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Qu'est-ce que l'analyse avancée ?

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Présentation

L'analyse avancée fait référence à l'utilisation de techniques sophistiquées, telles que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l'analyse 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 se passera et guide les décideurs vers des actions optimales. Il permet aux équipes de découvrir les tendances, d'anticiper les résultats futurs et d'agir sur les données en toute confiance.

Analyses avancées

Quelle est la différence entre l'analyse de base et l'analyse avancée ?

L'analyse de base consiste à résumer les données historiques pour déterminer ce qui s'est passé. Il utilise des rapports, des tableaux de bord et une simple analyse des tendances pour faciliter le suivi des performances.

L'analyse avancée va plus loin, en appliquant des techniques telles que la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et l'analyse statistique pour expliquer pourquoi quelque chose s'est produit, prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite, et même recommander la manière de réagir. Cette approche permet de découvrir des schémas et des opportunités que l'analyse de base ne permet pas, ce qui favorise une prise de décision plus rapide et plus sûre.

L'analyse avancée est-elle la même chose que l'IA ?

Bien qu'elles soient étroitement liées, l'analyse avancée et l'IA ne sont pas identiques. L'IA est souvent utilisée dans le cadre de l'analyse avancée, en particulier sous la forme de l'apprentissage automatique et du 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 permet aux organisations de choisir les outils les mieux adaptés à leurs besoins.

Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse avancée ?

L'analyse avancée apporte une valeur ajoutée 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 significatifs :

Prédiction du comportement des clients : Les détaillants et les prestataires de services l'utilisent pour anticiper les besoins des clients, segmenter les audiences et personnaliser le marketing. Cela permet une sensibilisation ciblée qui améliore l'acquisition et la fidélisation.

Détection et prévention des fraudes : Les institutions financières s'appuient sur la reconnaissance des formes et la détection des anomalies en temps réel pour détecter les activités suspectes avant qu'elles ne causent des dommages. Les modèles d'analyse permettent de détecter les transactions inhabituelles et d'évaluer les risques de manière dynamique.

Maintenance prédictive: Les fabricants et les entreprises de transport utilisent les données des capteurs pour prévoir le moment où l'équipement est susceptible de tomber en panne. Cela permet de minimiser les temps d'arrêt et de réduire les coûts de maintenance en remplaçant le service réactif par une planification proactive.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Des modèles avancés permettent de prévoir la demande, de simuler des perturbations et de recommander des ajustements aux stratégies d'approvisionnement, d'acheminement et d'inventaire. Cela permet de s'assurer que les produits sont disponibles à l'endroit et au moment où ils sont nécessaires, sans qu'il y ait de surstockage.

Prévision des résultats des soins de santé : Les prestataires et les assureurs utilisent des modèles prédictifs pour identifier les patients à risque, adapter les traitements et allouer les ressources de manière efficace. Cela favorise les interventions précoces et améliore la qualité globale des soins.

Planification de la main-d'œuvre : Les organisations utilisent l'analyse pour prévoir les besoins en matière de recrutement, optimiser les niveaux de personnel et identifier les employés à fort potentiel pour le développement. Cela permet de mettre en place des stratégies de ressources humaines plus souples 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 affiner les stratégies d'investissement. Ces informations permettent une planification financière plus rapide et plus précise.

Ces exemples montrent comment l'analyse avancée transforme des 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 ayant un objectif décisionnel différent :

  • L'analyse prédictive permet d'anticiper les résultats futurs à partir de données historiques.
  • L'analyse prescriptive recommande des actions basées sur ces prédictions.
  • L'analyse diagnostique explique pourquoi quelque chose s'est produit en identifiant les causes profondes.
  • L'analyse en temps réel permet d'obtenir des informations dès que les données sont générées. Le fait de reconnaître ces types permet aux organisations d'appliquer la bonne approche à chaque défi commercial.

Quelles sont les technologies utilisées ?

L'analyse avancée dépend d'une pile technologique conçue pour la vitesse et l'échelle. Les moteurs de big data tels que Spark et Hadoop traitent efficacement de vastes volumes de données. Les cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch prennent en charge le développement de modèles. Les services en nuage tels que AWS, Azure et GCP fournissent une infrastructure flexible et évolutive. Ensemble, ces technologies alimentent l'intelligence qui sous-tend les capacités analytiques d'aujourd'hui.

Composants essentiels de l'analyse avancée

Un système d'analyse de données robuste comprend des composants interconnectés qui traitent les données de l'ingestion à l'analyse. Les analyses d'apprentissage automatique permettent d'identifier des modèles et de faire des prédictions. Les modèles prédictifs prévoient les tendances futures. L'analyse en temps réel permet d'obtenir des informations instantanément. Quant au traitement du langage naturel, il permet de donner un sens au contenu non structuré. Ces composants, soutenus par une préparation rigoureuse des données, transforment les données brutes en informations utiles à l'entreprise.

En quoi cela diffère-t-il de la veille stratégique traditionnelle ?

