Qu'est-ce que l'analyse de données ?
L'analytique des données convertit les données brutes en informations exploitables. Elle comprend une gamme d'outils, de technologies et de processus utilisés pour identifier des tendances et résoudre des problèmes en utilisant des données. L'analyse des données peut façonner les processus d'affaires, améliorer la prise de décision et favoriser la croissance de l'entreprise.
Pourquoi l'analytique des données est-elle importante ?
L'analytique des données permet aux entreprises de gagner en visibilité et d'obtenir une compréhension plus approfondie de leurs processus et services. Elle leur offre des informations détaillées sur l'expérience et les problèmes des clients. En dépassant le paradigme des données pour connecter les informations et l'action, les entreprises peuvent créer des expériences client personnalisées, concevoir des produits numériques connexes, optimiser les opérations et améliorer la productivité des employés.
Qu'est-ce que l'analytique big data ?
Le big data fait référence à de grands jeux de données diverses (structurées, non structurées et semi-structurées) qui sont générées de manière continue à grande vitesse et à volume élevé. En général, le big data se mesure en téraoctets ou en pétaoctets. Un pétaoctet équivaut à 1 000 000 gigaoctets. Pour remettre cela en perspective, imaginez qu'un seul film en HD contient environ 4 gigaoctets de données. Un pétaoctet est équivalent à 250 000 films. Les grands jeux de données mesurent des centaines, des milliers, voire des millions de pétaoctets.
L'analytique du big data est le processus de découverte de modèles, de tendances et de relations au sein de jeux de données énormes. Cette analytique complexe nécessite des outils et des technologies spécifiques, une puissance de calcul et un stockage de données qui prennent en charge l'échelle.
Comment fonctionne l'analytique du big data ?
L'analytique du big data suit cinq étapes pour analyser de grands jeux de données :
- Collecte de données
- Stockage de données
- Traitement de données
- Nettoyage de données
- Analyse de données
Collecte de données
Cela comprend l'identification de sources de données et la collecte de données à partir de ces dernières. La collecte de données suit des processus ETL ou ELT.
ETL : extraction, transformation, chargement
Dans le cadre de l'ETL, les données générées sont d'abord converties dans un format standard puis chargées dans le stockage.
ELT : extraction, chargement, transformation
Dans le cadre de l'ELT, les données sont d'abord chargées dans le stockage puis converties au format requis.
Stockage de données
Selon la complexité des données, celles-ci peuvent être transférées dans des espaces de stockage tels que les entrepôts des données cloud ou les lacs de données. Les outils d'informatique décisionnelle peuvent y accéder au besoin.
Comparaison entre les lacs de données et les entrepôts des données
Un entrepôt des données est une base de données optimisée pour analyser des données relationnelles provenant de systèmes transactionnels et d'applications métier. La structure et le schéma des données sont définis en avance, afin d'optimiser la rapidité de la recherche et des rapports. Les données sont nettoyées, enrichies et transformées pour pouvoir agir comme la « source unique de vérité » en laquelle les utilisateurs peuvent avoir confiance. Ces données peuvent être des profils client et des informations relatives aux produits.
Un lac de données est différent, car il peut stocker à la fois des données structurées et non structurées, sans traitement supplémentaire. La structure des données ou le schéma ne sont pas définis lors de la capture des données. Ainsi, vous pouvez stocker l'ensemble de vos données sans conception rigoureuse, ce qui s'avère particulièrement utile lorsque l'utilisation future des données est inconnue. Ces données peuvent être du contenu de réseaux sociaux, des données d'appareils IoT et des données non relationnelles provenant d'applications mobiles.
En général, les organisations ont besoin de lacs de données et d'entrepôt des données pour l'analytique de données. AWS Lake Formation et Amazon Redshift peuvent se charger de vos besoins en données.
Traitement de données
Lorsque les données sont mises en place, elles doivent être converties et organisées afin que les requêtes analytiques génèrent des résultats corrects. Pour ce faire, il existe différentes options de traitement de données. Le choix d'une approche dépend des ressources de calcul et d'analytique disponibles pour le traitement des données.
Traitement centralisé
L'ensemble du traitement se déroule sur un serveur central dédié qui héberge toutes les données.
Traitement distribué
Les données sont distribuées puis stockées sur différents serveurs.
