Qu'est-ce que l'analyse avancée ?
Aperçu
L'analyse avancée désigne l'utilisation de techniques sophistiquées — comme l'apprentissage machine, la modélisation prédictive et l'analytique en temps réel — pour extraire des informations à partir de données complexes. Contrairement à l'analyse traditionnelle, qui se concentre sur ce qui s'est passé, l'analyse avancée aide à prévoir ce qui va se passer et guide les décideurs vers des actions optimales. Elle permet aux équipes de détecter les tendances, d'anticiper les résultats futurs et d'agir en toute confiance sur la base des données.
Analytique avancée
Quelle est la différence entre l'analyse de base et l'analyse avancée ?
L'analyse de base consiste à résumer les données historiques pour répondre à la question de ce qui s'est passé. Il utilise des rapports, des tableaux de bord et une analyse de tendances simples pour aider à suivre les performances.
L'analyse avancée va plus loin, en appliquant des techniques telles que la modélisation prédictive, l'apprentissage machine et l'analyse statistique pour expliquer pourquoi quelque chose s'est produit, prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite, et même recommander comment réagir. Cette approche révèle des tendances et des opportunités que les analyses de base ne peuvent pas mettre en évidence, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et plus sûre.
L'analyse avancée est-elle la même chose que l'IA ?
Bien que étroitement liées, l'analyse avancée et l'IA ne sont pas identiques. L'IA est souvent utilisée dans l'analyse avancée, notamment sous forme d'apprentissage machine et de traitement du langage naturel. Cependant, l'analyse avancée comprend également des modèles statistiques, l'exploration de données et des techniques de simulation qui ne reposent pas toujours sur l'IA. Comprendre cette distinction aide les organisations à choisir les outils adaptés à leurs besoins.
Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse avancée ?
L'analyse avancée apporte de la valeur à presque toutes les fonctions de l'entreprise. Sa capacité à traiter et à interpréter des ensembles de données massifs et diversifiés en fait un outil puissant pour anticiper les événements, identifier les inefficacités et prendre des décisions plus intelligentes. Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus marquants :
Prédiction du comportement des clients : les détaillants et les fournisseurs de services l’utilisent pour anticiper les besoins des clients, segmenter les auditoires et personnaliser le marketing. Cela permet une communication ciblée qui améliore l'acquisition et la fidélisation.
Détection et prévention des fraudes : les institutions financières s'appuient sur la reconnaissance de formes en temps réel et la détection d'anomalies pour repérer les activités suspectes avant que des dommages ne soient causés. Les modèles analytiques peuvent signaler les transactions inhabituelles et évaluer les risques de manière dynamique.
Maintenance prédictive: Les fabricants et les entreprises de transport utilisent les données des capteurs pour prédire les pannes probables des équipements. Cela minimise les temps d'arrêt et réduit les coûts de maintenance en remplaçant le service réactif par une planification proactive.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : des modèles avancés prévoient la demande, simulent les perturbations et recommandent des ajustements aux stratégies d'approvisionnement, d'acheminement et de gestion des stocks. Cela permet d'assurer la disponibilité des produits là où et quand ils sont nécessaires, sans surstockage.
Prévision des résultats en matière de soins de santé : les fournisseurs et les assureurs utilisent des modèles prédictifs pour identifier les patients à risque, adapter les traitements et allouer efficacement les ressources. Cela favorise les interventions précoces et améliore la qualité globale des soins.
Planification de la main-d'œuvre : les organisations utilisent l'analyse de données pour prévoir leurs besoins en recrutement, optimiser leur personnel et identifier les employés à haut potentiel pour leur développement. Cela permet de mettre en œuvre des stratégies RH plus agiles et axées sur les données.
Modélisation et prévisions financières : les équipes financières l’utilisent pour simuler des scénarios de marché, prévoir les flux de trésorerie et peaufiner leurs stratégies d’investissement. Ces renseignements permettent une planification financière plus rapide et plus précise.
Ces exemples démontrent comment l'analyse avancée transforme les données statiques en informations prospectives, aidant ainsi les organisations à réagir plus rapidement, à réduire les risques et à saisir de nouvelles opportunités.
Quels sont les types d'analyses avancées ?
Il existe quatre types principaux, chacun servant un objectif décisionnel différent :
- L'analytique prédictive anticipe les résultats futurs à partir de données historiques.