Alors que la veille stratégique traditionnelle se concentre sur les tableaux de bord et les rapports historiques, l'analyse avancée concerne les prévisions, les recommandations et les réponses. Laveille stratégique se limite souvent aux données structurées et aux questions connues, tandis que l'analyse avancée traite à la fois les données structurées et non structurées et découvre des modèles que vous ne saviez pas qu'il fallait chercher. Cela permet de passer d'un état d'esprit réactif à un état d'esprit proactif.

Quels sont les avantages de l'analyse avancée pour l'entreprise ?

Il aide les entreprises à améliorer leurs opérations, à accroître leurs revenus et à gérer les risques plus efficacement. Dans les opérations, la maintenance prédictive réduit les pannes d'équipement, et les modèles de chaîne d'approvisionnement améliorent la planification et réduisent les coûts d'inventaire. L'analyse de la main-d'œuvre permet d'aligner les effectifs sur la demande réelle. Du côté des revenus, les entreprises utilisent des analyses avancées pour affiner la segmentation des clients, personnaliser les campagnes, ajuster les prix de manière dynamique et identifier de nouvelles opportunités de vente croisée. Les détaillants, par exemple, peuvent prévoir la demande avec plus de précision et adapter leurs recommandations de produits. Dans le domaine de la gestion des risques, il permet de détecter plus rapidement les fraudes, les risques de crédit ou les 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 sûre, basée sur une connaissance plus approfondie des données.

Quels sont les secteurs qui bénéficient le plus de l'analyse avancée ?

Certains secteurs sont plus avantagés en raison 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 les transactions algorithmiques. Ces outils permettent d'améliorer la conformité, de réduire les pertes et de personnaliser les produits financiers.
  • Soins de santé: Les hôpitaux et les sociétés pharmaceutiques utilisent l'analyse pour prévoir les résultats des patients, identifier les personnes à risque et rationaliser la recherche clinique. Les modèles prédictifs soutiennent la médecine de précision et optimisent les protocoles de traitement.
  • Fabrication: 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'analyse de la qualité sont des cas d'utilisation clés.
  • Commerce de détail et commerce électronique: Les entreprises utilisent l'analyse 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 des clients.

Chacun de ces secteurs exploite les données de différentes manières, mais les résultats sont similaires : une meilleure prise de décision et des performances accrues.

Quelles sont les technologies qui permettent d'effectuer des analyses avancées ?

Une infrastructure évolutive et flexible est la clé du succès de l'analyse avancée. Les cadres informatiques distribués traitent de grands volumes de données. Les bases de données en mémoire accélèrent les performances en réduisant la latence des requêtes. Les plateformes en nuage offrent une élasticité qui permet d'augmenter ou de réduire les ressources analytiques 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 cohérent et fiable aux données qui alimentent les décisions de l'entreprise.

Comment les organisations parviennent-elles à mettre en œuvre avec succès l'analyse avancée ?

Pour réussir, il faut un plan clair, des bases de données solides et une collaboration interfonctionnelle.

Commencez par définir des objectifs commerciaux et des résultats mesurables.

Alignez les initiatives d'analyse 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 établir des processus de nettoyage, de normalisation et de sécurisation des données.

Renforcer les capacités internes avec un mélange d'experts du domaine, de scientifiques des données et d'ingénieurs. Former les équipes ou s'associer à des experts externes si nécessaire. De nombreuses organisations bénéficient de la création d'un centre d'excellence interne pour étendre l'analyse à tous les départements.

Enfin, faites de la place pour le changement. La maturité analytique prend du temps et des changements culturels sont nécessaires. Encouragez l'expérimentation, soutenez les nouveaux flux de travail et célébrez les succès rapides pour favoriser l'adoption à long terme.

Comment les solutions OpenText™ permettent des analyses avancées

OpenText™ Analytics Database (Vertica) prend en charge un large éventail de cas d'utilisation - de la détection des fraudes en temps réel à la maintenance prédictive - tout en offrant des performances à faible latence sur des ensembles de données massifs.

Les principales capacités sont les suivantes

  • 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 les prévisions.
  • Flexibilité des langages : Prise en charge de SQL, Python, R et Java pour que les scientifiques et analystes de données puissent travailler avec des outils familiers.
  • Déploiement hybride : Déploiement sur site, 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.
  • Des performances à grande échelle : L'informatique distribuée et l'architecture de stockage en colonnes optimisent les performances des requêtes, même sur des données de l'ordre du pétaoctet.
  • Analyse sécurisée : Comprend le cryptage, le contrôle d'accès précis, les pistes d'audit et l'intégration avec les systèmes d'authentification (LDAP, Kerberos, SSL). Le cryptage préservant le format prend en charge les exigences de confidentialité et de conformité telles que GDPR et CCPA.
  • Intégration transparente : Fonctionne avec les outils de BI et d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) les plus courants, notamment Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend et Pentaho. Prise en charge de 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'appuient sur elle pour la maintenance prédictive, les institutions financières l'appliquent pour la modélisation des risques, et les télécoms la déploient pour l'analyse du réseau 5G.

En unifiant les données structurées et non structurées, en permettant d'obtenir rapidement 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 sûre, rapidement et en toute sécurité.

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