Traitement par lots
Les morceaux de données s'accumulent au fil du temps et sont traités par lots.
Traitement en temps réel
Les données sont traitées de manière continue et les tâches de calcul s'effectuent en quelques secondes.
Nettoyage de données
Le nettoyage des données implique la recherche d'erreurs, telles que les duplications, les incohérences, les redondances ou les formats erronés. Il consiste aussi à filtrer les données indésirables pour l'analytique.
Analyse de données
Il s'agit de l'étape lors de laquelle les données brutes sont converties en informations exploitables. Voici quatre types d'analytique des données :
1. Analytique descriptive
Les scientifiques des données analysent les données afin de comprendre ce qu'il s'est passé ou ce qu'il se passe au sein de l'environnement de données. Elle se caractérise par des visualisations de données, telles que des diagrammes à secteurs, des histogrammes, des graphiques linéaires, des tableaux ou des récits générés.
2. Analytique diagnostique
L'analytique diagnostique est un processus d'analytique des données détaillé ou approfondi, visant à comprendre pourquoi un événement s'est produit. Elle se caractérise par des techniques telles que l'analyse détaillée, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations. Dans chacune de ces techniques, les différentes opérations et transformations de données sont utilisées pour analyser les données brutes.
3. Analytiques prédictives
L'analytique prédictive utilise des données historiques pour établir des prédictions précises concernant des tendances futures. Elle se caractérise par des techniques telles que le machine learning, la prédiction, la comparaison de modèles et la modélisation prédictive. Dans chacune de ces techniques, les ordinateurs sont entraînés à étudier par ingénierie inverse les liens de causalité des données.
4. Analytique prescriptive
L'analytique prescriptive permet de faire passer les données prédictives au niveau supérieur. Elle ne se contente pas de prédire ce qui risque de se produire, mais elle propose aussi une réponse optimale à ce résultat. Elle peut analyser les implications potentielles de différents choix et recommander la meilleure ligne de conduite. Elle se caractérise par l'utilisation d'analyses graphiques, de la simulation, du traitement des événements complexes, des réseaux neuronaux et des moteurs de recommandation.
Quelles sont les différentes techniques d'analytique des données ?
Traitement du langage naturel
Exploration de texte
Analyse de données de capteurs
Analyse des valeurs aberrantes
L'analytique des données peut-elle être automatisée ?
Oui, les analystes de données peuvent automatiser et optimiser les processus. L'analytique automatisée des données consiste à utiliser des systèmes informatiques afin d'effectuer des tâches analytiques avec peu ou pas d'intervention humaine. Ces mécanismes varient en complexité. Ils vont des scripts ou lignes de code simples, aux outils d'analytique des données qui réalisent la modélisation de données, la découverte de fonctions et l'analyse statistique.
Par exemple, une entreprise de cybersécurité peut utiliser l'automatisation pour rassembler des données provenant de larges pans de l'activité Web, effectuer une analyse approfondie puis utiliser la visualisation de données afin d'exposer les résultats et d'appuyer les décisions métier.
L'analytique des données peut-elle être externalisée ?
Oui, les entreprises peuvent solliciter une aide extérieure pour l'analyse des données. L'externalisation de l'analytique des données permet à l'équipe de gestion et de direction de se concentrer sur d'autres opérations essentielles de l'activité. Les équipes d'analytique métier dédiées sont expertes en leur domaine. Elles connaissent les dernières techniques d'analytique des données et sont spécialistes de la gestion de données. Cela signifie qu'elles peuvent effectuer une analyse de données plus efficace, identifier des tendances et prédire les tendances futures. Cependant, le transfert des connaissances et la confidentialité des données peuvent représenter des défis métier en matière d'externalisation.
L'analytique des données améliore la connaissance des clients
L'analytique des données peut être menée sur des jeux de données provenant de différentes sources de données client, telles que :
• Les enquêtes client tierces
• Les registres d'achats client
• L'activité sur les réseaux sociaux
• Les cookies informatiques
• Les statistiques des sites Web ou des applications
L'analytique peut mettre en évidence des informations cachées, telles que les préférences des clients, les pages populaires d'un site Web, la durée de navigation des clients, les commentaires des clients et l'interaction avec les formulaires Web. Cela permet aux entreprises de répondre de manière efficace aux besoins des clients et d'accroître leur satisfaction.