- L'analyse prescriptive recommande des actions en fonction de ces prédictions.
- L'analyse diagnostique explique pourquoi un phénomène s'est produit en identifiant ses causes profondes.
- L'analyse en temps réel fournit des renseignements immédiatement après la génération des données. Identifier ces types de défis aide les organisations à appliquer la bonne approche à chaque problématique commerciale.
Quelles sont les technologies utilisées ?
L'analyse avancée repose sur une pile technologique conçue pour la rapidité et l'évolutivité. Les moteurs de traitement de données massives comme Spark et Hadoop traitent efficacement de vastes volumes de données. Les cadres d'apprentissage machine tels que TensorFlow et PyTorch prennent en charge le développement de modèles. Les services infonuagiques comme AWS, Azure et GCP offrent une infrastructure flexible et évolutive. Ensemble, ces technologies alimentent l'intelligence qui sous-tend les capacités analytiques actuelles.
Composantes essentielles de l'analyse avancée
Un système d'analyse de données robuste comprend des composants interconnectés qui gèrent les données, de leur ingestion à leur analyse. L'analyse des processus d'apprentissage machine permet d'identifier des tendances et de faire des prédictions. Les modèles prédictifs anticipent les tendances futures. L'analyse en temps réel fait apparaître des informations instantanément. Le traitement automatique du langage naturel permet de donner un sens aux contenus non structurés. Ces composants, combinés à une préparation rigoureuse des données, transforment les données brutes en informations exploitables par l'entreprise.
En quoi cela diffère-t-il de l'informatique décisionnelle traditionnelle ?
Alors que l'intelligence d'affaires (BI) traditionnelle se concentre sur les tableaux de bord et les rapports historiques, l'analyse avancée vise à prévoir, à recommander et à répondre. L'informatique décisionnelle se limite souvent aux données structurées et aux questions connues, tandis que l'analytique avancée traite à la fois les données structurées et non structurées et révèle des tendances que vous n'auriez pas pensé rechercher. Cela permet de passer d'une approche réactive à une approche proactive.
Quels sont les avantages commerciaux offerts par l'analytique avancée ?
Elle aide les entreprises à améliorer leurs opérations, à accroître leurs revenus et à gérer les risques plus efficacement. En matière d'exploitation, la maintenance prédictive réduit les pannes d'équipement, et les modèles de chaîne d'approvisionnement améliorent la planification et réduisent les coûts de stockage. L'analyse des effectifs permet d'adapter les effectifs à la demande réelle. Du côté des revenus, les entreprises utilisent des analyses avancées pour peaufiner la segmentation de leurs clients, personnaliser les campagnes, ajuster les prix de manière dynamique et identifier de nouvelles opportunités de ventes croisées. Les détaillants, par exemple, peuvent prévoir la demande avec plus de précision et adapter leurs recommandations de produits. En matière de gestion des risques, elle permet une détection plus précoce des fraudes, des risques de crédit ou des cybermenaces, souvent avant qu'elles ne causent des dommages. Les modèles prédictifs aident les entreprises à prendre des mesures préventives en signalant les tendances et les anomalies en temps réel. En fin de compte, la valeur réside dans une prise de décision plus rapide et plus assurée, fondée sur une analyse plus approfondie des données.
Quels secteurs tirent le plus grand profit des analyses avancées ?
Certains secteurs profitent davantage du volume, de la variété et de la valeur de leurs données :
- Services financiers: Les banques et les assureurs utilisent des modèles avancés pour l'évaluation du crédit, la détection des fraudes et le trading algorithmique. Ces outils aident à améliorer la conformité, à réduire les pertes et à personnaliser les produits financiers.
- Secteur de la santé: Les hôpitaux et les sociétés pharmaceutiques utilisent l’analyse de données pour prévoir l’évolution des patients, identifier les personnes à risque et simplifier la recherche clinique. Les modèles prédictifs soutiennent la médecine de précision et optimisent les protocoles de traitement.
- Industrie manufacturière: Les fabricants s'appuient sur les données des capteurs et la surveillance en temps réel pour prévenir les pannes d'équipement, réduire les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité de la production. La maintenance prédictive et l'analytique de la qualité sont des cas d'utilisation clés.
