Etre une entreprise axée sur les données est important, mais qu’est-ce que cela signifie exactement ?
Les entreprises axées sur les données prennent des décisions basées sur des données, ce qui signifie qu’elles peuvent être plus confiantes que leurs actions apporteront le succès puisqu’il y a des données pour les soutenir.
Alors, qu’est-ce que l’analyse des données ?
En termes simples, l’analyse des données est le processus de collecte et d’organisation des données afin d’en tirer des conclusions utiles. Le processus d’analyse des données utilise un raisonnement analytique et logique pour obtenir des informations à partir des données.
Le principal objectif de l’analyse des données est de trouver un sens aux données afin que les connaissances dérivées puissent être utilisées pour prendre des décisions éclairées.
Comment l’analyse des données est-elle utilisée dans les entreprises ?
L’analyse des données est utilisée dans les entreprises pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions commerciales. Qu’il s’agisse d’une étude de marché, d’une étude de produit, d’un positionnement, d’avis de clients, d’une analyse de sentiments ou de toute autre question pour laquelle des données existent, l’analyse des données fournira des informations dont les organisations ont besoin pour faire les bons choix.
L’analyse de données est importante pour les entreprises aujourd’hui, car les choix basés sur les données sont la seule façon d’être vraiment confiant dans les décisions commerciales. Certaines entreprises prospères peuvent être créées sur une intuition, mais presque tous les choix commerciaux réussis sont basés sur des données.
Quels sont les exemples d’analyse de données ?
L’analyse de données est un concept quelque peu abstrait à comprendre sans l’aide d’exemples. Donc, pour mieux illustrer comment et pourquoi l’analyse de données est importante pour les entreprises, voici les 4 types d’analyse de données et des exemples de chacun.
- Analyse descriptive : L’analyse descriptive des données examine les données passées et raconte ce qui s’est passé. Elle est souvent utilisée lors du suivi des indicateurs clés de performance (ICP), des revenus, des pistes de vente, et plus encore.
- Analyse diagnostique : L’analyse diagnostique des données vise à déterminer pourquoi quelque chose s’est produit. Une fois que votre analyse descriptive montre que quelque chose de négatif ou de positif s’est produit, une analyse diagnostique peut être effectuée pour en comprendre la raison. Une entreprise peut constater que les prospects ont augmenté au mois d’octobre et utiliser l’analyse diagnostique pour déterminer quels efforts marketing ont le plus contribué.
- Analyse prédictive : L’analyse prédictive des données permet de prédire ce qui est susceptible de se produire à l’avenir. Dans ce type de recherche, les tendances sont dérivées des données passées qui sont ensuite utilisées pour former des prédictions sur l’avenir. Par exemple, pour prédire les revenus de l’année prochaine, les données des années précédentes seront analysées. Si le chiffre d’affaires a augmenté de 20 % chaque année pendant de nombreuses années, on peut prédire que le chiffre d’affaires de l’année prochaine sera supérieur de 20 % à celui de cette année. Il s’agit d’un exemple simple, mais l’analyse prédictive peut être appliquée à des questions beaucoup plus compliquées, comme l’évaluation des risques, les prévisions de ventes ou la qualification des prospects.
- Analyse prescriptive : L’analyse de données prescriptive combine les informations trouvées dans les 3 types d’analyse de données précédents et forme un plan d’action pour l’organisation afin de faire face au problème ou à la décision. C’est là que les choix basés sur les données sont faits.
Ces 4 types d’analyse de données peuvent être appliqués à n’importe quelle question avec des données qui y sont liées. Et avec Internet, on peut trouver des données sur à peu près tout.
Mais comment obtenir ces données du web dans un format utilisable par votre équipe pour en tirer des enseignements ? Nous vous le dirons dans la section suivante sur les méthodes d’analyse des données.
Quelles sont les méthodes d’analyse des données ?
Puisque notre expertise chez Import.io porte sur les données issues du web, nous allons aborder les méthodes d’analyse des données issues du web. Les étapes menant à l’analyse des données du web sont : identifier, extraire, préparer, intégrer et consommer. Dans l’analyse manuelle traditionnelle des données, chacune de ces étapes prend un temps considérable à réaliser.
Identifier les données dont vous avez besoin peut être un défi avec la grande quantité de données sur le web. Vous pouvez choisir une source de données qui n’est pas fiable ou manquer des sources de données cruciales qui devraient faire partie de votre recherche. Des données fiables et complètes sont nécessaires pour une analyse précise des données.
L’extraction de données sur le web a traditionnellement nécessité un scraper web codé pour extraire des données d’un certain site web en fonction de certains paramètres. Par exemple, l’analyse traditionnelle du sentiment sur Twitter pourrait utiliser un scraper web codé pour extraire les tweets qui mentionnent le nom de votre marque. La création et l’exécution de ces web scrapers prennent du temps. Et même une fois qu’elles sont terminées, il est possible que les données soient incomplètes ou inexactes. Les paramètres pour lesquels les tweets seront raclés pourraient manquer une règle, ce qui entraînerait l’absence de données cruciales.
La préparation des données pour l’analyse nécessite de nombreuses étapes qui prennent chacune beaucoup de temps à faire manuellement. Les données doivent être nettoyées, standardisées, transformées, etc. C’est là que se produit une grande partie de la désuétude. Au moment où les données sont prêtes, elles ne sont plus aussi récentes et il existe des données plus récentes.
L’intégration des données avec votre logiciel d’analyse de données peut être un problème selon le logiciel utilisé par votre organisation. Et il faut les intégrer pour qu’elles puissent être consommées.
Comment rendre l’analyse de données plus efficace pour votre organisation
Vous savez que l’objectif principal de l’analyse de données est de prendre des décisions commerciales qui sont soutenues par des données, alors pourquoi laisser ce processus prendre tellement de temps que les aperçus sont dépassés au moment où vous les obtenez ?
Import.io sait que les méthodes traditionnelles de scraping web et d’analyse de données prennent du temps au point que leur valeur est diminuée par le temps qu’elles prennent. C’est pourquoi nous avons créé Web Data Integration.
Web Data Integration automatise les 5 étapes de l’analyse des données web, ce qui vous permet d’obtenir des insights à partir des données pendant qu’elles sont fraîches. Plutôt que d’utiliser des insights périmés comme base pour vos décisions commerciales, vous pouvez utiliser des insights issus de données en temps réel.
La Web Data Integration est non seulement plus rapide que l’analyse traditionnelle des données web, mais elle est également plus précise et plus fiable. Plutôt que d’utiliser des règles codées à la main pour extraire les données Web, la WDI dispose d’un contrôle de qualité intégré, de sorte que les données seront toujours complètes, précises et fiables.
Rendre l’analyse des données plus efficace pour votre organisation en éliminant les processus inefficaces. Obtenez des informations sur les données en quelques minutes plutôt qu’en heures, jours, semaines ou mois.
Contactez un expert en données pour savoir comment votre organisation peut utiliser l’intégration de données Web.
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