Étude de cas : comment Nextdoor a utilisé l'analytique des données pour améliorer l'expérience client
Nextdoor est une plaque tournante de voisinage pour la création de liens de confiance et l'échange d'informations, de biens et de services utiles. Grâce à la puissance de la communauté locale, Nextdoor aide ses membres à mener une vie plus heureuse et plus significative. Nextdoor a utilisé des solutions d'analytique Amazon pour mesurer l'engagement client et l'efficacité de ses recommandations. L'analytique des données lui a permis d'aider les clients à créer de meilleurs liens et à voir du contenu plus pertinent en temps réel.
L'analytique des données guide des campagnes marketing efficaces
L'analytique des données élimine les approximations du marketing, du développement produit, de la création de contenu et du service client. Elle permet aux entreprises de déployer du contenu ciblé et de le peaufiner en analysant des données en temps réel. L'analytique des données fournit également des informations précieuses sur les performances des campagnes marketing. Le ciblage, le message et la créativité peuvent être réglés selon une analyse en temps réel. L'analytique peut optimiser le marketing pour plus de conversions et moins de déchets publicitaires.
Étude de cas : comment Zynga a utilisé l'analytique des données pour améliorer les campagnes marketing
Zynga est l'une des sociétés de jeux mobiles les plus prospères au monde. Ses jeux les plus connus incluent Mots entre Amis, Zynga Poker et FarmVille. Ces jeux ont été installés par plus d'un milliard de joueurs dans le monde. Les revenus de Zynga proviennent des achats dans l'application. Ainsi, l'entreprise analyse les actions des joueurs dans le jeu en temps réel, à l'aide d'Amazon Kinesis Data Analytics afin d'élaborer des campagnes marketing dans le jeu plus efficaces.
L'analytique des données améliore l'efficacité opérationnelle
L'analytique des données peut aider les entreprises à harmoniser leurs processus, à réduire les pertes et à augmenter les revenus. Les calendriers de maintenance prédictive, les tableaux du personnel optimisés et la gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peuvent améliorer considérablement les performances de l'entreprise.
Étude de cas : comment BT Group a utilisé l'analytique de données pour harmoniser les opérations
BT Group est le principal opérateur de télécommunications et de réseaux au Royaume-Uni, servant des clients dans 180 pays. L'équipe de support réseau de BT Group a utilisé Amazon Kinesis Data Analytics afin d'obtenir un aperçu en temps réel des appels passés sur son réseau au Royaume-Uni. Les ingénieurs du support réseau et les analystes des défaillances ont utilisé le système pour détecter les problèmes du réseau, y réagir et les résoudre.
Étude de cas : comment Flutter a utilisé l'analytique des données pour accélérer les opérations de jeu
Flutter Entertainment est l'un des plus grands fournisseurs de services de jeu et de sport en ligne au monde. Sa mission consiste à offrir du divertissement à plus de 14 millions de clients de façon sécurisée, responsable et durable. Durant les dernières années, Flutter a recueilli de plus en plus de données provenant de la plupart des systèmes sources. La combinaison du volume et de la latence représente un défi permanent. Amazon Redshift aide Flutter à se mettre à l'échelle des besoins croissants mais cohérents de l'expérience des utilisateurs finaux.
L'analytique des données guide le développement de produits
Les organisations utilisent l'analytique de données afin d'identifier et de favoriser les nouvelles fonctions pour le développement de produits. Elles peuvent analyser les exigences des clients, offrir plus de fonctions et lancer de nouveaux produits plus rapidement.
Étude de cas : comment GE a utilisé l'analytique des données pour accélérer la livraison de produits
GE Digital est une filiale de General Electric. GE Digital commercialise de nombreux produits et services logiciels sur plusieurs marchés verticaux. L'un de ces produits est nommé Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift permet à GE Digital d'améliorer considérablement la transformation et la latence des données, afin qu'elle puisse proposer plus de fonctions à ses clients.
L'analytique des données prend en charge la mise à l'échelle des opérations de données
L'analytique des données intègre l'automatisation à plusieurs tâches de données telles que la migration, la préparation, la génération de rapports et l'intégration. Elle élimine les inefficacités manuelles et réduit la durée et les heures de travail nécessaires aux opérations de données. Cela favorise la mise à l'échelle et vous permet de développer rapidement de nouvelles idées.
