Data analysis : 8 conseils pour une analyse de données réussie

Chaque jour, nous recevons une quantité énorme de données de sources multiples : à travers nos appareils, nos applications, nos flux de médias sociaux. Et c’est écrasant. Comment donner du sens à tout cela ?
L'analyse des données est une compétence clé dans le monde d'aujourd'hui. Que vous soyez un dirigeant d'entreprise essayant de donner un sens à vos chiffres de vente, un responsable marketing essayant de comprendre vos données clients ou un responsable du support client, il est essentiel de pouvoir manipuler les données et souvent, le meilleur moyen est d’utiliser un logiciel adéquat.
Voici 8 conseils pour vous aider à mieux analyser les données.

1. Connaissez vos objectifs

Avant de commencer à examiner les données, assurez-vous de savoir pourquoi vous le faites. Cela vous aidera à déterminer les questions à poser, les mesures sur lesquelles vous concentrer et comment analyser les résultats de votre analyse.
C’est très similaire à un benchmark lors de la sélection d’un fournisseur : avant de choisir, il vous faut savoir sur quels critères vous allez évaluer chacune des options. C’est exactement la même chose pour l’analyse de données. Avant de dresser un plan et de l’exécuter, poser les bonnes hypothèses est crucial et vous évitera d’investir trop de ressources sur l’analyse de la mauvaise donnée. D’autant que vous ne vous en rendrez compte qu’une fois qu’il sera trop tard.

2. Choisissez les bons indicateurs clés de performance

KPI-Phedone

Il vous incombe de comprendre l'entreprise dans laquelle vous travaillez et les facteurs qui affectent son succès. Cela signifie choisir les bons indicateurs de performance clés (les fameux Key Performance Indicator : KPI) à suivre pour prendre les bonnes décisions.

Il y a quelques éléments à prendre en compte lors du choix des KPI. Tout d'abord, quel est l'objectif global de l'entreprise ? Pourquoi essayez-vous d'optimiser ?

Deuxièmement, de quelles données disposez-vous pour suivre ? Et enfin, quels sont les facteurs les plus importants qui auront un impact sur l'objectif.
Une fois que vous avez des réponses à ces questions, vous pouvez commencer à affiner les KPI qui seront les plus utiles.

Par exemple, si vous souhaitez améliorer la satisfaction client, vous pouvez suivre des KPI tels que le taux de désabonnement des clients ou le Net Promoter Score. Si vous souhaitez augmenter les ventes, il serait plus approprié de suivre des mesures telles que le taux de conversion ou la valeur moyenne des commandes.

3. Organisez et analysez des données grâce à un tableau de bord

L'analyse de données peut être une tâche ardue, mais l'utilisation d'un tableau de bord (Dashboard) peut la rendre beaucoup plus facile. Le Dashboard est un outil qui vous permet de voir toutes vos données en un seul endroit, ce qui facilite la détection de modèles et de tendances mais aussi la levée d’alertes. Les tableaux de bord vous permettent également de manipuler vos données, ce qui facilite le test de différentes hypothèses et la recherche des informations dont vous avez besoin.

Il existe de nombreux logiciels différents qui facilitent la création et l’animation d’un Dashboard, il est donc important d'en choisir un qui répondra à vos besoins. Certains programmes sont conçus pour des industries spécifiques, tandis que d'autres sont plus généraux. Il est également important de considérer la facilité d'utilisation du programme, car vous voudrez pouvoir comprendre et utiliser rapidement les fonctionnalités.

Phedone par exemple permet de modéliser automatiquement un tableau de données numériques en quelques clics. L'application forme des tableaux de bord grâce à vos retours clients afin de réaliser une meilleure analyse de données. De plus, c’est intégrable sans écrire de code, avec Zapier par exemple.

Ainsi il est plus facile de mesurer la qualité de vos produits et donc de mieux prendre des décisions, à froid sur des données passées ou à chaud sur les données qui arrivent au quotidien.

Tableau de bord créé sans écriture d’une ligne de code sur des verbatims issus de réseaux sociaux de la RATP

Phedone-dashboard

4. Le Machine Learning : la nouvelle méthode pour analyser vos données

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique créent des modèles basés sur des données qui peuvent être utilisées pour faire des prédictions ou des recommandations.
L'apprentissage automatique est utilisé dans une variété d'applications, notamment le filtrage des e-mails, la détection des fraudes et la négociation d'actions. Il est également utilisé pour améliorer la précision des diagnostics médicaux.