- Commerce de détail et commerce électronique: les entreprises utilisent l’analyse de données pour la planification des stocks, l’optimisation des prix, la détection des fraudes et le marketing ciblé. Cela permet de réagir plus rapidement aux changements du marché et d'améliorer l'engagement client.
Chacun de ces secteurs exploite les données différemment, mais les résultats sont similaires : une meilleure prise de décision et des performances accrues.
Quelles technologies permettent l'analyse avancée ?
Une infrastructure évolutive et flexible est essentielle au succès des analyses avancées. Les cadres de calcul distribué gèrent de grands volumes de données. Les bases de données en mémoire accélèrent les performances en réduisant la latence des requêtes. Les plateformes infonuagiques offrent une flexibilité permettant d'adapter les ressources analytiques à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande.
Les outils d'intégration de données connectent et unifient les données provenant de sources internes et externes — structurées et non structurées — afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse. Cette infrastructure permet un accès constant et fiable aux données et aux informations qui sous-tendent les décisions commerciales.
Comment les organisations réussissent-elles à mettre en œuvre avec succès des analyses avancées ?
Le succès exige un plan clair, des données solides et une collaboration interfonctionnelle.
Commencez par établir des objectifs d'affaires précis et des résultats mesurables.
Alignez les initiatives analytiques sur ces objectifs afin d'éviter les efforts inutiles. Assurer la qualité et la gouvernance des données dès le départ. Des données inexactes ou incomplètes compromettent la fiabilité du modèle. Les équipes doivent mettre en place des processus de nettoyage, de normalisation et de sécurisation des données.
Développer des compétences internes en combinant des experts du domaine, des scientifiques de données et des ingénieurs. Renforcer les compétences des équipes ou faire appel à des experts externes au besoin. De nombreuses organisations profitent de la création d'un centre d'excellence interne pour étendre l'analytique des données à tous les départements.
Finalement, laissez place au changement. La maturité en matière d'analyse de données prend du temps et nécessite des changements culturels. Encouragez l'expérimentation, soutenez les nouveaux flux de travail et célébrez les succès rapides pour favoriser une adoption à long terme.
Comment les solutions OpenText ™ permettent l'analyse avancée
La base de données OpenText ™ Analytics (Vertica) prend en charge un large éventail de cas d'utilisation, de la détection de fraude en temps réel à la maintenance prédictive, tout en offrant des performances à faible latence sur des ensembles de données massifs.
Les capacités principales comprennent :
- Fonctions analytiques intégrées : plus de 700 fonctions pour l’analyse des séries temporelles, les informations géospatiales et les applications d’apprentissage automatique telles que la classification, le regroupement et la prévision.
- Flexibilité linguistique : Prend en charge SQL, Python, R et Java afin que les scientifiques de données et les analystes puissent travailler avec des outils familiers.
- Déploiement hybride : Déploiement sur place, dans le nuage ou dans des environnements hybrides. L'architecture Eon Mode sépare le calcul et le stockage pour une mise à l'échelle élastique et une allocation efficace des ressources.
- Performances à grande échelle : le calcul distribué et l’architecture de stockage en colonnes optimisent les performances des requêtes, même sur des données à l’échelle du pétaoctet.
- Analyses sécurisées : Comprend le chiffrement, un contrôle d’accès précis, des pistes d’audit et l’intégration avec les systèmes d’authentification (LDAP, Kerberos, SSL). Le chiffrement préservant le format prend en charge les exigences de confidentialité et de conformité telles que le RGPD et le CCPA.
- Intégration transparente : fonctionne avec les outils de BI et d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) populaires, notamment Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend et Pentaho. Prend en charge plusieurs formats de données (Parquet, JSON, ORC, Vertica natif).
- Cas d'utilisation dans l'industrie : Les entreprises AdTech utilisent la plateforme pour l'optimisation des campagnes, les fabricants s'en servent pour la maintenance prédictive, les institutions financières l'appliquent pour la modélisation des risques et les opérateurs de télécommunications la déploient pour l'analyse des réseaux 5G.
En unifiant les données structurées et non structurées, en permettant une diffusion rapide des informations et en s'adaptant à n'importe quel environnement, OpenText Analytics Database aide les entreprises à passer des données brutes à une prise de décision éclairée, rapidement et en toute sécurité.