Étude de cas : comment FactSet a utilisé l'analytique des données pour harmoniser les processus d'intégration client
La mission de FactSet consiste à être la principale plateforme ouverte de contenu et d'analytique. Le transfert de données implique de vastes processus, un certain nombre de membres d'équipes côté client, et un certain nombre d'individus côté FactSet. À chaque problème, il était difficile de déterminer à quel moment du processus le transfert des données avait mal tourné. Amazon Redshift a permis d'harmoniser le processus, de faciliter la mise à l'échelle plus rapide des clients de FactSet, et d'apporter plus de données pour répondre à leurs besoins.
Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans les entreprises ?
Les entreprises saisissent des statistiques, des données quantitatives et des informations provenant de multiples canaux internes et orientés clients. Toutefois, pour trouver des informations clés, il faut analyser minutieusement une quantité impressionnante de données. Ce n'est pas une mince affaire. Voici quelques exemples de la façon dont l'analyse des données et la science des données peuvent apporter une valeur ajoutée à une entreprise.
L'analytique des données améliore la connaissance des clients
L'analytique des données peut être menée sur des jeux de données provenant de différentes sources de données client, telles que :
- Les enquêtes client tierces
- Les journaux d'achats client
- L'activité sur les réseaux sociaux
- Les cookies informatiques
- Les statistiques des sites Web ou des applications
L'analytique peut mettre en évidence des informations cachées, telles que les préférences des clients, les pages populaires d'un site Web, la durée de navigation des clients, les commentaires des clients et l'interaction avec les formulaires Web. Cela permet aux entreprises de répondre de manière efficace aux besoins des clients et d'accroître leur satisfaction.
Étude de cas : comment Nextdoor a utilisé l'analytique des données pour améliorer l'expérience client
Nextdoor est une plaque tournante de voisinage pour la création de liens de confiance et l'échange d'informations, de biens et de services utiles. Grâce à la puissance de la communauté locale, Nextdoor aide ses membres à mener une vie plus heureuse et plus significative. Nextdoor a utilisé des solutions d'analytique Amazon pour mesurer l'engagement client et l'efficacité de ses recommandations. L'analytique des données lui a permis d'aider les clients à créer de meilleurs liens et à voir du contenu plus pertinent en temps réel.
L'analytique des données guide des campagnes marketing efficaces
L'analytique des données élimine les approximations du marketing, du développement produit, de la création de contenu et du service client. Elle permet aux entreprises de déployer du contenu ciblé et de le peaufiner en analysant des données en temps réel. L'analytique des données fournit également des informations précieuses sur les performances des campagnes marketing. Le ciblage, le message et la créativité peuvent être réglés selon une analyse en temps réel. L'analytique peut optimiser le marketing pour plus de conversions et moins de déchets publicitaires.
Étude de cas : comment Zynga a utilisé l'analytique des données pour améliorer les campagnes marketing
Zynga est l'une des sociétés de jeux mobiles les plus prospères au monde. Ses jeux les plus connus incluent Mots entre Amis, Zynga Poker et FarmVille. Ces jeux ont été installés par plus d'un milliard de joueurs dans le monde. Les revenus de Zynga proviennent des achats dans l'application. Ainsi, l'entreprise analyse les actions des joueurs dans le jeu en temps réel, à l'aide d'Amazon Kinesis Data Analytics afin d'élaborer des campagnes marketing dans le jeu plus efficaces.
L'analytique des données améliore l'efficacité opérationnelle
L'analytique des données peut aider les entreprises à harmoniser leurs processus, à réduire les pertes et à augmenter les revenus. Les calendriers de maintenance prédictive, les tableaux du personnel optimisés et la gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement peuvent améliorer considérablement les performances de l'entreprise.
Étude de cas : comment BT Group a utilisé l'analytique de données pour harmoniser les opérations
BT Group est le principal opérateur de télécommunications et de réseaux au Royaume-Uni, servant des clients dans 180 pays. L'équipe de support réseau de BT Group a utilisé Amazon Kinesis Data Analytics afin d'obtenir un aperçu en temps réel des appels passés sur son réseau au Royaume-Uni. Les ingénieurs du support réseau et les analystes des défaillances ont utilisé le système pour détecter les problèmes du réseau, y réagir et les résoudre.
