les données pour prise de décision, il devient évident que les données analytiques ne sont pas seulement un outil agréable à utiliser, mais une nécessité pour une croissance durable et un succès à long terme. La capacité de collecter, d'analyser et d'agir sur les données est ce qui différencie les organisations performantes de leurs concurrents. Avec les bonnes données, les entreprises peuvent optimiser leurs stratégies, réduire les risques et tirer parti des opportunités, ce qui leur permet non seulement de survivre mais aussi de prospérer sur un marché en constante évolution.
La plateforme de données Actian
Actian a débuté en tant que fournisseur de bases de données transactionnelles et a élargi son portefeuille de produits avec la technologie des bases de données en colonnes pour un traitement analytique des données rapide et à faible administration. Aujourd'hui, la plateforme de données Actian offre une solution cross-cloud englobant des bases de données analytiques, transactionnelles et de périphérie, avec une puissante technologie d'intégration de données. Cette combinaison de technologies de gestion des données portable gestion des données permet aux organisations d'effectuer un traitement analytique des données où qu'elles se trouvent.