5. Effectuez une analyse pilote

L'analyse pilote est une forme préliminaire d'analyse de données dans laquelle un petit sous-ensemble est analysé afin de tester diverses techniques de traitement avant qu'elles ne soient appliquées à l'ensemble de données en Big Data ou sur des petits corpus. Cela permet une analyse plus précise et efficace en affinant les méthodes utilisées avant de passer à l'ensemble de données complet.

L'analyse pilote peut être utilisée pour déterminer quelles méthodes sont les mieux adaptées aux données disponibles, identifier les problèmes potentiels avec les données ou avec les méthodes choisies, et estimer le temps et les ressources nécessaires pour l'analyse complète. Cela peut également aider à établir un consensus entre les membres de l'équipe sur la manière de poursuivre le projet.

6. Soyez flexible dans votre data analyse

Il n'y a pas qu'une seule bonne façon d'analyser les données. Chaque ensemble de données est différent et chaque question à laquelle vous essayez de répondre est différente. La chose la plus importante est d'être flexible dans votre approche et d'essayer différentes méthodes jusqu'à ce que vous trouviez celle qui vous convient le mieux.
N'ayez pas peur d'essayer de nouvelles choses. L'analyse des données est un processus itératif, et plus vous êtes flexible, meilleurs seront vos résultats.

7. Réalisez une analyse prédictive

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L'analyse prédictive est une branche de l'exploration de data qui traite de l'extraction d'informations à partir d'une base de données afin de prendre de meilleures décisions.
L'analyse prédictive est basée sur l'idée que si nous pouvons identifier des modèles dans les données passées, nous pouvons utiliser ces modèles pour prédire les événements futurs. Par exemple, si nous savons qu'une certaine action a tendance à monter lorsque le temps est chaud et ensoleillé, nous pouvons utiliser cette information pour prédire ce qu'il adviendra du cours de l'action à l'avenir.
Cette méthode de données est utilisée dans une variété de domaines, tels que les prévisions météorologiques, les prévisions boursières et la notation de crédit. Il est devenu un outil important permettant aux entreprises de prendre des décisions en matière d'investissement, de marketing et d'exploitation.

8. Assurez-vous d'avoir les bonnes personnes dans votre équipe pour faire de la data analysis

Comme vous pouvez le constater, la science des données est un domaine vaste et approfondi qui nécessite un ensemble diversifié de compétences et d'expérience. Toute entreprise doit avoir les bonnes personnes pour utiliser les meilleures techniques d'analyse des données

Le Data Analyst

Le métier de Data Analyst joue un rôle important dans de nombreuses entreprises de toutes tailles. En analysant les données, ils sont en mesure d'identifier les tendances et les modèles qui peuvent aider à améliorer l'efficacité de l'entreprise. Le data analyst est beaucoup plus orienté côté Business.

La plupart des analystes de données travaillent avec des données à deux ou trois dimensions. Les analystes de données doivent souvent travailler avec des données qui ne sont pas parfaitement propres, ils doivent donc être en mesure de repérer les modèles et les valeurs aberrantes. Ils doivent également être en mesure de communiquer leurs conclusions à d'autres de manière claire et concise.

Le Data Scientist

Le Scientifique de données est une profession relativement nouvelle qui est née de la nécessité pour les organisations de mieux utiliser les données qu'elles collectent. Les scientifiques des données sont chargés d'analyser les données et d'extraire des informations qui peuvent être utilisées pour améliorer les décisions commerciales. Le data scientist est beaucoup plus orienté côté science.

Le rôle d'un Data Scientist est très technique, nécessitant une compréhension approfondie des statistiques et de l'apprentissage automatique. Cependant, les scientifiques des données doivent également être en mesure de communiquer leurs conclusions à des publics non techniques, car ils seront souvent appelés à présenter leurs travaux à des cadres supérieurs.

Les Data Scientists sont très demandés dans tous les secteurs, car de plus en plus d'organisations réalisent l'importance de la prise de décision basée sur les données. Le domaine devrait continuer à se développer dans les années à venir, ce qui en fait une période passionnante pour entrer dans la profession.

Le data Engineer

Un ingénieur de données est un professionnel qui conçoit, construit et entretient des systèmes de stockage, de traitement et d'analyse de données. Ils travaillent avec des architectes de données pour concevoir des architectures efficaces et évolutives pour le stockage et le traitement des données. Les ingénieurs de données travaillent également avec des analystes et des développeurs pour créer des processus d'extraction, de transformation et de chargement de données dans le système approprié. En plus de leurs compétences techniques, les ingénieurs de données doivent avoir de solides capacités de communication et de résolution de problèmes.

Cas d'utilisation de l'analyse de données chez Phedone

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