Étude de cas : comment Flutter a utilisé l'analytique des données pour accélérer les opérations de jeu
Flutter Entertainment est l'un des plus grands fournisseurs de services de jeu et de sport en ligne au monde. Sa mission consiste à offrir du divertissement à plus de 14 millions de clients de façon sécurisée, responsable et durable. Durant les dernières années, Flutter a recueilli de plus en plus de données provenant de la plupart des systèmes sources. La combinaison du volume et de la latence représente un défi permanent. Amazon Redshift aide Flutter à se mettre à l'échelle des besoins croissants mais cohérents de l'expérience des utilisateurs finaux.
L'analytique des données guide le développement de produits
Les organisations utilisent l'analytique de données afin d'identifier et de favoriser les nouvelles fonctions pour le développement de produits. Elles peuvent analyser les exigences des clients, offrir plus de fonctions et lancer de nouveaux produits plus rapidement.
Étude de cas : comment GE a utilisé l'analytique des données pour accélérer la livraison de produits
GE Digital est une filiale de General Electric. GE Digital commercialise de nombreux produits et services logiciels sur plusieurs marchés verticaux. L'un de ces produits est nommé Proficy Manufacturing Data Cloud.
Amazon Redshift permet à GE Digital d'améliorer considérablement la transformation et la latence des données, afin qu'elle puisse proposer plus de fonctions à ses clients.
L'analytique des données prend en charge la mise à l'échelle des opérations de données
L'analytique des données intègre l'automatisation à plusieurs tâches de données telles que la migration, la préparation, la génération de rapports et l'intégration. Elle élimine les inefficacités manuelles et réduit la durée et les heures de travail nécessaires aux opérations de données. Cela favorise la mise à l'échelle et vous permet de développer rapidement de nouvelles idées.
Étude de cas : comment FactSet a utilisé l'analytique des données pour harmoniser les processus d'intégration client
La mission de FactSet consiste à être la principale plateforme ouverte de contenu et d'analytique. Le transfert de données implique de vastes processus, un certain nombre de membres d'équipes côté client, et un certain nombre d'individus côté FactSet. À chaque problème, il était difficile de déterminer à quel moment du processus le transfert des données avait mal tourné. Amazon Redshift a permis d'harmoniser le processus, de faciliter la mise à l'échelle plus rapide des clients de FactSet, et d'apporter plus de données pour répondre à leurs besoins.
Comment AWS peut-il aider en matière d'analytique de données ?
AWS offre des services d'analytique de données complets, sécurisés, évolutifs et rentables. Les services d'analytique d'AWS s'adaptent à tous les besoins en matière d'analytique des données et permettent aux organisations de toutes tailles et de tous secteurs de réinventer leur activité grâce aux données. AWS propose des services spécialement conçus qui offrent le meilleur rapport prix-performance : mouvement de données, stockage de données, lacs de données, analytique du big data, machine learning et bien plus encore.
- Amazon Kinesis Data Analytics est un moyen simplifié de transformer et d'analyser les données de streaming en temps réel avec Apache Flink. Il fournit des fonctions intégrées permettant de filtrer, d'agréger et de transformer les données de streaming à des fins d'analytique de pointe.
- Amazon Redshift vous permet d'interroger et de combiner des exaoctets de données structurées et semi-structurées dans votre entrepôt des données, votre base de données opérationnelle et votre lac de données.
- Amazon QuickSight est un service d'informatique décisionnelle évolutif, sans serveur, intégrable et optimisé par le machine learning, conçu pour le cloud. QuickSight vous permet de créer et de publier facilement des tableaux de bord d'informatique décisionnelle interactifs qui incluent des informations optimisées par le machine learning.
- Amazon OpenSearch Service permet d'effectuer facilement des opérations d'analytique interactive de journaux, de surveiller des applications en temps réel, de rechercher du contenu sur site Web, etc.
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Vous pouvez démarrer votre parcours de transformation numérique avec nous, grâce aux services suivants :
- AWS Data Lab : effort d'ingénierie conjoint entre les clients et les ressources techniques AWS, afin d'accélérer les initiatives d'analytique et de données.
- Programme AWS D2E : partenariat avec AWS afin d'agir plus rapidement, avec plus de précision et une portée bien plus ambitieuse.
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